王嘉怡
- 作品数：4 被引量：16H指数：2
- 供职机构：北方工业大学更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
- 海量电能质量数据的实时存储与治理技术研究
- 随着电网结构的复杂化和用电负荷的日趋多样化,以谐波污染为代表的电能质量问题日益突出,导致了巨大经济损失。利用电能质量数据监测装置获取电能质量数据,基于实时数据分析预测及处置电能质量问题被认为是有效的解决手段。然而,电能质...
- 王嘉怡
- 关键词：电能质量任务调度云模型
- 文献传递
- 面向海量交通数据的HBase时空索引被引量：9
- 2017年
- 针对HBase无法直接建立时空索引所带来的交通数据查询性能问题,基于HBase行键设计了面向海量交通数据的HBase时空索引。首先利用Geohash降维方法将二维空间位置数据转化为一维编码,再与时间维度进行组合;然后根据组合顺序的不同,提出了四种结构模型,分别讨论了模型的具体构成以及交通数据查询中的适应面;最后提出了相应的时空索引管理算法及基于Hbase时空索引的交通数据查询方法。通过实验验证了提出的HBase时空索引结构能有效提升海量交通数据的区域查询性能,并比较了四种时空索引结构在不同数据规模、不同查询半径以及不同时间范围的查询性能,量化验证了不同索引结构在交通数据查询中的适应场景。
- 房俊李冬郭会云王嘉怡
- 关键词：HBASE时空索引区域查询
- 电气化铁路电能质量趋势分析预测方法被引量：4
- 2019年
- 电气化铁路作为一种典型干扰源,是影响电网电能质量的不容忽视的重要因素,其产生的谐波、负序会对电网造成多种污染,影响电网的正常运行。为了及时发现上述电能质量问题,提出一种针对电气化铁路的电能质量趋势分析方法,方法分为两个阶段:首先对有功功率指标运用KMeans聚类方法得到主供监测点,然后针对主供监测点运用时间序列分析模型ARIMA对其主要指标(如谐波电流、谐波电压等)进行建模并预测其趋势。上述方法已经应用到电网谐波分析系统中。论文运用该系统采集的实际监测点数据进行了实验验证,验证结果表明,该方法百分比绝对误差(MAPE)为27.29%。该方法可以有效预测电气化铁路电能质量指标的变化趋势,为后续治理决策提供了依据。
- 高鹏房俊韩燕波王嘉怡
- 关键词：电气化铁路聚类时间序列分析
- 面向电能质量数据采集的蚁群优化算法被引量：2
- 2019年
- 现有电网的数据采集一般采用集中式,单节点的方式,采集效率低,难以适应海量电能质量数据的采集需求。论文扩展数据接收处理节点,结合电能质量数据的特点,提出适用于电网电能质量数据采集的蚁群优化算法,实现服务器负载均衡,提升数据收取效率。通过对电能质量数据采集的调度进行实验测试,实验结果表明:基于蚁群优化算法的调度写入速度约为现有数据调度方法的2.65倍,各接收服务器的数据分配比例基本维持在0.3～0.4;蚁群优化算法在服务器负载差异较小时,降低任务分配的随机性,分配比接近1:1:1;在服务器负载差异较大时,降低任务集中分配单一节点的概率,实现资源合理利用。找到蚁群优化算法相关参数组合的最佳取值范围,使任务平均耗时减少约3.7s。通过实验验证蚁群优化算法的可行性和有效性。
- 王嘉怡房俊高鹏
- 关键词：蚁群算法负载均衡任务调度HBASE
