摘要：为了解决现有分布式数据实时存储方法存在的存储实时性差、存储效率低问题,引入信息分散算法对分布式数据实时存储方法进行研究。通过组合法创建分布式数据库,确定分布式数据存储模式,利用数据同步技术对分布式数据进行复制,以复制结果为依据,通过分区技术对分布式数据进行分区,采用信息分散算法对分布式数据进行分片,结合一致性哈希算法对分布式数据进行实时存储调度。实验结果表明,与传统分布式数据实时存储方法相比较,所提方法极大地提升了存储实时性与效率,说明提出的分布式数据实时存储方法具备更好的存储效果。

摘要：针对多源数据融合在电力系统智能运维中的应用,文中构建了包括油色谱指标、油化试验指标与电气试验指标在内,共3个方面的多源数据体系分析Dempster-Shafer(DS)证据理论在多源数据融合决策中的应用原理,并设计了深度学习网络(DLN)模型及其训练方法,进一步提出了基于DLN-DS的电力变压器故障诊断算法。以某省电网变压器检修数据为例进行了仿真分析,测试结果表明,通过DS证据理论实现多源数据的融合可以使得故障诊断决策更加直观、明显,且同时提高了故障诊断准确率。DLN算法相比于BP神经网络(BPNN)与支持向量机算法(SVM)能够适用于数据量大的场景,具有更高的故障诊断准确率。