基于大数据分析的电网精准规划信息系统设计

针对当前电网数据管理和信息规划的集成度低,准确性差的问题,提出大数据分析的电网精准规划信息系统。采用嵌入式ARM寻址技术进行电网大数据信息的总线调度,构建HP E1485A/B多模信息控制模块,进行进程管理和文件配置,然后采用LCD控制器进行电网信息传输的智能控制,在以Linux 2.6.32为内核的嵌入式环境下进行信息系统的软件集成设计和调试。最后实验结果表明,该系统能准确实现电网大数据信息融合和集成管理,电网规划信息的覆盖度较高,系统可靠度得到有效提升。     

基于云计算的大数据分析技术在智能电网中的应用

智能电网技术的应用,改变了传统的电力传输和分配模式。作为数字信息技术与电网的融合体,其数据处理、传输和储存工作均与大数据技术密切相关。文章针对大数据技术在智能电网中的应用,介绍了一种基于云计算的智能电网大数据分析系统结构,并指出在智能电网中运用大数据技术的发展方向和存在的挑战。     

需求侧管理的低碳电网规划研究

随着经济技术的发展,电力行业也得到了飞速的发展,面临一个重大的问题就是因为碳排放量过大,全球气温变暖.为了缓解电力行业的"碳锁定"效应,促进电力系统向低碳化转型,那么就要实现以低碳为目标的电网规划.需求侧管理作为减少电力系统碳排放的十分重要的手段,其不仅能够减少输电容量以及电源方面的需求,还能降低输电网损以及系统发电煤耗.本文主要研究了需求侧管理对电网规划产生的影响,同时,还分析了低碳化发展的影响,通过对需求侧管理概念的提出,分析了基于需求侧管理的低碳电网规划目标.     

基于大数据的消防业务数据分析研究

为了对消防业务数据进行关联分析和深层次的数据挖掘,文章借助于大数据技术搭建一个消防业务数据挖掘分析服务平台,阐述消防业务的分析内容,主要包括灭火救援类业务和防火监督类业务。同时说明在业务分析中所使用的技术:业务专题分析支撑引擎和数据挖掘分析模式及模型研究。应用本平台可以为消防站、消防装备、消防人员等城市消防力量提供数据支撑依据,帮助决策层科学高效地指导消防工作,提高消防工作实战化水平。     

基于数据分析的大数据质量管理平台应用研究

根据某用户现有数据中心支持数据源种类有限、不能在线实时数据质量管理、支持数据质量管理规则不丰富、操作可视化程度不高等问题,重点对涉及的大数据抽取、质量检测和统计分析相关的数据采集、数据质量检验等关键技术展开研究,开发出大数据质量管理平台工具,可为各类用户的数据中心进行数据质量管理。     

大数据技术在智能电网中的应用策略分析

文章针对大数据技术在智能电网中的应用策略展开探讨,基于大数据的特点,总结了智能电网当中常用的大数据技术,包括数据存储管理、处理整合、计算分析、可视化展示以及集成管理技术,并结合智能电网实际运行需求,明确了大数据技术在电网运行监测、智能预警、用户管理等方面的应用策略和应用模式。根据研究结果可知,大数据技术在智能电网当中的应用集中在电网运行状态、设备监测、智能预警和仿真培训等多个方面,能够有效实现智能电网的构建,充分发挥其技术作用。     

基于大数据的电网营销管理分析

随着光纤网络、移动网络和管理系统在电网业务中的应用与发展,电网营销积累了海量的数据资源。为了能够提高电网营销管理的服务水平,实现精细化、精准化高水平营销管理,在电网营销管理中引入大数据分析技术迫在眉睫,其可以提高大数据营销管理能力,实现电网营销数据主题挖掘。     

用于智能电表数据分析的大数据平台

智能电网所产生的海量计量数据对数据存储和数据处理的系统架构提出了苛刻的性能要求,为此,文中提出了一种以内核、代理和客户端为主的模块化的大数据平台架构。所提议的大数据平台是基于Hadoop平台扩展,针对TB级别的静态智能电表数据集的存储和查询。实验结果表明,提议的大数据平台能够为电力行业提供一个具有竞争力且易于操作的大型能源数据管理和可视化知识平台,具有支持数据密集型决策的潜力。     

大数据分析技术在移动通信业务拓展中的应用

大数据是网络计算机技术发展的必然结果,大数据时期,企业运营策略应发生改变,对移动通信业而言,由于正处于快速发展阶段,因此保证技术革新是其发展的主要任务.本文立足于大数据,分析了其在移动通信业务拓展中的应用,提出了几种符合大数据时期发展的商业模式.     

基于大数据分析的价值规划方法探讨

为满足5G时代精准建设需求,本文探索了大数据规划体系的目标及构建,提出基于大数据分析将移动网业务收入精准划分到基站小区级、扇区级方法,通过对基站扇区进行大数据价值赋值,结合网络覆盖质量等感知数据进行联合评估,对网络进行精准规划,以指导网络建设.     

基于大数据的电网调度系统可靠性研究

为了提高电网调度系统的性能,文中提出了基于大数据的电网调度系统可靠性研究方法。利用大数据技术对电网调度系统的各项数据进行深入挖掘,并利用改进权熵法对各项数据进行综合整理。与越限电压风险法相比,改进权熵法对于电力调度系统的考量更为周全,在风险评估的过程中不仅考虑了电压越限的风险,而且同时兼顾了电力电压分布造成的风险因素。整个系统的灵敏度更高,更适合用于电网调度系统的可靠性研究。     

Analysis of financial business model towards big data and its applications

Finance service based on big data faces many issues, such as fraud, credit. In this paper, we study the development of financial business model under the big data. We first analyze the impact mechanism of big data finance on customer information protection of commercial banks. Customer information has the characteristics of large amount of information, high value of data and strong destructive data leakage. Then, we propose two solutions towards issues of finance service including face anti-spoofing algorithm and financial risk evaluation. Experiments show the effectiveness of our proposed method in improving the reliability and security of modern big data finance.     

面向智能电网峰值负荷降低的用电数据分析

随着用电负荷需求不断增加所引发的峰值负荷过载问题,文中建立了智能家居(SH)和智能电网(SG)服务器之间数据通信模型,给出了配电网负荷需求管理的总体条件,并提出了一种面向智能电网(SG)的负荷数据分析DR管理方法,通过对用户的SH收集用电数据进行分析,设计了峰值负荷情况下的DR决策,分别从用户、电力公司和瞬时负荷变化三个角度设计了不同的峰值负荷降低算法。仿真结果表明,所提出的方法在很大程度上有效地降低了配电网的峰值负荷。     

Achieving privacy-preserving big data aggregation with fault tolerance in smart grid

In a smart grid, a huge amount of data is collected for various applications, such as load monitoring and demand response. These data are used for analyzing the power state and formulating the optimal dispatching strategy. However, these big energy data in terms of volume, velocity and variety raise concern over consumers’ privacy. For instance, in order to optimize energy utilization and support demand response, numerous smart meters are installed at a consumer's home to collect energy consumption data at a fine granularity, but these fine-grained data may contain information on the appliances and thus the consumer's behaviors at home. In this paper, we propose a privacy-preserving data aggregation scheme based on secret sharing with fault tolerance in a smart grid, which ensures that the control center obtains the integrated data without compromising privacy. Meanwhile, we also consider fault tolerance and resistance to differential attack during the data aggregation. Finally, we perform a security analysis and performance evaluation of our scheme in comparison with the other similar schemes. The analysis shows that our scheme can meet the security requirement, and it also shows better performance than other popular methods.     

基于Spark核心架构的大数据平台技术研究与实践（一类成果名称：基于Spark核心架构的大数据平台技术研究与实践）

湖北移动自搭建企业级大数据中心以来,整合了O域、B域、M域的数据,形成了标准化、开放式、集中化的数据中心平台。深入研究Hadoop及Spark等生态圈软件的底层技术,构建以Spark为核心的统一数据存取、处理、分析、实时计算的大数据平台,创新性地提出5项关键技术解决方案,攻克了业界公布的众多难题,为企业众多机构提供技术支持与服务支撑。     

《基于大数据分析的代维发电管理整体解决方案》（对应的一类成果名称是基于大数据分析的代维发电管理整体解决方案）

本方案整合开发了发电调度、过程管理和发电后评估的综合管理平台,同时提出了“是否发电”、“何时发电”及“发电过程分析”等一系列算法,在充分利用历史大数据的基础上,为油机发电调度、发电稽核提出了一套创新的思路。     

基于大数据的学生档案信息安全管理系统

本文研究了一个智能化的信息安全管理系统,该系统有较强的互联网防御能力,可以最大程度保障学生档案信息安全.     

基于大数据分析的智能交通系统

大数据发展至今,已为众人所知,被众多行业和企业所用。尤其在天文、气象、医疗健康等领域已取得较好的应用价值。我国是汽车大国,快速发展的汽车行业也随之带来了城市交通拥堵和污染严重等诸多问题。如何将汽车与大数据有效的融合,通过大数据为政府决策提供数据支撑,为智能交通做贡献。     

Power short-term load forecasting based on big data and optimization neural network

With the reduction of the cost of power data acquisition and the interconnection of large scale power systems,the types of data available in the power network are becoming more and more abundant.In the past,the centralized fore-casting method was limited to the analysis of the massive power data.Therefore,a short-term power load forecasting based on large data and particle swarm optimization BP neural network was proposed,and short-term power load fore-casting model was established.The actual load data of the national grid,using the method of prediction,compared with the actual load data and centralized load forecasting results prove that this method is accurate enough,reduce the load forecasting time with feasibility in practical application.     

基于大数据挖掘的用电行为分析

得益于智能电网的发展,电力大数据的价值与作用逐渐被挖掘。通过对电力大数据的深入挖掘与研究,可促进电网企业管理水平的进一步提升,为我国智能电网的发展提供助力。而依托于大数据挖掘的用户用电行为分析,可实现当前企业电网调控与需求侧的充分融合,为电力系统的稳定性运行提供保障。基于此,文章针对大数据挖掘的用电行为分析进行深入探析,以期为智能电网发展提供帮助。