【摘 要】
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针对电能设备异常并行诊断数据量大、种类繁多等问题,以朴素贝叶斯和Spark为基础,提出一种基于数据挖掘的电能设备异常并行诊断模型.在该模型中,首先对电能计量装置异常数据
【机 构】
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国网山东省电力公司烟台供电公司,山东烟台264011
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针对电能设备异常并行诊断数据量大、种类繁多等问题,以朴素贝叶斯和Spark为基础,提出一种基于数据挖掘的电能设备异常并行诊断模型.在该模型中,首先对电能计量装置异常数据进行计算,然后采用HDFS+Hive+Spark SQL的方案实现对异常信息的多维分析;应用Spark并行框架搭建朴素贝叶斯并行诊断模型.最后,通过搭建服务器集群和仿真的方式对上述方案进行测试.实验结果表明,朴素贝叶斯算法在Spark上具有高效的并行处理数据能力,且异常诊断正确率与单机相比相差较小,同时在多维分析方面,集群比单机处理的时间具有明显优势.由此结果说明,提出的基于数据挖掘的电能设备故障并行诊断切实可行.
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