基于分布式计算的海量用电数据分析技术研究

发布时间：2017-08-12 04:36

  本文关键词：基于分布式计算的海量用电数据分析技术研究

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【摘要】：用电行为分析技术对供电企业掌握用户用能方式、调整生产计划以及进行电网规划有着较大的现实意义。传统用电行为分析多利用少量样本数据,由于数据源覆盖面的问题往往容易造成结果偏差。借助大数据技术,可以利用海量用电数据提高用电行为分析的准确性。针对用电行为分析在处理海量数据时效率低下的问题,提出了基于MapReduce技术的模糊C均值聚类(FCM)并行算法,通过将FCM算法的迭代过程分解到Map和Reduce两个步骤中,可以有效地提高聚类过程中数据对象和聚类中心的相似度计算效率。在此基础上,利用所提出的FCM并行算法对居民用电数据的四个特征进行聚类分析。实验结果表明,所提算法可以提高海量用电数据聚类分析的效率,证明了计算模型的可行性。
【作者单位】： 国网天津市电力公司;江苏省电力科学研究院;
【关键词】： MapReduce 模糊C均值聚类 用电行为分析 大数据
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51407025) 江苏省科技支撑计划(社会发展)(BE2013737) 天津电力公司科技项目(SGTJDK00DWJS1500033)
【分类号】：F426.61;TP311.13
【正文快照】： 2.江苏省电力科学研究院,江苏南京210036)0引言随着国家电网公司智能电网建设的不断深入推进,先进的信息技术和数字通信技术在电力网络的发电、输电、配电、调度、用电和客户服务等各个环节得到了应用[1]。同时,随着经济的快速发展和居民生活水平的日益提高,一方面居民用电量

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本文编号：659821