本文關(guān)鍵詞：基于分布式計算的海量用電數(shù)據(jù)分析技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： MapReduce 模糊C均值聚類 用電行為分析 大數(shù)據(jù)

【摘要】：用電行為分析技術(shù)對供電企業(yè)掌握用戶用能方式、調(diào)整生產(chǎn)計劃以及進行電網(wǎng)規(guī)劃有著較大的現(xiàn)實意義。傳統(tǒng)用電行為分析多利用少量樣本數(shù)據(jù),由于數(shù)據(jù)源覆蓋面的問題往往容易造成結(jié)果偏差。借助大數(shù)據(jù)技術(shù),可以利用海量用電數(shù)據(jù)提高用電行為分析的準(zhǔn)確性。針對用電行為分析在處理海量數(shù)據(jù)時效率低下的問題,提出了基于MapReduce技術(shù)的模糊C均值聚類(FCM)并行算法,通過將FCM算法的迭代過程分解到Map和Reduce兩個步驟中,可以有效地提高聚類過程中數(shù)據(jù)對象和聚類中心的相似度計算效率。在此基礎(chǔ)上,利用所提出的FCM并行算法對居民用電數(shù)據(jù)的四個特征進行聚類分析。實驗結(jié)果表明,所提算法可以提高海量用電數(shù)據(jù)聚類分析的效率,證明了計算模型的可行性。
【作者單位】： 國網(wǎng)天津市電力公司;江蘇省電力科學(xué)研究院;
【關(guān)鍵詞】： MapReduce 模糊C均值聚類 用電行為分析 大數(shù)據(jù)
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51407025) 江蘇省科技支撐計劃(社會發(fā)展)(BE2013737) 天津電力公司科技項目(SGTJDK00DWJS1500033)
【分類號】：F426.61;TP311.13
【正文快照】： 2.江蘇省電力科學(xué)研究院,江蘇南京210036)0引言隨著國家電網(wǎng)公司智能電網(wǎng)建設(shè)的不斷深入推進,先進的信息技術(shù)和數(shù)字通信技術(shù)在電力網(wǎng)絡(luò)的發(fā)電、輸電、配電、調(diào)度、用電和客戶服務(wù)等各個環(huán)節(jié)得到了應(yīng)用[1]。同時,隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展和居民生活水平的日益提高,一方面居民用電量

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