简介:摘要: 现如今,人们的生活质量在不断提高,对于电力的需求在不断加大, 针对电力大数据流的异常检测问题,该文将流数据聚类算法与电力大数据相结合,针对现有流数据聚类算法不易存储全部数据、断电数据易丢失等问题,以及流数据聚类算法对于离线阶段聚类算法实时应答的要求,从数据的完整性、安全性以及流数据聚类算法的低时间复杂度的角度出发,对 CluStream 流数据聚类算法进行改进,提出流式 K-means 聚类算法。对在线阶段,使用 Redis 集群进行流数据的缓冲,并设计节点时间衰减策略,增大心跳消息中有效消息所占比例;对离线阶段聚类算法进行优化,使用最佳距离法确定初始聚类中心,减少迭代次数;最后,使用所提出的流式 K-means 聚类算法进行用户用电异常行为检测,实验结果表明,该算法能够很好的发现用户用电异常行为。
简介:摘要:随着电网终端采集装置的大范围安装与现场应用,越来越多的电网业务应用具备了数据实时采集的能力。为了充分发挥实时采集的电网数据价值,要求技术发展能够适应大规模电网数据流实时处理的新要求。然而,当前电力大数据的处理方式仍以传统的数据批处理为主,而大规模电网数据流在实时性、无序性、无限性、易失性、突发性等方面均呈现出了诸多新特征,使得基于“先存储后处理”设计理念的数据批量处理在可伸缩性、系统容错、状态一致性、负载均衡、数据吞吐量等方面面临着前所未有的新的挑战。类似于MapReduce的离线处理并不能很好地解决问题,而流计算可以很好地对大规模流动数据在不断变化的运动过程中实时地进行分析,捕捉到可能有用的信息。
简介:本文会让我们知道数据流的作用、测量方法数据流参数的分类等知识,通过运用数据流分析发动机转速、传感器工作状态等全面了解数据流在汽车领域的运用,并且熟练掌握汽车电控系统数据流分析。
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