云平台下全维度电力设备监测数据并行化处理技术
【摘要】 数据集成和信息共享是建立智能电网的必然趋势，设备状态数据越来越多地被发送到控制中心，如何快速处理大量的历史数据和实时在线监测数据成为亟待解决的问题。结合开源云平台和大型数据处理技术，对电力设备运行状态监控数据进行并行计算和诊断研究，提出基于Spark内存技术的集合经验模型的分解并行算法EEMD，以补偿复杂场景处理中HDoopMapReduce的不足，设计实现了两种不同结构的并行EEMD算法，并通过对比实验分析算法的性能，研究工作可为我国电力设备状态数据并行处理技术的发展提供一定的参考和借鉴。
