电力用户侧大数据分析与并行负荷预测

发布时间：2017-08-05 09:15

  本文关键词：电力用户侧大数据分析与并行负荷预测

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【摘要】：随着智能电网、通信网络技术和传感器技术的发展,电力用户侧数据呈指数级增长、复杂程度增大,逐步构成了用户侧大数据。传统的数据分析模式已无法满足需求,迫切需要解决电力用户侧的大数据在分析与处理方面的难题。该文分析电力用户大数据的来源,针对电力用户侧大数据的数据量大、种类繁多与速度快等特点,指出电力用户侧的大数据在数据存储、可用性、处理等方面面临的挑战。结合云计算技术提出一种电力用户侧大数据分析处理平台,将智能电表、SCADA系统和各种传感器中采集的数据整合,并利用并行化计算模型Map Reduce与内存并行化计算框架Spark对电力用户侧的大数据进行分析。提出基于随机森林算法的并行负荷预测方法,将随机森林算法进行并行化,对历史负荷、温度、风速等数据进行并行化分析,缩短负荷预测时间和提高随机森林算法对大数据的处理能力。设计并实现基于Hadoop的电力用户侧大数据并行负荷预测原型系统,包括数据集群的管理、数据管理、预测分类算法库等功能。采用不同大小的数据集对并行化随机森林算法进行负荷预测实验,实验结果表明,并行化随机森林算法的预测精度明显高于决策树的预测精度,且在不同数据集上预测精度普遍高于决策树的预测精度,能够较好的对大数据进行分析处理。
【作者单位】： 华北电力大学控制与计算机工程学院;
【关键词】： 大数据 电力用户侧 负荷预测 并行处理 云计算
【基金】：国家自然科学基金项目(61074078) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(12MS113)~~
【分类号】：TM715
【正文快照】： algorithm to analyze and processing big data is a better choice.0引言智能电网是当前全球电力工业关注的热点,而用户作为智能化用电的行为主体,在智能电网需求响应中起着至关重要的作用[1]。对电网用户侧实时数据的采集、传输和存储,并结合累积的海量多源历史数据进行快

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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【共引文献】

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4 张U，

本文编号：624123