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  • 全新电力设备监测大数据分析方法宋亚奇,李莉,朱永利9787519821
  • 正版
    • 作者: 宋亚奇,李莉,朱永利著 | 宋亚奇,李莉,朱永利编 | 宋亚奇,李莉,朱永利译 | 宋亚奇,李莉,朱永利绘
    • 出版社: 中国电力出版社
    • 出版时间:2018-10-01
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    • 作者: 宋亚奇,李莉,朱永利著| 宋亚奇,李莉,朱永利编| 宋亚奇,李莉,朱永利译| 宋亚奇,李莉,朱永利绘
    • 出版社:中国电力出版社
    • 出版时间:2018-10-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:195000
    • 页数:184
    • 开本:16开
    • ISBN:9787519822361
    • 版权提供:中国电力出版社
    • 作者:宋亚奇,李莉,朱永利
    • 著:宋亚奇,李莉,朱永利
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:60.00
    • ISBN:9787519822361
    • 出版社:中国电力出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2018-10-01
    • 页数:184
    • 外部编号:1201781475
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    前言
    章 电力设备监测大数据的特点和所面临的技术挑战
    节 电力设备监测大数据的特点
    第二节 电力设备监测数据存储和数据处理所面临的技术挑战
    第三节 电力设备监测数据存储和数据处理的研究现状
    参考文献
    第二章 云计算与大数据处理技术
    节 云计算与大数据的关系
    第二节 大数据处理技术概述
    参考文献
    第三章 基于Hadoop的电力设备监测大数据存储与处理方法
    节 监测大数据的存储和批量计算需求
    第二节 Hadoop大数据处理技术
    第三节 电力设备高速采样数据的Hadoop存储方法研究
    第四节 Hadoop平台下电力设备监测数据的存储优化与并行分析
    第五节 云平台下并行EEMD局部放电信号去噪方法研究
    第六节 基于并行化半监督K-means聚类的电力设备状态评估
    第七节 并行化分形维数特征提取与密度聚类划分
    参考文献
    第四章 基于Spark的电力设备监测大数据并行分析及其应用研究
    节 Spark大数据处理技术
    第二节 电力设备状态快速模式识别
    参考文献
    第五章 基于大数据计算服务的局部放电相位分析和模式识别
    节 大数据环境下传统局部放电相位分析的局限
    第二节 自建Hadoop存储系统的局限
    第三节 大数据计算服务的存储模式和并行计算模型
    第四节 并行化PD信号分析整体流程
    第五节 数据预处理和数据上传
    第六节 变压器局部放电数据的MaxCompute表存储方法
    第七节 PD信号放电基本参数n-q-ψ并行提取算法
    第八节 谱图构造和统计特征计算
    第九节 并行化KNN局部放电类型识别
    第十节 实验结果与分析
    参考文献
    第六章 基于Stream Compute的电力设备监测数据实时分析
    参考文献
    第七章 同步多通道的电力设备状态监测数据特征提取方法
    节 同步多通道监测数据的多尺度分析研究的意义
    第二节 同步多通道监测数据的多尺度分析研究现状
    第三节 同步多通道监测数据的多尺度分析研究方案
    参考文献
    第八章 总结与展望
    节 总结
    第二节 展望

    宋亚奇,华北电力大学电力系统及其自动化博士,阿里云大数据不错认讲师。主要研究方向为阿里云云计算技术、大数据处理技术以及云计算技术在电力系统中的应用。

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