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電力設備監測大數據分析方法 版權信息
- ISBN:9787519822361
- 條形碼:9787519822361 ; 978-7-5198-2236-1
- 裝幀:一般膠版紙
- 冊數:暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:>>
電力設備監測大數據分析方法 本書特色
適讀人群 :本書可作為普通高校電氣工程類、計算機和電子信息類研究生教材和參考讀物,也可作為云計算、大數據等相關專業研究人員、工程技術人員和教師的參考用書 本書歸納總結了作者四十多年來在配電方面的典型案例,分為架空配電線路,電力電纜,開關站和配電室三個專業。涉及設備質量、施工安裝、運行維護、外力等諸方面原因導致的事故,從事故現象,故障查找及原因分析,事故對策進行論述,以利讀者掌握。方便相關人員的事故分析、故障查找及采取的防范措施,減少類似的事故發生。
電力設備監測大數據分析方法 內容簡介
隨著智能電網建設的不斷推進,智能化電力一次設備和常規電力設備的在線監測都得到了較大發展并成為趨勢,監測數據變得日益龐大,電力設備在線監測系統越來越面臨巨大的技術挑戰。本書以電力設備監測大數據的存儲和并行處理方法為研究對象,利用云計算和大數據處理技術(Hadoop\Spark\MaxCompute\StreamCompute\DataHub\DataV)對電力設備監測大數據的存儲方法、數據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、多源數據的并行關聯查詢和分析方法、監測數據的并行聚類方法以及短時高并發報警數據的實時模式識別、監測數據流式計算和大數據可視化等問題進行了系統深入的研究。
電力設備監測大數據分析方法 目錄
電力設備監測大數據分析方法 作者簡介
宋亞奇,華北電力大學電力系統及其自動化博士,阿里云大數據高認證講師。主要研究方向為阿里云云計算技術、大數據處理技術以及云計算技術在電力系統中的應用。專長于應用阿里云MaxCompute、數加平臺、StreamCompute等技術解決大數據存儲、并行數據處理、流式數據處理以及大數據可視化等問題。深度理解阿里云OSS、ECS、MaxCompute、數加平臺、EMapReduce等服務,熟悉JAVASDK以及API編程。近年來參與國家自然科學基金項目1項,主持中央高校科研業務專向資金資助項目3項,參與“輸變電設備監測流式大數據的快速處理存儲及分析技術”、“面向智能電網的輸電線路在線監測與診斷系統”等國家電網公司的研究課題多項,發表的論文成果主要包括:《中國電機工程學報》(EI(JA),2015,35(2):255-267),《電網技術》(EI(JA),2013,37(4):927-935)、《電工技術學報》(EI(JA),2013,28(2):337-344)、《電力自動化設備》(EI(JA),2013,33(10):150-156)、《計算機科學》(中文核心,2013,40(1):81-84)等刊物以及POWERCON2014國際會議論文集(EI,1331-1337)。
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