【摘 要】
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大数据的时代已经悄悄来临,国内外各个行业都在积极发展大数据技术以创造价值。随着能源互联网和新电改的推行,传统电力行业日积月累的海量历史数据也亟需大数据带来技术变革。如何利用这海量的历史数据,并从中发掘重要信息,成为现在电力系统的一个尖端问题。本文依托这样的思想,研究了大数据在国内外的发展过程,以及各行业如何利用大数据创造价值。并将这种结合历史数据,分析用户特点,再创造有用价值的思想运用在电力行业中
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大数据的时代已经悄悄来临,国内外各个行业都在积极发展大数据技术以创造价值。随着能源互联网和新电改的推行,传统电力行业日积月累的海量历史数据也亟需大数据带来技术变革。如何利用这海量的历史数据,并从中发掘重要信息,成为现在电力系统的一个尖端问题。本文依托这样的思想,研究了大数据在国内外的发展过程,以及各行业如何利用大数据创造价值。并将这种结合历史数据,分析用户特点,再创造有用价值的思想运用在电力行业中。通过聚类、预测和可视化展示,为工作人员提供更加便利的数据展示平台,方便工作人员查看、统计和发掘数据。在此基础上,提高管理监控用户电量信息。负荷预测关系到电能生产,一直是电力调度的重要依据:电能需求的规律直接关系到发电计划的安排,发电计划的优化是整个电力系统经济运行的最基本的手段。本文依托大数据技术,结合气象情况,对汉中市部分用户的历史用电量进行分析。在对数据预处理,解决缺失值、异常值等不良字段后,通过K-means算法对用户进行聚类,分析各类用户的不同用电情况。在聚类结果的辅助下,通过利用RBF和MLP两种不同结构的神经网络算法预测用户的用电量,对比不同神经网络结构的预测结果,选择出准确性更高、平均相对误差更低的MLP神经网络的预测结果作为新的数据源。在此基础上,利用经纬度信息,通过Tableau制作可视化地图,将用户位置定位在地图上,并制作数组可视化工作表,展示用户的用电信息。最终通过计算字段将用户位置、历史电量、用户聚类和电量预测等信息展示在一起,以可视化交互界面的方式呈现给工作人员。将地图与统计工作表联系起来,利用交互界面的优越性,给工作人员带来更多的便利,对电量信息精益化管理提供了帮助。
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