基于GPU+Spark的电力大数据分析算法
苏立伟
刘振华
杜礼锋
伊思诺
曾晓锋
中国南方电网有限责任公司 广东电网有限责任公司,广州 510000
摘要：针对Spark计算框架处理规模急剧增长的大数据时,处理速度会明显减慢,无法满足电力大数据分析的实时性处理需求的问题,提出了一种基于GPU与Spark计算框架的电力大数据分析算法.将GPU的并行处理结合到Spark计算平台上以提升电力大数据处理的效率,并通过构建排队模型来最大化该计算框架的性能.仿真结果表明,所提出的算法具有一定的精确性和有效性,且加入GPU计算后能够明显提升数据处理速度,可以满足大规模数据处理的实时性需求.
关键词：电力大数据分布式计算并行计算排队模型并行数据开关柜超声波实时性
分类号：TM76(输配电工程、电力网及电力系统)
资助基金：国家自然科学基金(61863113)
论文发表日期：2023-07-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 371-375 )
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