文献类型：期刊文章

作　　者：曲朝阳[1] 熊泽宇[1] 颜佳[2] 辛鹏[3] 曲楠[4]

机构地区：[1]东北电力大学信息工程学院,吉林省吉林市132012 [2]国网吉林省电力有限公司,吉林长春130021 [3]国网吉林省电力有限公司吉林供电公司,吉林省吉林市132001 [4]江苏省电力检修分公司,江苏南京210008

出　　处：《电工电能新技术》

基　　金：国家自然科学基金项目(51277023);吉林省科技计划重点项目(20130206085SF);吉林省科技重点转化项目(20140307008GX)

年　　份：2016

卷　　号：35

期　　号：11

起止页码：72-80

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2015_2016、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：大数据可视化可以实现海量电力设备在线监测数据中各种属性、运行状态等电力特征信息的图形、图像化直观呈现,为设备运行状态的及时有效监控分析提供有力保障。因此,本文提出一种基于Spark的电力设备在线监测数据可视化方法,为实现大数据环境下的电力设备在线监测数据的状态信息快速提取,在Spark大数据计算平台上,建立了基于设备状态评估指标体系与模糊C均值聚类(FCM)的电力设备状态信息提取算法。针对数据的多维、时序特性,构建三维平行散点图的数据可视化展现形式,实现电力设备在线监测数据信息全貌的可视化展现。将该方法运用于吉林省某风电场的风电机组在线监测数据集,实验结果证明了该方法的有效性。

关 键 词：SPARK 电力大数据  信息可视化 在线监测

分 类 号：TM46]