一种基于电力大数据平台海量数据并行处理的测试方法

    公开(公告)号:CN104794007A

    公开(公告)日:2015-07-22

    申请号:CN201510213675.9

    申请日:2015-04-29

    IPC分类号: G06F9/50 G06F11/36

    摘要: 本发明提出一种基于电力大数据平台海量数据并行处理的测试方法,方法包括:将对单个文件的操作方法封装为可运行Java程序;启动虚拟用户,并发运行可运行Java程序,观察记录单个用户的响应时间和电力大数据平台集群的网络吞吐量、磁盘IO、CPU和内存资源的占用情况;逐渐增加运行可运行Java程序的虚拟用户个数,观察记录当前平均单个用户的响应时间和电力大数据平台集群的网络吞吐量、磁盘IO、CPU和内存资源的占用情况;当平均单个用户的响应时间增加至初始值的10倍时,停止增加虚拟用户,该负载情况即为电力大数据平台的最大负载量,完成压力测试过程。本发明保证了电力大数据平台并发执行指定数量的测试负载,测试结果可控、可靠。

    一种用电信息数据质量分析系统

    公开(公告)号:CN105786996A

    公开(公告)日:2016-07-20

    申请号:CN201610091425.7

    申请日:2016-02-18

    IPC分类号: G06F17/30 G06Q50/06

    摘要: 本发明提供一种用电信息数据质量分析系统,包括用于采集并存储用电信息数据的数据准备模块、基于数据准备模块中的用电信息数据,建立用于查询及计算的数据表的数据集成模块和根据数据集成模块中的数据表,计算用电信息数据的指标集,得到用电信息数据的有效率的数据分析模块。本发明实现了基于Hadoop、Spark计算框架和R语言的用电信息采集数据质量分析,提高了用电信息采集数据质量分析效果,实现了对海量用电信息采集数据质量分析的支持,大大提高了对海量用电信息采集数据质量分析的效率和速度;以快速高效的方式实现海量用电信息采集数据的准备工作;简化了数据挖掘的流程,很大程度地提高了数据挖掘的速度和效率。

    一种变压器的故障诊断方法及系统

    公开(公告)号:CN108663582A

    公开(公告)日:2018-10-16

    申请号:CN201711233114.0

    申请日:2017-11-30

    IPC分类号: G01R31/00

    摘要: 本发明提供一种变压器的故障诊断方法及系统,包括:选取包含变压器油中溶解特征气体的变压器故障案例,建立变压器的故障案例库;基于变压器的故障案例库,确定训练样本集和测试样本集;基于训练样本集和测试样本集建立故障判别决策树,并对决策树进行修剪优化,得到变压器故障诊断分析模型;变压器故障案例包括:变压器油中溶解特征气体的类型、溶解特征气体的数值及所述变压器的设备状态类型。本发明基于样本集对决策树进行修剪优化,得到的故障诊断分析模型能够及时发现变压器内部的潜伏性故障,有效解决了传统油色谱三比值法由于故障编码不完全、编码缺失,造成的某些故障无法诊断的问题以及判正率较低的问题。

    一种变压器油中溶解气体浓度预测方法和系统

    公开(公告)号:CN108663501A

    公开(公告)日:2018-10-16

    申请号:CN201711229306.4

    申请日:2017-11-29

    IPC分类号: G01N33/28

    摘要: 本发明提供了一种变压器油中溶解气体浓度预测方法和系统,包括:获取变压器的各特征气体浓度、油温和负荷数据的历史数据;对各特征气体浓度之间以及特征气体浓度与油温、负荷之间进行相关性分析,并建立变压器油中溶解气体浓度预测模型;以当前时刻与预测目标特征气体的相关性大于预设阈值的相关特征气体浓度、油温和负荷数据作为输入变量,输入所述变压器油中溶解气体浓度预测模型,得到目标特征气体未来时刻的浓度预测值。该方法和系统能挖掘出与待预测选定气体相关性较大的因素作为输入变量,建立变压器油中溶解气体浓度预测模型,能够准确预测变压器各特征气体浓度,提升对变压器的掌控能力。