本文關(guān)鍵詞： 時間序列數(shù)據(jù) 實(shí)時預(yù)測 Storm平臺 自回歸積分移動平均模型 電網(wǎng) 大數(shù)據(jù)　出處：《計(jì)算機(jī)工程》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：對電網(wǎng)運(yùn)行產(chǎn)生的時間序列數(shù)據(jù)展開實(shí)時預(yù)測研究,提出基于Storm平臺和ARIMA模型的預(yù)測框架。分析不同類型電網(wǎng)時序數(shù)據(jù)的特點(diǎn),預(yù)設(shè)擬合模型以降低模型構(gòu)建的盲目性,縮短預(yù)測時間,同時設(shè)計(jì)基于HBase的新型時序數(shù)據(jù)存儲模式加快數(shù)據(jù)檢索速度。通過對海量的時序數(shù)據(jù)源進(jìn)行并發(fā)預(yù)測,比較不同數(shù)據(jù)樣本對預(yù)測值的影響并實(shí)時分析預(yù)測誤差。經(jīng)實(shí)例從預(yù)測精度、運(yùn)算速度、占用資源3個角度驗(yàn)證了該框架的有效性與實(shí)用性。
[Abstract]:The real-time prediction of time series data generated by power grid operation is studied, and a prediction framework based on Storm platform and ARIMA model is proposed. The characteristics of different types of grid time series data are analyzed, and the fitting model is preset to reduce the blindness of model construction. At the same time, a new time series data storage mode based on HBase is designed to speed up data retrieval. The influence of different data samples on the prediction value is compared and the prediction error is analyzed in real time. The validity and practicability of the framework are verified from three angles of prediction accuracy, operation speed and resource occupation.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)控制與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院;
【基金】：中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(2015XS72)
【分類號】：O211.61;TP311.13;TM76

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本文編號：1494244