| 基于Hadoop的变电站设备故障状态识别与预测模型 |
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| 引用本文： | 曲朝阳,刘晓庆,辛鹏.基于Hadoop的变电站设备故障状态识别与预测模型[J].教育技术导刊,2015,14(3):61-63. |
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| 作者姓名： | 曲朝阳 刘晓庆 辛鹏 |
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| 作者单位： | 东北电力大学 信息工程学院；国家电网吉林省电力有限公司 吉林供电公司，吉林省 吉林市 132012 |
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| 摘 要： | 在智能变电站环境下，各种智能量测装置运行过程中产生了海量的状态监测数据。针对在数据量巨大的情况下，现有故障诊断方法分析效率缓慢且预测精度不高等问题，提出一种大数据环境下设备故障快速识别与预测模型，改进并实现了MapReduce并行模式下设备故障分类算法，通过专家推理机制，依据规则进行准确的故障预测。建立了一个基于Hadoop集群的数据处理实验环境，以SF6断路器的3种故障状态为对象，分析证明了该模型在不同故障模式下识别与预测的正确性和有效性。
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| 关 键 词： | 智能变电站 故障识别 故障预测 Hadoop HBase |
Substation Equipment Failure State Identify and Prediction Model Based on Hadoop |
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