【摘 要】
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大数据可视化可以实现海量电力设备在线监测数据中各种属性、运行状态等电力特征信息的图形、图像化直观呈现,为设备运行状态的及时有效监控分析提供有力保障。因此,本文提出
【机 构】
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东北电力大学信息工程学院,国网吉林省电力有限公司,国网吉林省电力有限公司吉林供电公司,江苏省电力检修分公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51277023);吉林省科技计划重点项目(20130206085SF);吉林省科技重点转化项目(20140307008GX)
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大数据可视化可以实现海量电力设备在线监测数据中各种属性、运行状态等电力特征信息的图形、图像化直观呈现,为设备运行状态的及时有效监控分析提供有力保障。因此,本文提出一种基于Spark的电力设备在线监测数据可视化方法,为实现大数据环境下的电力设备在线监测数据的状态信息快速提取,在Spark大数据计算平台上,建立了基于设备状态评估指标体系与模糊C均值聚类（FCM）的电力设备状态信息提取算法。针对数据的多维、时序特性,构建三维平行散点图的数据可视化展现形式,实现电力设备在线监测数据信息全貌的可视化展现。将该方法运
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