【摘 要】
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为充分利用风电场集控中心采集爆炸式增长的海量数据,解决风电场SCADA系统数据存储和处理能力不足的问题,设计基于SCADA系统的云计算平台,实现数据的高效分布式存储以及处理
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院
【基金项目】
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河北省科技计划项目(16214510D)
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为充分利用风电场集控中心采集爆炸式增长的海量数据,解决风电场SCADA系统数据存储和处理能力不足的问题,设计基于SCADA系统的云计算平台,实现数据的高效分布式存储以及处理。传统LS-SVM适用于小样本数据,对风电场海量数据的处理比较乏力,针对此问题,采用MapReduce云计算平台实现算法并行化,并用遗传算法对其进行参数寻优。最后利用某实际风电场SCADA系统的历史数据,实现短期风功率预测功能。在数据不断增加的情况下,采用MapReduce云计算平台实现LS-SVM算法并行化训练比单机LS-SVM训练缩
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