基于信息融合的电力大数据可视化预处理方法

发布时间：2017-07-05 11:02

  本文关键词：基于信息融合的电力大数据可视化预处理方法

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【摘要】：在研究电力大数据基本特征的基础上,分析了电力大数据可视化预处理中的效率与性能问题。通过引入信息融合方法,针对电力大数据"数量大"、"类型多"等特征,采用基于Map-Reduce与神经网络相结合的大数据集样例分类融合模型,解决大数据在结构化、半结构化、非结构化并存的异构数据融合问题。其中,利用神经网络的聚类和非线性映射能力,选用改进的Hermite正交多项式激励前向神经网络模型,结合Map-Reduce模型实现大规模数据集的并行处理,将属于同一对象的异源、异构数据融合在统一的描述视图中,完成多源异构数据的分类融合。最后,通过Hadoop平台进行了算例仿真。
【作者单位】： 华北电力大学控制与计算机工程学院;新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学);国网新疆电力公司信息通信公司;
【关键词】： 电力大数据 数据可视化 信息融合 神经网络 模糊数学
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51407076) 河北省自然科学基金资助项目(F2014502050) 河北省高等学校科学研究项目(Z2013007) 中央党校基本科研业务费专项资金(2015ZD28)
【分类号】：TM76
【正文快照】： 近年来,随着智能电网的发展,对电力数据进行直观展示的要求越来越高。在对数据直观、形象处理方面,可视化技术有着高效的数据处理和数据解释功能,它利用图像处理和计算机图形学等技术,将抽象、复杂的信息转换为简洁的图形或图像进行表达,变抽象为具象,使人们更加直观感受其所

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