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計算性能是制約電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用（基于大數(shù)據(jù)的故障診斷、預(yù)測等）的關(guān)鍵問題。利用分布式存儲、并行計算加速此類數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用是目前較有效的手段。嘗試利用阿里云開放數(shù)據(jù)處理服務(wù)（ ODPS）存儲并加速電力設(shè)備監(jiān)測大數(shù)據(jù)分析過程。以變壓器局部放電（PD）數(shù)據(jù)相位圖譜分析（PRPD）為例，提出了適合高采樣率、時序性強的局部放電信號數(shù)據(jù)存儲方法。采用ODPS擴展MapReduce模型（ MR2）設(shè)計了“Map-Reduce-Reduce”方式的PD信號宏觀特征提取方法，提出了并行化PRPD分析算法（ ODPS-PRPD），實現(xiàn)了大量PD信號的并行基本參數(shù)提取、統(tǒng)計特征計算與放電類型識別。在實驗室中構(gòu)造了4種放電模型并采集了大量PD信號，分別在ODPS平臺上和實驗室自建的Hadoop平臺上進行了性能評估和成本分析。實驗分析和結(jié)果表明，ODPS-PRPD將大量的中間過程數(shù)據(jù)（PD譜圖數(shù)據(jù)等）一直保存在內(nèi)存中，相比自建Hadoop MapReduce平臺性能明顯提升，并在數(shù)據(jù)可靠性、服務(wù)可用性以及成本方面具有明顯優(yōu)勢。
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