基于Spark的输变电线路实时故障监测研究

来源：计算机工程与应用杂志2018年第5期北京时间：

作者：陈建峡1，朱季骐1，张 月1，张晓星2，吕俊涛3，白德盟3

单位：1.湖北工业大学 计算机学院，武汉 430068；2.武汉大学 电气工程学院，武汉 430072；3.国网山东省电力公司 电力科学研究院，济南 250002

摘要：输变电线路状态监测数据是智能电网中数据量很大的一部分，不仅包括在线的状态监测数据，还包括设备的基本信息、实验数据、缺陷记录等，在数据处理的可靠性和实时性方面的要求都很高。根据实际应用中输变电线路的故障类型，设计并实现了输变电线路实时数据故障监测模型。其中，利用高效处理实时数据的Spark系统，研发出基于Spark的分布式ISODATA和模糊KNN大数据分析算法，与单机KNN算法相比，在时间性能上提高了70.75%效率，具有明显的计算效率优势。

关键词：实时大数据,输变电线路,故障监测,分布式迭代自组织数据分析算法（ISODATA）,分布式模糊k最近邻分类算法（KNN）