基于YARN规范的智能电网大数据异常检测

摘要：

文章描述了Hadoop早期版本在处理智能电网大数据上的不足,同时分析了YARN规范对Map-Reduce进行改进后对电网大数据处理的优点.文章详细讨论了YARN-DPP平台中智能电网大数据处理的编码与实现及YARN-DPP的优势,并以IEEE 118节点的电网作为智能电网大数据异常检测的案例程序,对YARN-DPP平台的硬件环境与软件运行环境进行配置.实验结果表明,针对海量的智能电网状态安全大数据异常检测的程序,YARN-DPP平台具有较好的吞吐量与加速比,可以满足现代智能电网大数据异常检测的需求,在计算速度上比单机串行计算及Map-Reduce计算要快.

关键词：智能电网、大数据、YARN规范、Map-Reduce

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61572033;安徽省高校省级自然科学研究重大项目KJ2015ZD08;安徽省高校优秀人才支持计划重点项目gxyqZD2016124

在线出版日期：2017-08-01（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：11-17