[發(fā)明專利]一種基于Hadoop平臺的電力系統(tǒng)諧波監(jiān)測方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710446703.0 | 申請日: | 2017-06-13 |
| 公開(公告)號: | CN107330008A | 公開(公告)日: | 2017-11-07 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 陳文娟;于勝洋;白德寧 | 申請(專利權(quán))人: | 廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司佛山供電局 |
| 主分類號: | G06F17/30 | 分類號: | G06F17/30;G01R23/16 |
| 代理公司: | 廣州粵高專利商標(biāo)代理有限公司44102 | 代理人: | 林麗明 |
| 地址: | 528000 廣*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 hadoop 平臺 電力系統(tǒng) 諧波 監(jiān)測 方法 | ||
1.一種基于Hadoop平臺的電力系統(tǒng)諧波監(jiān)測方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1:搭建Hadoop分布式文件系統(tǒng),該文件系統(tǒng)的基礎(chǔ)架構(gòu)包括構(gòu)Hadoop客戶端和Hadoop集群,Hadoop集群包括名稱節(jié)點Namenode、備用名稱節(jié)點SecondaryNamenode和用于管理存儲數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)節(jié)點Datanodes;該文件系統(tǒng)中,客戶端通過名稱節(jié)點獲取數(shù)據(jù)節(jié)點和文件塊的映射關(guān)系,通過名稱節(jié)點記錄的映射關(guān)系到相應(yīng)的位置訪問文件塊。名稱節(jié)點對文件、目錄進行創(chuàng)建、刪除和重命名等操作,管理數(shù)據(jù)節(jié)點和文件塊的映射關(guān)系。數(shù)據(jù)節(jié)點的數(shù)據(jù)保存在本地Linux文件系統(tǒng)中,每個數(shù)據(jù)節(jié)點會周期性地向名稱節(jié)點發(fā)送“心跳”信號,報告自己的狀態(tài);
S2:定制MapReduce并行化編程模型,對各個變電站按照時間序列采集的采樣數(shù)據(jù)進行并行化處理;與搭建的Hadoop分布式文件系統(tǒng)的主從節(jié)點結(jié)構(gòu)相對應(yīng),MapReduce框架也包括一個Master和若干個Slave,對應(yīng)于Hadoop分布式文件系統(tǒng)的名稱節(jié)點和數(shù)據(jù)節(jié)點,Master上運行JobTracker,Slave上運行TaskTracker,用戶提交的每個計算作業(yè),都會被劃分成若干個任務(wù),JobTracker負(fù)責(zé)作業(yè)和任務(wù)的調(diào)度,監(jiān)控他們的執(zhí)行,并重新調(diào)度已經(jīng)失敗的任務(wù),TaskTracker負(fù)責(zé)執(zhí)行JobTracker指派的任務(wù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Hadoop平臺的電力系統(tǒng)諧波監(jiān)測方法,其特征在于,所述步驟S2的具體過程如下:
S21:對待處理文件進行邏輯切分,該邏輯切分并不是進行了實際的文件切割,而是記錄了要處理的數(shù)據(jù)的位置和長度,其中,數(shù)據(jù)的位置信息即為采樣的變電站ID和采樣時間,選取的待分析采樣序列長度統(tǒng)一設(shè)定為2048;
S22:將待分析數(shù)據(jù)解析成記錄,并轉(zhuǎn)換成鍵值對的形式,傳遞給Map任務(wù),使用Record Reader的默認(rèn)解析功能,產(chǎn)生的鍵是數(shù)據(jù)在文件中的位置,值是組成這條記錄的數(shù)據(jù)塊;
S23:定制Map,對Record Reader傳入的記錄進行諧波分析,根據(jù)需求,定制Map輸出的中間結(jié)果是以采樣序列的變電站ID和采樣時間組成的組合鍵,輸出的中間結(jié)果的值是采樣時間和采樣序列,Map任務(wù)中的諧波分析算法會根據(jù)采樣數(shù)據(jù)分析得出該條記錄的基波和諧波參數(shù),其中諧波參數(shù)包括幅值、相位、頻率;
S24:定制Partition和WritableComparator對Map任務(wù)的輸出結(jié)果以組合鍵第一個字段即變電站ID為單位,按照第二字段即采樣時刻進行排序;
S25:通過Shuffle過程將所有的Partition輸出的鍵值對拉取到Reduce任務(wù)本地機上,按照這些數(shù)據(jù)的鍵進行排序并寫入一個較大的List中;
S26:以Shuffle過程輸出的<key,value-list>形式的中間結(jié)果作為輸入,在迭代器中,計算得出各個變電站、各個采樣時刻的基波參數(shù)和諧波畸變率并進行輸出;
S27:獲取Reduce端輸出的最終鍵值對,首先驗證輸出目錄是否已經(jīng)存在,以及輸出結(jié)果的類型是否符合配置文件中的設(shè)置,如果均滿足,就輸出Reduce結(jié)果到分布式文件系統(tǒng)進行保存。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司佛山供電局,未經(jīng)廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司佛山供電局許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請聯(lián)系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/201710446703.0/1.html,轉(zhuǎn)載請聲明來源鉆瓜專利網(wǎng)。
- 一種實現(xiàn)大數(shù)據(jù)處理的方法及裝置
- 一種用PVFS替代Hadoop存儲模塊的方法
- Hadoop數(shù)據(jù)文件的生成方法與解析方法
- 調(diào)用hadoop集群的方法和裝置
- 一種基于可信計算的Hadoop平臺度量方法
- 云環(huán)境中模型驅(qū)動的Hadoop部署方法
- 基于麒麟云計算平臺的Hadoop集群自動化部署方法
- 一種用lustre文件系統(tǒng)替換Hadoop的HDFS文件系統(tǒng)的方法
- 數(shù)據(jù)存儲、查詢的方法、裝置、系統(tǒng)、設(shè)備、存儲介質(zhì)
- 一種文件型門衛(wèi)式存儲加密功能的Hadoop系統(tǒng)及其應(yīng)用方法
- 一種電力系統(tǒng)的諧波分析方法及其裝置
- 一種電力系統(tǒng)架線輔助裝置
- 基于FPGA的電力系統(tǒng)高速數(shù)據(jù)采集通信方法及通信設(shè)備
- 基于FPGA的電力系統(tǒng)高速數(shù)據(jù)通信設(shè)備
- 一種負(fù)荷建模方法及裝置
- 一種電力系統(tǒng)有功調(diào)度保守度的優(yōu)化方法
- 電力系統(tǒng)運行優(yōu)化方法及終端設(shè)備
- 一種用于電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法
- 一種用于電力系統(tǒng)故障檢測的控制方法
- 一種電力系統(tǒng)頻率響應(yīng)系數(shù)測量方法、裝置和設(shè)備





