电力设备状态高速采样数据的云存储技术研究

被引：26

作者：

宋亚奇 ^{[1
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刘树仁 ^{[1
]}

朱永利 ^{[1
,2
]}

王德文 ^{[1
]}

李莉 ^{[1
]}

机构：

[1] 华北电力大学控制与计算机工程学院

[2] 华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室

来源：

电力自动化设备 | 2013年 / 33卷 / 10期

基金：

中央高校基本科研业务费专项资金资助;

关键词：

电力设备; 监测; 采样; 数据处理; 云计算; Hadoop; HBase;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM506 [试验、运行]; TP333 [存贮器];

学科分类号：

080801 ; 081201 ;

摘要：

提出基于Hadoop和HBase的电力设备状态高速采样数据的存储方案,基于MapReduce设计实现了设备状态高速采样数据的并行查询方法。创建了1个包含20个节点(每个节点配置4核CPU)的Hadoop集群,并对集群进行了基准测试,测试结果表明所建集群适合进行大量数据的读写。以绝缘子泄漏电流数据为例,使用YCSB对所建存储系统进行了性能测试,测试结果表明,Hadoop和Hbase在存储容量、吞吐量以及查询延迟上提供了足够高的性能,能够满足智能电网状态监测数据可靠性及实时性要求。

引用

页码：150 / 156

页数：7

共 10 条

[1] 暂态和短时电能质量扰动信号压缩采样与重构方法 [J].