状态监测大数据存储及聚类划分研究_周国亮

资 源 简 介

状态监测大数据存储及聚类划分研究_周国亮

详 情 说 明

这篇论文探讨了电力设备状态监测数据的存储与聚类分析技术。研究聚焦于如何高效存储海量监测数据，并运用聚类算法实现设备状态的智能划分。作者提出了一种分层存储架构，将实时数据与历史数据分开处理，既保证了实时性又优化了存储空间。在聚类分析方面，论文改进了传统K-means算法，通过自适应确定最佳聚类数，提高了电力设备异常状态的识别精度。研究成果为电力系统设备运维提供了数据驱动的决策支持，实现了从被动检修到主动预警的转变。这种大数据处理方法也可推广到其他工业设备的智能监测领域。