共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
3.
随着智能电网建设的不断发展,电力数据具备海量、多样性、价值密度低等大数据特点,针对异常用电行为挖掘困难,提出一种基于Hadoop和局部异常因子的用电行为检测方法,通过对用电大数据进行特征提取,根据异常用电行为规律和特征,设定异常用电行为判决条件,通过局部异常因子算法计算各用电数据点的离群性,将计算模型与Hadoop分布式大数据平台结合应用,最终确定异常用电用户。实验结果表明,该方法可有效提高电力大数据异常用电行为挖掘效率。 相似文献
4.
5.
6.
7.
8.
数据挖掘是对数据进行分析理解,揭示数据内部关联规则的一门技术,是数据分析的主要手段之一。它能够从大量有噪音的数据中,挖掘出其蕴藏的知识信息。其挖掘模式主要包括聚类模式、序列模式、关联模式、分类模式等。电网数据智能分析系统运用数据挖掘算法,对电网的设备信息、运行数据、日报数据进行分析,清理大量初始数据,按照电网运行的特点,分析和因素有关的数据,将其记录到数据库,通过相应的挖掘算法,获得所需的数据,从而为电网的安全运行提供理论基础和支持。本文主要论述了数据挖掘的概念、模型,电网数据智能分析系统的设计模式、体系等,对有关技术进行简单的分析。 相似文献
9.
随着智能电网的发展速度不断加快,智能用电也得到了很大的重视,从而实现供电方与用电者的智能互动,这就需要用户端的配合,使得电能被更好的利用。本文主要对用户趋势下智能用电关键技术进行了分析,对于在物联网和云服务技术的支持下,建立的智能用电系统进行探讨,从而对企业的电能使用率的提高、电能成本和碳排放的降低等方面起到了很大的作用。 相似文献
10.
11.
《科技创新与应用》2015,(9)
随着用电采集范围的逐步扩大,以采集系统全覆盖为支撑,深入挖掘采集系统数据,深化应用采集系统功能,利用基于实时数据库、云计算一体相融合技术应运而生,即实现由传统的"集中分析-集中处理-统一展示"到"分布式分析-分布式处理-统一展示"的过度,用电采集信息数据入库采用实时数据流处理技术,底层数据管理采用Data Cube分布式基础架构,基于云存储文件系统,以实现类关系型数据库的复杂关联查询。主要研究内容:(1)研究基于用电信息采集系统的数据实时处理支撑技术,解决用电信息实时高效存储、实时分析、实时计算等时效性比较高的一系列需求;(2)设计通用的数据接口,为配电生产指挥平台、营销业务应用系统、营销GIS系统等提供数据分析及数据处理支持;(3)研究针对海量数据实时在线分析挖掘和统计的功能,为有序用电智能决策分析提供强有力的依据。 相似文献
12.
电力用户用电信息采集系统是对电力用户的用电信息进行采集、处理和实时监控的系统,实现用电信息的自动采集、计量异常和电能质量监测、用电分析和管理,具备电网信息发布、分布式能源的监控、智能用电设备的信息交互等功能。实现在线监测和用户负荷、电量、电压等重要信息的实时采集。将用电信息采集系统的功能和SG186营销系统中的线损管理模块充分结合起来,充分运用用电信息采集系统的强大功能,实时对台区线损进行统计分析,准确计算出公用台区的线损损耗,并由此制订出有效的管理和技术措施,有效降低线损,从而实现线损的可控在控,把管理线损减少到最小,使线损率达到较为先进的水平。 相似文献
13.
14.
电力用户的用电信息采集系统的建立,为实现我国智能电网的发展提供了发展平台,促进市场分析、预测需求,实现抄表自动化、全面推行阶梯电价、丰富电费回收手段、加强线损日常管理、提高反窃电管理,进行有序用电精细化管理以及保障用户用电安全和设备运行管理,从各个方面提升服务能力。本文就目前我国用电信息采集系统的发展现状做出了系统的分析,并对用电信息采集系统的应用提出了几点建议。 相似文献
15.
电力用户的用电信息采集系统的建立,为实现我国智能电网的发展提供了发展平台,促进市场分析、预测需求,实现抄表自动化、全面推行阶梯电价、丰富电费回收手段、加强线损日常管理、提高反窃电管理,进行有序用电精细化管理以及保障用户用电安全和设备运行管理,从各个方面提升服务能力。本文就目前我国用电信息采集系统的发展现状做出了系统的分析,并对用电信息采集系统的应用提出了几点建议。 相似文献
16.
17.
18.
19.
20.
在高级测量体系中,智能电表是尤为重要的基础部分。另外高级测量体系又是智能电网中的重要部分,所以强化智能电表安全需求便显得尤为重要。本课题首先分析了智能电表的安全需求,进而对智能电表安全策略进行了探讨与研究。 相似文献