本文關(guān)鍵詞：電力用戶側(cè)大數(shù)據(jù)分析與并行負(fù)荷預(yù)測(cè)

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【摘要】：隨著智能電網(wǎng)、通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和傳感器技術(shù)的發(fā)展,電力用戶側(cè)數(shù)據(jù)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)、復(fù)雜程度增大,逐步構(gòu)成了用戶側(cè)大數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析模式已無法滿足需求,迫切需要解決電力用戶側(cè)的大數(shù)據(jù)在分析與處理方面的難題。該文分析電力用戶大數(shù)據(jù)的來源,針對(duì)電力用戶側(cè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量大、種類繁多與速度快等特點(diǎn),指出電力用戶側(cè)的大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、可用性、處理等方面面臨的挑戰(zhàn)。結(jié)合云計(jì)算技術(shù)提出一種電力用戶側(cè)大數(shù)據(jù)分析處理平臺(tái),將智能電表、SCADA系統(tǒng)和各種傳感器中采集的數(shù)據(jù)整合,并利用并行化計(jì)算模型Map Reduce與內(nèi)存并行化計(jì)算框架Spark對(duì)電力用戶側(cè)的大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。提出基于隨機(jī)森林算法的并行負(fù)荷預(yù)測(cè)方法,將隨機(jī)森林算法進(jìn)行并行化,對(duì)歷史負(fù)荷、溫度、風(fēng)速等數(shù)據(jù)進(jìn)行并行化分析,縮短負(fù)荷預(yù)測(cè)時(shí)間和提高隨機(jī)森林算法對(duì)大數(shù)據(jù)的處理能力。設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于Hadoop的電力用戶側(cè)大數(shù)據(jù)并行負(fù)荷預(yù)測(cè)原型系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)集群的管理、數(shù)據(jù)管理、預(yù)測(cè)分類算法庫等功能。采用不同大小的數(shù)據(jù)集對(duì)并行化隨機(jī)森林算法進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,并行化隨機(jī)森林算法的預(yù)測(cè)精度明顯高于決策樹的預(yù)測(cè)精度,且在不同數(shù)據(jù)集上預(yù)測(cè)精度普遍高于決策樹的預(yù)測(cè)精度,能夠較好的對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。
【作者單位】： 華北電力大學(xué)控制與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 大數(shù)據(jù) 電力用戶側(cè) 負(fù)荷預(yù)測(cè) 并行處理 云計(jì)算
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61074078) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(12MS113)~~
【分類號(hào)】：TM715
【正文快照】： algorithm to analyze and processing big data is a better choice.0引言智能電網(wǎng)是當(dāng)前全球電力工業(yè)關(guān)注的熱點(diǎn),而用戶作為智能化用電的行為主體,在智能電網(wǎng)需求響應(yīng)中起著至關(guān)重要的作用[1]。對(duì)電網(wǎng)用戶側(cè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集、傳輸和存儲(chǔ),并結(jié)合累積的海量多源歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行快

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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3 張素香;劉建明;趙丙鎮(zhèn);曹津平;;基于云計(jì)算的居民用電行為分析模型研究[J];電網(wǎng)技術(shù);2013年06期

4 張U，

本文編號(hào)：624123