書????名 | 電力設(shè)備監(jiān)測大數(shù)據(jù)分析方法 | 作????者 | 宋亞奇、李莉、朱永利 |
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ISBN | 9787519822361 | 頁????數(shù) | 192頁 |
定????價 | 60元 | 出版社 | 中國電力出版社 |
出版時間 | 2018年10月 | 裝????幀 | 平裝 |
開????本 | 16開 |
前言
第一章 電力設(shè)備監(jiān)測大數(shù)據(jù)的特點和所面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)
第一節(jié) 電力設(shè)備監(jiān)測大數(shù)據(jù)的特點
第二節(jié) 電力設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)處理所面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)
第三節(jié) 電力設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)處理的研究現(xiàn)狀
參考文獻
第二章 云計算與大數(shù)據(jù)處理技術(shù)
第一節(jié) 云計算與大數(shù)據(jù)的關(guān)系
第二節(jié) 大數(shù)據(jù)處理技術(shù)概述
參考文獻
第三章 基于Hadoop的電力設(shè)備監(jiān)測大數(shù)據(jù)存儲與處理方法
第一節(jié) 監(jiān)測大數(shù)據(jù)的存儲和批量計算需求
第二節(jié) Hadoop大數(shù)據(jù)處理技術(shù)
第三節(jié) 電力設(shè)備高速采樣數(shù)據(jù)的Hadoop存儲方法研究
第四節(jié) Hadoop平臺下電力設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)的存儲優(yōu)化與并行分析
第五節(jié) 云平臺下并行EEMD局部放電信號去噪方法研究
第六節(jié) 基于并行化半監(jiān)督K-means聚類的電力設(shè)備狀態(tài)評估
第七節(jié) 并行化分形維數(shù)特征提取與密度聚類劃分
參考文獻
第四章 基于Spark的電力設(shè)備監(jiān)測大數(shù)據(jù)并行分析及其應(yīng)用研究
第一節(jié) Spark大數(shù)據(jù)處理技術(shù)
第二節(jié) 電力設(shè)備狀態(tài)快速模式識別
參考文獻
第五章 基于大數(shù)據(jù)計算服務(wù)的局部放電相位分析和模式識別
第一節(jié) 大數(shù)據(jù)環(huán)境下傳統(tǒng)局部放電相位分析的局限性
第二節(jié) 自建Hadoop存儲系統(tǒng)的局限性
第三節(jié) 大數(shù)據(jù)計算服務(wù)的存儲模式和并行計算模型
第四節(jié) 并行化PD信號分析整體流程
第五節(jié) 數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)上傳
第六節(jié) 變壓器局部放電數(shù)據(jù)的MaxCompute表存儲方法
第七節(jié) PD信號放電基本參數(shù)n-q-ψ并行提取算法
第八節(jié) 譜圖構(gòu)造和統(tǒng)計特征計算
第九節(jié) 并行化KNN局部放電類型識別
第十節(jié) 實驗結(jié)果與分析
參考文獻
第六章 基于Stream Compute的電力設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)實時分析
參考文獻
第七章 同步多通道的電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)特征提取方法
第一節(jié) 同步多通道監(jiān)測數(shù)據(jù)的多尺度分析研究的意義
第二節(jié) 同步多通道監(jiān)測數(shù)據(jù)的多尺度分析研究現(xiàn)狀
第三節(jié) 同步多通道監(jiān)測數(shù)據(jù)的多尺度分析研究方案
參考文獻
第八章 總結(jié)與展望
第一節(jié) 總結(jié)
第二節(jié) 展望2100433B
隨著智能電網(wǎng)建設(shè)的不斷推進,智能化電力一次設(shè)備和常規(guī)電力設(shè)備的在線監(jiān)測都得到了較大發(fā)展并成為趨勢,監(jiān)測數(shù)據(jù)變得日益龐大,電力設(shè)備在線監(jiān)測系統(tǒng)越來越面臨巨大的技術(shù)挑戰(zhàn)。本書以電力設(shè)備監(jiān)測大數(shù)據(jù)的存儲和并行處理方法為研究對象,利用云計算和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)(Hadoop\Spark\MaxCompute\StreamCompute\DataHub\DataV)對電力設(shè)備監(jiān)測大數(shù)據(jù)的存儲方法、數(shù)據(jù)在分布式平臺下的分布策略、波形信號的并行分析和特征提取方法、多源數(shù)據(jù)的并行關(guān)聯(lián)查詢和分析方法、監(jiān)測數(shù)據(jù)的并行聚類方法以及短時高并發(fā)報警數(shù)據(jù)的實時模式識別、監(jiān)測數(shù)據(jù)流式計算和大數(shù)據(jù)可視化等問題進行了系統(tǒng)深入的研究。
如何構(gòu)建銀行業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺
一是銀行與電商平臺形成戰(zhàn)略合作。銀行業(yè)共享小微企業(yè)在電商平臺上的經(jīng)營數(shù)據(jù)和經(jīng)營者的個人信息,由電商平臺向銀行推薦有貸款意向的優(yōu)質(zhì)企業(yè),銀行通過交易流水、買賣雙方評價等信息,確定企業(yè)資信水平,給予授信額...
供你參考,全國各地都有不同的
滿意度調(diào)查后的的數(shù)據(jù)分析應(yīng)該用那種統(tǒng)計分析方法,稍微科學(xué)專業(yè)一點~~做課題參加比賽的
用到的方法太多了,包括差異性分析,回歸分析,信度效度分析,等10幾種方法我經(jīng)常幫別人做這類的數(shù)據(jù)分析的
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國網(wǎng)公司不斷強調(diào)要做到電網(wǎng)項目的精準投資,需以科學(xué)的電力需求預(yù)測分析為基礎(chǔ),對電網(wǎng)規(guī)劃項目進行有序且合理的規(guī)劃,為電網(wǎng)項目的投資建設(shè)提供正確指導(dǎo)。本文擬采用大數(shù)據(jù)分析方法,運用OFFICE、SPSS等工具,通過數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清理、建立分析模型、結(jié)果展示,實現(xiàn)對電網(wǎng)負荷數(shù)據(jù)、電量數(shù)據(jù)、地方經(jīng)濟數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)的綜合分析,試圖挖掘出各類數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,進而實現(xiàn)電力需求的科學(xué)預(yù)測。
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通過在電力技術(shù)系統(tǒng)中應(yīng)用智能電網(wǎng)技術(shù),可以使自動化和控制技術(shù)有機的融合起來,使企業(yè)的生產(chǎn)效率、運行穩(wěn)定性得以提升,達到電力客戶的基本需求。基于此,本文對電力數(shù)據(jù)分析技術(shù)中云計算的應(yīng)用進行探討。
《電力設(shè)備tan在線監(jiān)測技術(shù)》在綜述國內(nèi)外對電力設(shè)備ta時測量技術(shù)研究狀況的基礎(chǔ)上,以tanδ時在線監(jiān)測的高穩(wěn)定性及精確性為目標,介紹了電力設(shè)備tanδ在線監(jiān)測信號處理分析技術(shù)、tanδ新的測量方法、測量系統(tǒng)硬件設(shè)計及選擇的基本方法、采用獨立元分析方法在線校正處理電力設(shè)備tanδ測量傳感器特征參數(shù)等研究和技術(shù)成果,這些成果對促進電力設(shè)備絕緣在線監(jiān)測技術(shù)研究、拓寬研究視野、進一步推動tanδ在線監(jiān)測技術(shù)的實用化具有積極意義。電力設(shè)備介質(zhì)損耗因數(shù)tanδ的準確穩(wěn)定測量一直是絕緣在線監(jiān)測技術(shù)的一個難點與重點。
內(nèi)容簡介
廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院智能監(jiān)測診斷技術(shù)研發(fā)團隊近年來研究成果的凝練總結(jié)。本書針對大規(guī)模電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā),從監(jiān)測技術(shù)的研究和集成應(yīng)用、監(jiān)測裝置標準化建模和綜合處理單元研等,并在廣東電網(wǎng)公司電力設(shè)備遠程監(jiān)測專斷中心的建設(shè)中得到了成功實踐。
國家環(huán)境保護總局規(guī)劃與財務(wù)司和科技標準司,要求中國環(huán)境監(jiān)測總站組織全國有關(guān)的監(jiān)測技術(shù)人員對《水和廢水監(jiān)測分析方法》(第三版)進行修訂再版。經(jīng)過兩年多的努力,《水和廢水監(jiān)測分析方法》(第四版)正式出版了,這是在第三版的基礎(chǔ)上的增補和完善,是全國環(huán)境監(jiān)測科研、監(jiān)測方法研究、監(jiān)測方法標準化成果的總結(jié),是廣大監(jiān)測技術(shù)人員辛勤勞動的結(jié)晶。