电力设备状态高速采样数据的云存储技术研究

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.

关键词：电力设备、监测、采样、数据处理、云计算、Hadoop、HBase

所属期刊栏目：33

分类号：TM73(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61074078;新能源电力系统国家重点实验室资助项目;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目13MS88;the National Natural Science Foundation of China61074078;the Program of State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources and the Fundamental Research Funds for the Central Universities13MS88

在线出版日期：2013-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：150-156