基于电力大数据分析的电力消费指数研究与应用

用电量作为国民经济的"温度计"和"晴雨表",与经济运行息息相关,用电量消费的变化折射出经济运行的活跃度,深刻反映了地方经济和社会运转状况.为了深入剖析电力消费的动态变化程度与变化趋势,基于某省近三年电力相关数据,通过引入电力消费现状因子和期望因子,提出并构建了电力消费指数模型,实现了对各区域、产业和行业的电力消费水平精准分析.另外利用深度学习长短记忆神经网络(LSTM)对电力消费指数进行预测,分析社会经济发展趋势,为政府制定政策提供重要参考依据.     

基于云计算的电力大数据分析技术与应用

为解决电力数据分析系统在大数据时代面临的严重的性能与可伸缩性瓶颈,更好地满足生产、营销等系统的需求,分析了云计算技术的优势,提出了基于云计算的电力大数据分析系统体系结构及关键技术。基于分布式并行计算框架Hadoop和Hive,面向电力大数据特征,设计了多维索引、SQL自动翻译工具和支持数据更新的混合存储模型3项性能提升技术,实现对传统电力数据分析系统的升级优化。在浙江电力用电信息采集系统的实际部署经验表明,和传统电力数据分析系统相比,该系统以1/8的硬件成本,获得平均5倍的性能优势。证明了云计算技术能够显著提升电力大数据查询与分析性能并有效降低成本。     

基于电力大数据的企业复工电力指数研究与应用

疫情期间,企业复工情况不仅关系到地方税收和就业,还能深刻反映地方的经济和社会运转状况。准确掌握地区企业复工情况,既可帮助地方政府有效推动复工复产,也可辅助政府制定针对性防疫措施。通过收集浙江省内企业近3年春节期间电量相关基础数据,提出了一种基于GMM(高斯混合模型)和Knee Point算法的企业复工电力指数计算方法。首先,利用GMM对企业进行聚类分析,将其分为春节停工企业和春节不停工企业;其次,利用Knee Point算法分析企业的用电曲线,对春节停工企业是否复工进行判断;最后,基于研究得到的企业复工电力指数模型计算浙江省内各地区复工电力指数,并将计算结果用于辅助政府进行复工复产决策。     

基于大数据分析的电力盗窃检测与预防系统研究

首先,基于大数据分析设立安全状态数据样本集,通过测试电力盗窃检测与预防系统安全状态的维度,对系统进行休整后得到安全系数。然后,根据电力盗窃检测与预防系统和数据集之间的相关因素,利用神经网络算法在输入层输入安全数据,经过隐藏层的处理计算,得到了输出检测结果。最后,计算电力盗窃的技术损耗得出测量的欧姆损失,对大数据分析迭代训练后完成电力盗窃检测与预防系统的设计。结果表明,从正常用户和电力盗窃的用电趋势可以看出,在用电12天左右时,电力盗窃的用电量最高可达到1.5 kWh,明显高于正常用户用电量,基于大数据分析的电力盗窃检测与预防系统能够有效根据用户的数据进行窃电检测且准确率较高。     

基于电力大数据分析的接电成本预测模型

为提升电网的运营效率和资源利用率,提高预算及成本控制的精准度,同时帮助用户制定合理的供电方案、用电策略,推进用电服务及电力营商环境不断优化,构建基于电力大数据分析的接电成本预测模型。首先,分析电力大数据中的数据类型,并采用基于MapReduce并行化处理的聚类挖掘算法,从电力系统中挖掘与接电成本相关的电力大数据,获取聚类结果。其次,通过时间序列分析法构建接电总成本预测模型,并通过多元回归方法构建接电成本影响因素预测模型,经模型预测后,获取最佳接电成本预测结果。最后,经实验验证：该模型可精准预测企业用户接入时产生的接电成本,还能够有效预测不同设备价格、不同电压等级下的接电成本变化。     

基于大数据分析的电力信息系统安全状态监测技术研究

信息系统作为电力物联网建设的核心关键部分,一旦电力信息系统受到威胁,将影响整个电网的安全稳定运行.目前基于电力信息系统的安全防护策略主要集中于传统的保护和检测方法上.然而,许多威胁发生在很短的时间内,很容易被忽略,无法及时发现.这些威胁通常会对电力信息系统造成巨大影响,干扰其正常运行.针对这一问题,文中提出了一种基于大数据分析的电力信息系统安全状态监测机制.基于模糊聚类,有效评估网络运行情况.同时提出了一种博弈理论和机器学习相结合网态势感知模型,有效降低电力信息系统的安全运维风险.仿真结果验证了所提安全状态分析策略的有效性和实用性.     

基于电力大数据分析模型的防返贫预警监测应用

为建立贫困监测机制,对有返贫和致贫风险的人口进行动态监测预警,巩固提升脱贫攻坚成果,本文集合电力数据特征、数据质量、存储方式、管理方法、业务逻辑等进行数据汇总;基于阿里云数据中台,采用Edas中间件、RDS数据库,对脱贫户的用电缴费等数据进行数据清洗及挖掘,形成脱贫户多个维度的用电行为数据分析模型;对脱贫户现状进行数据采样及分析,以"分类监测、分级预警"为原则形成"红、黄、蓝"三级预警,实现全面的脱贫户数据画像,系统地对数据结果进行分析研究,完成脱贫户监测的全流程闭环;助推政府巩固扶贫攻坚成果,深化扶贫监测机制的改革和创新,初步探索出一条运用电力大数据助力乡村振兴的新路子.     

基于大数据分析的电力移动物联网信息安全终端架构

针对电网数据体量大、类型多、速度快的特点,传统的方法已经无法对电力大数据进行处理,提出了基于大数据分析的电力行业移动物联网信息安全终端架构,给出了整个系统的体系结构。基于支持Spark的Yarn集群计算系统,采用Hadoop技术、无线通信、互联网技术、传感技术等,给出了系统大数据存储和终端采集的解决方案,并对存在的难点与问题进行了分析。     

电力用户侧大数据分析与并行负荷预测

随着智能电网、通信网络技术和传感器技术的发展,电力用户侧数据呈指数级增长、复杂程度增大,逐步构成了用户侧大数据。传统的数据分析模式已无法满足需求,迫切需要解决电力用户侧的大数据在分析与处理方面的难题。该文分析电力用户大数据的来源,针对电力用户侧大数据的数据量大、种类繁多与速度快等特点,指出电力用户侧的大数据在数据存储、可用性、处理等方面面临的挑战。结合云计算技术提出一种电力用户侧大数据分析处理平台,将智能电表、SCADA系统和各种传感器中采集的数据整合,并利用并行化计算模型Map Reduce与内存并行化计算框架Spark对电力用户侧的大数据进行分析。提出基于随机森林算法的并行负荷预测方法,将随机森林算法进行并行化,对历史负荷、温度、风速等数据进行并行化分析,缩短负荷预测时间和提高随机森林算法对大数据的处理能力。设计并实现基于Hadoop的电力用户侧大数据并行负荷预测原型系统,包括数据集群的管理、数据管理、预测分类算法库等功能。采用不同大小的数据集对并行化随机森林算法进行负荷预测实验,实验结果表明,并行化随机森林算法的预测精度明显高于决策树的预测精度,且在不同数据集上预测精度普遍高于决策树的预测精度,能够较好的对大数据进行分析处理。     

基于大数据分析的综合能源服务平台数据应用研究

<正>海量用户数据对传统的数据处理方式提出了新的挑战。阐述了综合能源服务平台的数据采集、数据处理及数据分析方法。针对海量用户数据特点,提出应用统计学方法、机器学习等数据挖掘方法开展大数据分析,可为综合能源服务平台背景下海量数据应用提供参考。     

基于街道一卡通的食堂消费数据分析

为了研究分析居民在社区食堂的用餐行为习惯,并给街道在食堂建设规划中提供建议与反馈,以静安区某街道一卡通系统中的食堂消费数据为数据源,经过数据处理、数据挖掘、数据分析等流程,对该街道近6个月的食堂消费数据进行可视化、聚类、关联分析,从中得出居民用餐时间与所选菜品单价的关系,以及所选不同种类菜品之间的关联规则。研究内容易于理解,且可以投入实际应用,辅助街道食堂建设,为街道了解居民生活水平并作出相应反馈和改进提供决策支持。     

基于大数据分析的电网精准营销应用

正近年来,随着全国700多家售电公司的成立和"互联网+"时代的来临,给供电企业带来了非常大的压力。电力人员相关话务和工作量居高不下,可见客户对供电服务质量的认知上有一个质的提高,这就要求供电企业推陈出新,以新姿态、新形象展示给广大客户。提供客户直观明了的客户体验,满足客户需求显得至关重要。近些年来,海量的数据成为最具价值的财富。笔者试图从供电企业内部数据出发,通过挖掘大数     

多维数据分析在电力营销中的应用研究

多维数据分析从多个角度对数据进行观察和处理,将业务型数据转化为管理型数据以获得有用信息,为企业管理决策提供有效支持。在Business Objects平台上,对某省电力企业现有的业务型数据进行多维数据分析,让企业的高层管理人员全面详细地了解和掌握企业营销运行情况,收入,利润．营运中的问题及风险等,以便发现电力营销运营规律,并做出科学的决策。     

基于大数据云平台的电力能源大数据采集与应用研究

随着智能电网建设的不断推进,电力系统中运行的采集终端数量大幅激增。面对采集到的海量用电数据,如何快速挖掘出有价值的信息,指导企业发展并服务社会民生,显得尤为迫切。文章介绍了利用分布式架构的用电信息采集系统采集用电数据,建立大数据云平台,通过BP神经网络算法等大数据分析方法,提高线损治理成效,实现负荷的准确预测,并在光伏、车辆网等新的领域对电力能源大数据应用的研究进行了展望,对未来电力能源大数据的深化应用有重要的指导意义。     

现代电网电力扰动数据分析与主动应用

随着现代电网中反映供用电双方兼容性的电力扰动问题日益突出,如何有效利用监测数据对于科学认知、理解和解决电力扰动相关难题以及电网安全稳定运行与营商环境改善具有重要意义.为此,不同于传统电能质量分析方法在扰动发生后被动采取补救性的分析和治理措施,文中提出在扰动发生、发展和影响之前主动挖掘电力扰动监测数据独特暂态信息以进行"...     

基于大数据分析的电网车辆评价模型的研究应用

地市供电公司涉及基层单位多,每个基层单位根据生产需求需要配置车辆.如何在基层单位间开展车辆的合理分配、跨单位间的调拨、精准报废等工作,需要科学有效的评价手段.本文利用大数据分析技术,挖掘统一车辆管理平台车辆数据价值,提出了单位车辆使用评价指数模型和单个车辆报废评价指数模型,以某供电公司车辆使用数据进行模型验证,以数据结...     

大数据分析+智能交互系统在电力市场中的应用

发达的网络通信、电子技术、"互联网+"服务模式、大数据工作应用已经为智能交互平台奠定基础。供电公司通过智能家居、电能表采集、大数据分析给客户提出最优用电策略;用电客户通过电e宝、掌上电力等"互联网+"[1]渠道向公司提出合理用电诉求。本文将介绍通过智能交互平台,使电力市场更加互动化、智能化、透明化、信息化,让客户的用电管理可控在控,从而快速抢占用电客户的市场。     

基于电力消费弹性系数的山东省电力需求分析

山东省电力需求一直处于一种高速增长状态,电力消费弹性系数也一直保持较大幅度的变化,尤其在国家经济转型和工业化推进阶段,作为重工业密集区的山东省,电力的需求研究具有非常重大的意义。通过研究山东省电力消费弹性系数变化规律,利用协整理论寻找电力消费弹性系数变化的原因,提出了应对电力消费弹性变化趋势的建议。