10.11857/j.issn.1674-5124.2018080005
基于风电场SCADA系统的云平台设计
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训练缩短的时间十分显著,可增强SCADA系统的实时性;当数据增加到1.2 GB时,时间缩短一半,而准确度相差0.1％.
SCADA、云计算、LS-SVM、并行、风功率预测、遗传算法
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TP277(自动化技术及设备)
河北省科技计划项目16214510D
2019-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
114-119
