發(fā)布時(shí)間：2017-11-16 14:05

  本文關(guān)鍵詞：電力用戶用電數(shù)據(jù)分析技術(shù)及典型場(chǎng)景應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： Hadoop 用電大數(shù)據(jù) 負(fù)荷影響模型 短期負(fù)荷預(yù)測(cè) 居民住房空置率

【摘要】：針對(duì)用電大數(shù)據(jù)平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)研究以及大數(shù)據(jù)技術(shù)和電力業(yè)務(wù)的融合應(yīng)用中面臨的困難,提出了有效的解決方案,并結(jié)合案例進(jìn)行了用電數(shù)據(jù)的深度挖掘。首先,根據(jù)用電大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)過(guò)程中面臨的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)抽取、不同業(yè)務(wù)需求數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、多條件快速組合查詢這3方面技術(shù)難題,提出利用Golden Gate實(shí)現(xiàn)對(duì)源數(shù)據(jù)庫(kù)低影響的高效數(shù)據(jù)抽取,采用HBase和Hive協(xié)同合作的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案以滿足快速查詢和離線計(jì)算需求,在數(shù)據(jù)導(dǎo)入階段構(gòu)建高效立體索引以提高快速組合查詢效率;其次,結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù),實(shí)現(xiàn)了配變負(fù)荷影響模型構(gòu)建、短期網(wǎng)供負(fù)荷預(yù)測(cè)、居民住房空置率分析及行業(yè)產(chǎn)能利用率分析4個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景,為提升負(fù)荷建模精確度和負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提供了技術(shù)支撐,為政府掌握居民住房情況和行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r提供了數(shù)據(jù)支持。
【作者單位】： 江蘇方天電力技術(shù)有限公司;江蘇省電力公司;
【基金】：江蘇省電力公司科技項(xiàng)目(J2014018)的資助
【分類號(hào)】：TM769;TP311.13
【正文快照】： 詢和離線計(jì)算需求,在數(shù)據(jù)導(dǎo)入階段構(gòu)建高效立體索引以提高快速組合查詢效率;其次,結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù),實(shí)現(xiàn)了配變負(fù)荷影響模型構(gòu)建、短期網(wǎng)供負(fù)荷預(yù)測(cè)、居民住房空置率分析及行業(yè)產(chǎn)能利用率分析4個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景,為提升負(fù)荷建模精確度和負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提供了技術(shù)支撐,為政府掌握居民住

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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8 溫可明;市場(chǎng)條件下佛山地區(qū)電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究[D];華南理工大學(xué);2009年

9 鐘光科;偏最小二乘回歸分析在短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[D];河北工程大學(xué);2011年

10 蘇慶新;一種配電網(wǎng)超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[D];曲阜師范大學(xué);2002年

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本文編號(hào)：1192574