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計算性能是制約電力大數據應用（基于大數據的故障診斷、預測等）的關鍵問題。利用分布式存儲、并行計算加速此類數據密集型應用是目前較有效的手段。嘗試利用阿里云開放數據處理服務（ ODPS）存儲并加速電力設備監測大數據分析過程。以變壓器局部放電（PD）數據相位圖譜分析（PRPD）為例，提出了適合高采樣率、時序性強的局部放電信號數據存儲方法。采用ODPS擴展MapReduce模型（ MR2）設計了“Map-Reduce-Reduce”方式的PD信號宏觀特征提取方法，提出了并行化PRPD分析算法（ ODPS-PRPD），實現了大量PD信號的并行基本參數提取、統計特征計算與放電類型識別。在實驗室中構造了4種放電模型并采集了大量PD信號，分別在ODPS平臺上和實驗室自建的Hadoop平臺上進行了性能評估和成本分析。實驗分析和結果表明，ODPS-PRPD將大量的中間過程數據（PD譜圖數據等）一直保存在內存中，相比自建Hadoop MapReduce平臺性能明顯提升，并在數據可靠性、服務可用性以及成本方面具有明顯優勢。
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