【摘 要】
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在飞速的推进和发展智能电网的过程中,各种监测的数据数量不断的变多,采用传统的电力数据的处理系统已经无法消化处理这些数据。文章结合大力大数据技术的现状分析,从时空的
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在飞速的推进和发展智能电网的过程中,各种监测的数据数量不断的变多,采用传统的电力数据的处理系统已经无法消化处理这些数据。文章结合大力大数据技术的现状分析,从时空的内存占用、时间运行速率2个维度探究其存在的技术短板,并针对K-means算法对于初始聚类中心过分依赖性问题,设计一种多初始聚类中心、多机组并行处理的改K-means算法,解决了传统K-means算法的弊端性,且基于算例实验验证了改进K-means聚类算法显著提升运行效率、聚类有效性,可优化电力大数据分析平台的应用性能。
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