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J-GLOBAL ID：201702227106760405   整理番号：17A0292796

SPARKに基づく電力設備オンラインモニタリングデータ可視化手法【JST・京大機械翻訳】

Visualization method of electrical equipment online monitoring data based on Spark

著者 (5件)： Qu Zhaoyang (School of Information Engineering, Northeast Dianli University) ,  Xiong Zeyu (School of Information Engineering, Northeast Dianli University) ,  Yan Jia (State Grid Jilin Province Electric Power Supply Company) ,  Xin Peng (Jilin Power Supply Company, State Grid Jilin Province Electric Power Supply Company) ,  Qu Nan (Maintenaue Company of Jiangsu Power Company)
資料名： Diangong Dianneng Xinjishu  (Diangong Dianneng Xinjishu)
巻： 35  号： 11  ページ： 72-80  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2503A  ISSN： 1003-3076  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 大規模データ可視化は大規模電力設備のオンライン監視データにおける各種属性、運行状態などの電力特徴情報の図形、画像化の直観性を実現することができ、設備の運行状態の適時有効なモニタリング分析に強力な保障を提供する。そのため、本文では、SPARKに基づく電力設備オンライン監視データ可視化方法を提案し、大データ環境下の電力設備オンラインモニタリングデータの状態情報を迅速に抽出するために、SPARK大データ計算プラットフォームにおいて、装置状態評価指標システムとファジィC平均クラスタリング(FCM)に基づく電力設備の状態情報抽出アルゴリズムを確立した。データの多次元と時系列特性に対して,三次元平行データの可視化表現を構築し,電力設備のオンラインモニタリングデータ情報の可視化を実現した。この方法を吉林省の風力発電所の風力発電機のオンライン監視データセットに適用し,実験結果は提案方法の有効性を実証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高次元 ,  *電力 ,  クラスタ化 ,  可視化 ,  三次元 ,  情報抽出 ,  アルゴリズム ,  風力発電所 ,  曖昧さ ,  *電気設備
準シソーラス用語： 風力発電機 ,  画像化 ,  オンライン監視 ,  *データ可視化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Spark ,  electrical power big data ,  information visualization ,  online monitoring

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 電力設備 ,  オンラインモニタリング ,  可視化手法