刘　成,牛　锐,范贺明,许　静，朱永利

(1.华北电力大学 控制与计算机工程学院，河北保定071003；2. 国网冀北电力有限公司 承德供电公司，河北承德067000)



基于Spark环境变压器故障并行诊断

刘成1,牛锐1,范贺明2,许静1，朱永利1

(1.华北电力大学 控制与计算机工程学院，河北保定071003；2. 国网冀北电力有限公司 承德供电公司，河北承德067000)

摘要：为处理海量的电力设备监测数据，满足智能电网快速诊断检修需求，以电力变压器故障诊断为例，提出了基于Spark环境下电力变压器监测数据并行诊断方法。以油中溶解气体数据作为实验输入，利用并行朴素贝叶斯进行故障分类。实验结果表明，并行朴素贝叶斯方法在变压器故障诊断中诊断速度要快于传统的单机环境下诊断速度， 基于Spark电力设备监测数据并行诊断实验平台，能够快速处理数据量规模巨大、模型复杂的场景；集群加速比随着节点个数增加明显提高，能够适用电网大数据快速处理的需求。

关键词：Spark；变压器故障诊断；朴素贝叶斯；智能电网

0引言

电力设备健康是电网运行的关键。目前供电公司采取了形式多样的监测手段，对电力设备进行监测。传感器技术、数字信号、专家系统等有机整合，可以实现智能化的在线监测。目前，在电力设备监测中有红外、气体、电流、湿度、震动等传感器可以实现对设备的多维度监测[1]。随着互联网技术、传感器技术、物联网技术的快速发展，每天都会产生海量的电力设备监测数据信息——结构和非结构化的数据信息。……