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。     

基于用电信息大数据的时间序列分析研究

智能电表是用电信息采集系统的核心设备,能够以较高时间分辨率(例如每5分钟、15分钟等)测量客户的能源消耗,因此数据量非常庞大,使得数据管理非常复杂。为此本文基于100个匿名商业建筑智能电表数据集,深入探讨了不同行业电力用户的用电量时间序列规律,采用相似日法建立了用电量的预测模型,该方法可用于分析由智能电表产生大量的用电数据,以优化发电、配电和用电。研究结果表明本文提出的方法可以帮助电网公司改善能源和服务管理,支持智能电网控制,做出准确的用电预测或检测用电异常。     

数据驱动下的用户异常用电行为检测方法

针对智能电网条件下用户异常用电行为问题,提出了一种基于主成分分析和深度循环神经网络(PCA-RNN)的异常用电行为检测方法.该方法首先利用核主成分分析对电力负荷数据进行降维处理,生成主成分特征子集,然后基于长短记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)构建深度循环神经网络(RNN)模型,检测异常用电行为.实验结果表明...     

基于大数据时代的电力信息技术分析

随着科学技术的不断发展,大数据受到越来越多人的热捧,这也给未来的信息技术发展提供了方向.电力信息技术如何在大数据时代的背景下进行创新和改革,成为了当今社会的热点话题.本文对大数据及电力信息技术二者之间的关系、在大数据背景下电力信息技术的发展现状、如何基于大数据时代发展好电力信息技术等方面做出了详细的分析.     

大数据时代下数据挖掘技术在电力中的应用分析

开始先对大数据展开阐述,然后探讨了在大数据时代的背景下电力企业所面对的严峻的挑战。并且在这些基础之上说明在当前电力大数据时代背景下使用数据挖掘机技术给电力企业所产生的深刻影响。之后再对数据挖掘机技术的相关步骤进行说明,阐明了在目前电力大数据时代背景下怎样使电力企业实现数据挖掘技术的具体方法。在最后,先后通过智能电网、信息系统的发展和能耗的问题这四个角度阐述数据挖掘技术在当前大数据时代背景下在电力企业中的发展前景。     

大数据技术在电力行业的应用研究

随着无处不在的传感器芯片、高速通信网络以及高性能分布式计算系统的广泛应用,随时产生、海量存储、异构形态、即时处理的海量数据正把人类社会带入崭新的大数据时代。电力行业大数据综合了电力企业的产、运、销及运营和管理数据,如何对其采集、传输、存储、分析并最终指导生产、服务终端用户将是电力行业信息化的重要研究课题。从大数据定义、发展趋势、关键技术3方面宏观上概述了大数据时代的特征,在此基础上总结了现有大数据技术在电力行业的研究与典型应用,最后分析了大数据时代电力企业信息化发展所面临的若干挑战。     

基于MESCM算法的电网用电行为智能识别

针对电网负荷纵向特性分析精度较差,导致用电行为识别结果不精准的问题,提出了一种基于MESCM算法的电网用电行为智能识别方法。M-P律是MESCM样本协方差矩阵的特征值,基于动态特征值分析电网在不同信噪比情况下用电负荷的随机特性。使用MESCM算法,计算归一化处理的日用电量和电网一天用电量序列,提取电网静态与动态用电特征。设置滑动窗口,计算滑动窗口到数据点空间中心的距离,以此为依据构建智能识别函数,由此完成用电行为类别判定。实验结果表明,该方法与标准电网负荷数据存在5 kW的最大误差,且用电行为识别结果与实际类别一致,具有较强的抗干扰能力。     

基于RFID/WSN和大数据技术的智能电网用电调控

整合逐步发展的RFID及WSN技术实现对整个电网的远程监控、数据收集及智能抄表,再结合大数据技术对得到的数据进行全面整合分析,分析整个电网系统中用户电量的使用情况,从而对未来的用电需求做出预测,制定出合理的价格体系,引导用户错峰用电,以达到对电力负荷“削峰填谷”的效果,提高能源利用效率,节约能源消耗。     

基于大数据的大学生网络行为分析

本文就基于大数据的大学生网络行为进行深入的分析和探究,希望能够正确引导大学生的网络行为。     

混合大数据算法分析营销大数据客户用电行为

针对现有技术分析客户用电行为速度慢、效率低下的问题,提出了新型的大数据算法.该方案采用混合大数据算法实现营销大数据客户用电行为的多种分析,在Apriori算法模型的技术上融入改进型K-means均值聚类算法,通过采用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)原理,实现营销大数据客户用电行为的...     

基于数据挖掘的系统运管能力提升

近几年IT应用技术飞速发展,企业私有云和容器技术使系统应用越来越动态,与此同时,移动互联网对于最终用户的体验和安全保障也越来越高,但传统的系统运维与监控无法适用这些变化。本文提出了一种通过网络流量分组解析与大数据挖掘来提升IT系统运管能力的解决方案。     

基于大数据挖掘分析的垃圾短信治理方案

本文简要介绍了垃圾短信对社会带来的负面影响,分析了目前垃圾短信治理体系存在的不足,提出了基于大数据挖掘分析的垃圾短信治理方案:首先构建垃圾短信用户识别指标体系,通过引入随机森林模型,对垃圾短信用户进行识别和有效治理,最后运用平台对垃圾短信用户进行精细化管理。     

大数据背景下电力行业数据应用研究

随着SG—ERP的建设推进,业务应用数据正以前所未有的速度增长,大数据时代正式到来。通过对大数据内涵和外延的深入理解,结合公司数据现状和业务需求,研究并提出了“电力大数据”的概念。为了预测公司业务趋势,挖掘电力大数据的数据价值,提取公司三集五大两中心业务大数据分析典型应用场景,利用数据集成管理、数据存储、数据计算、分析挖掘等方面核心关键技术,实现面向典型业务场景的模式创新及应用提升。电力大数据的应用将推动公司业务发展和管理水平提升,有效支撑公司三集五大两中心深入建设。     

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。     

基于大数据的C语言程序设计

C语言作为一种程序设计语言,在大数据组成的物联网和云计算中应用广泛,具有强大的适应性和兼容性,是大数据时代下,在IT行业中起到关键作用的程序设计语言。文章分析了基于大数据的C语言程序设计的必然性和应用策略,为C语言在大数据上的应用方向提供了参考依据。以汉字的应用为例,提出了解决C语言应用问题的思路。     

智慧养蚕业上下游生态链大数据分析系统平台架构分析

在家蚕规模化养殖过程中,投资决策者需要对家蚕养殖过程中每个环节的情况有所了解,对市场需求、市场存量、上下游配套关系等进行数据分析,才能做到科学决策。文章利用大数据分析手段,从技术的角度探讨了家蚕养殖行业大数据分析系统平台的设计和实现,对家蚕养殖产业具有一定的参考作用。     

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。     

基于数据挖掘的电力需求预测探究

电力需求的预测是电力服务企业制定供电、购电的重要依据,因此,做好对电力需求的预测,对提高电力企业的经济运行能力具有重要的作用。本文结合原始预测系统中存在的问题,提出采用数据挖掘技术对原始数据的采集、预处理等,从而实现对电力需求预测的客观性和准确性,更好的服务与电力企业和社会。     

《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。