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田园,张梅,保富,原野.基于大数据的数字化电能计量误差分析[J].电测与仪表,2021,58(11):136-141.
Tian Yuan,Zhang Mei,Bao Fu,Yuan Ye.Digital electric energy measurement error analysis based on big data[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2021,58(11):136-141.
基于大数据的数字化电能计量误差分析
Digital electric energy measurement error analysis based on big data
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2021.11.019
中文关键词:  大数据  计量误差  Hadoop  spark  
英文关键词:situational  awareness, network  state transition, Q  learning algorithm, evolutionary  game, scheduling
基金项目:
           
作者中文名作者英文名单位
田园Tian Yuan云南电网有限责任公司 信息中心
张梅Zhang Mei云南电网有限责任公司 信息中心
保富Bao Fu云南电网有限责任公司 信息中心
原野Yuan Ye云南电网有限责任公司 信息中心
摘要点击次数: 1958
中文摘要:
      数字化电能计量系统仍存在着可靠性、稳定性等问题,具有大数据特点。因此,文中分析了数字化电能计量误差的主要来源及其数学模型,结合大数据的分布式存储和计算技术,构建了基于Hadoop构架、Spark内存计算框架的电能计量误差多维分析与诊断平台。平台根据计量数据提取误差信号,计算误差特征值,对其进行多维分析,采用朴素贝叶斯算法进行误差类型诊断。试验结果表明本方案具有算法并行化可行性高、分布式数据处理能力强的优点。
英文摘要:
      The power system security is great significant to national security. As one of the main links of power system, power dispatching network is vulnerable to attack by advanced virus software. At present, the physical isolation based on boundary protection is not enough to resist the invasion. Therefore, the power dispatching system network security protection research has very important theoretical value and engineering significance. Based on this, a network state transition algorithm based on Q learning algorithm is constructed to predict the best possible path of network attack. Based on the system loss, attack cost and defense cost, defense return and network state transition cost are introduced. Static economic benefit is taken as the criterion of network state transition. Using evolutionary game theory to construct replication dynamic equation, dynamically reproduce the antagonistic behavior of both attackers and defenders, calculate the dynamic change of economic returns, predict the change of attacking behavior, and determine the best defense strategy. The experimental results show that situational awareness scheme can effectively identify the possible path of network attack and the greatest threat, and help dispatchers make effective decisions.
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