一种基于云计算技术的电压暂降数据分析方法

摘要

一种基于云计算技术的电压暂降数据分析方法，属于电能质量分析技术领域。该方法采用基于hadoop1.1.2的云计算平台，通过MapReduce编程机制，将关系型数据库中的波形数据利用转移工具Sqoop转移到KV数据库中，以键值对形式存储一个特定周波的数据；每一个Mapper（映射类）从KV数据库中读出一个键值对<key,value>作为输入；遍历一个周波数据，计算出RMS（方均根值）值；将所有Mapper（映射类）的输出结果进行排序；Reducer合并同一事件同一相的RMS数据曲线，并遍历该曲线，计算出各暂降特征值。本发明使电压暂降的相关数据可以直接通过Hadoop云计算平台，在多台计算机上并行地计算，真正实现了多台物理计算机计算能力的迭加，从而大大提高了计算效率，云平台的容错性也提升了暂降计算结果的可靠性。

主权项

一种基于云计算技术的电压暂降数据分析方法，其特征在于，采用基于hadoop1.1.2版本的云计算平台，通过MapReduce编程机制，将不同的暂降事件分开，将同一事件的三相不同的电压瞬时波形分开，最后将同一个电压瞬时波形数据的不同周波分开存储，将一个个离散的周波计算RMS方均根值的任务分配给多个Mapper映射类，然后将所有Mapper的计算结果排序后传给Reducer归约类，由Reducer进行合并及计算特征值，该方法步骤为：步骤1：将传统的关系型数据库中的波形数据利用转移工具Sqoop转移到KV键值数据库中，以键值对形式存储，存储一个特定周波的数据；步骤2：每一个Mapper从KV键值数据库中读出一个键值对<key,value>，作为map()函数的输入；步骤3：map( )函数遍历一个周波数据，计算出RMS值；步骤4：将所有Mapper的输出结果进行排序，以备Reducer合并操作；步骤5：Reducer调用reduce( )函数合并同一事件同一相的RMS数据曲线，并遍历该曲线，计算暂降事件特征值。