曲朝阳, 熊泽宇， 颜 佳， 辛 鹏， 曲 楠

(1. 东北电力大学信息工程学院， 吉林省 吉林市 132012； 2. 国网吉林省电力有限公司， 吉林 长春 130021； 3. 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司， 吉林省 吉林市 132001；4. 江苏省电力检修分公司， 江苏 南京 210008)

基于Spark的电力设备在线监测数据可视化方法

曲朝阳1, 熊泽宇1， 颜 佳2， 辛 鹏3， 曲 楠4

(1. 东北电力大学信息工程学院， 吉林省 吉林市 132012； 2. 国网吉林省电力有限公司， 吉林 长春 130021； 3. 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司， 吉林省 吉林市 132001；4. 江苏省电力检修分公司， 江苏 南京 210008)

大数据可视化可以实现海量电力设备在线监测数据中各种属性、运行状态等电力特征信息的图形、图像化直观呈现，为设备运行状态的及时有效监控分析提供有力保障。因此，本文提出一种基于Spark的电力设备在线监测数据可视化方法，为实现大数据环境下的电力设备在线监测数据的状态信息快速提取，在Spark大数据计算平台上，建立了基于设备状态评估指标体系与模糊C均值聚类(FCM)的电力设备状态信息提取算法。针对数据的多维、时序特性，构建三维平行散点图的数据可视化展现形式，实现电力设备在线监测数据信息全貌的可视化展现。将该方法运用于吉林省某风电场的风电机组在线监测数据集，实验结果证明了该方法的有效性。

Spark; 电力大数据; 信息可视化; 在线监测

1 引言

在线监测系统是智能电网稳定运行的安全监控保障之一[1]，其产生的海量状态监测数据连续、广泛地反映了电力设备运行状态的每一个细节, 是电力大数据的重要组成部分[2]。……