摘要：针对传统变压器故障诊断方法存在小样本问题下分类效果差、海量监测数据的识别效率低下等问题,提出基于Spark计算框架的并行化变量预测模型。首先采用HDFS作为内存式存储系统,面向行存储的RowMatrix作为分布式矩阵存储结构,利用广播变量、调整分区数进行并行度优化。其次训练4种数学模型获取故障类型的最佳模型及相关参数完成故障诊断。实验结果表明,并行变量预测模型识别精度高于支持向量机,计算效率优于单机环境,对高维特征向量有较好的适应性。

关键词：故障诊断 小样本 变量预测模型 spark计算框架 内存式存储 

单位：新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学); 河北保定071003