1、“.....并且进行数据清理数据校验和数据处贝叶斯神经网络等便是基于分类法的算法,而等则是用于组合型方法的混合算法。从整体来说,电力系统所涉及的大数据具有著名的特征,即海量规模多样类型高速变化价值。大数据处理的生命周期包括数据较多,其中常见的方法有分类聚类关联规则回归等。根据数据挖掘方法的差异,各种不同的算法随之衍生而来。如决策树贝叶斯神经网络等便是基于分类法的算法,而等则是用于组合型方法的混合算法。系统功能需求电能表运行信息的来源包括用电信息采集系统计量生,其中的关键是数据存储与数据分析处理。我国电力系统规模庞大,在其运行过程中会不断产生数据,实行省级集中检定电能表后,电能计量自动化检定平台更是积累了海量数据。我国电力企业直在探索对这些海量数据进行处理分析并提取有价值信息的有效方法,并取得定进展......”。

2、“.....由分布式数据总线将数据传送至数据存储层的分布式数据库中进行储存,在数据计算与分析层中采用并行计算对数据进行预处理以及数据转换,再通过数据挖掘工具进行数据挖掘与分析。先采用贝叶斯分类算法对数据进行分析,抽取检定检测以该报告为参考依据,来制定现场校表和制定轮换计划。参考文献王继业,马士聪,仝杰,祝恩国,何桂雄,马晓静中日韩电网关键技术发展及趋势分析电网技术,王桂兰,周国亮,赵洪山,米增强大规模用电数据流的快速聚类和异常检测技术电力系统自动化,李珏,马晓东,张果谋,吴少雄,王而满足快速高效地分析各种类型数据的需求。展示层为电能表性能分析系统的用户提供可视化平台,能够显示大数据分析结果,并且可以向外部系统发布或推送。系统实现具体流程结合系统开发的相关技术,本文将该系统实现流程设计为如图所示。如图所示,本文所提的电能表性能分析系统......”。

3、“.....然后结合聚类算法以及回归算法进行数据分析,得出整体分析结果,将分析结果展现与调优后得到电能表性能的判断报告。图系统实现具体流程结语综上,针对目前我国对单只电能表进行检定的方式存在诸多弊端的情况,本结构化半结构和非结构的数据统计计算,从而满足快速高效地分析各种类型数据的需求。展示层为电能表性能分析系统的用户提供可视化平台,能够显示大数据分析结果,并且可以向外部系统发布或推送。系统实现具体流程结合系统开发的相关技术,本文将该系统实现流程设计为如图所示。如图所示,文提出了基于大数据挖掘技术的电能表性能分析系统。该系统对营销业务应用系统计量生产调度平台等数据来源进行数据抽取采集,由分布式数据库进行存储,通过综合使用贝叶斯算法等不同算法,对数据进行挖掘并得出整体分析结果,通过该系统显示层发布电能表性能判断报告。供电企业能由图可以看到......”。

4、“.....数据采集层的功能有数据抽取数据分发以及日志文件抓取等。数据采集层从数据来源用电信息采集系统营销业务应用系统计量生产调度平台等采集设备档案负荷与电量通信日志等信息,并且进行数据清理数据校验和数据处表质量出现问题而造成计量偏差,会对我国社会产生较严重的影响。就目前来看,我国智能电表质量检测的相关规程及技术规范,都缺乏整体宏观的数据统计分析管理,采取对单只电能表进行检定的方式。其弊端主要反映为达不到政府监管部门的要求,达不到计量资产全寿命周期管理及检定质量管控的析系统。该系统对营销业务应用系统计量生产调度平台等数据来源进行数据抽取采集,由分布式数据库进行存储,通过综合使用贝叶斯算法等不同算法,对数据进行挖掘并得出整体分析结果,通过该系统显示层发布电能表性能判断报告。供电企业能够以该报告为参考依据......”。

5、“.....。从整体来说,电力系统所涉及的大数据具有著名的特征,即海量规模多样类型高速变化价值。大数据处理的生命周期包括数据采集数据存储分析处理展示等个阶文提出了基于大数据挖掘技术的电能表性能分析系统。该系统对营销业务应用系统计量生产调度平台等数据来源进行数据抽取采集,由分布式数据库进行存储,通过综合使用贝叶斯算法等不同算法,对数据进行挖掘并得出整体分析结果,通过该系统显示层发布电能表性能判断报告。供电企业能集系统对数据源信息进行采集,由分布式数据总线将数据传送至数据存储层的分布式数据库中进行储存,在数据计算与分析层中采用并行计算对数据进行预处理以及数据转换,再通过数据挖掘工具进行数据挖掘与分析。先采用贝叶斯分类算法对数据进行分析,抽取检定检测,关系型数据库等多种数据库组合构成,通过对该层设定相关规则,能够将海量数据根据类型访问需求等进行筛选,并且分别存储到不同的文件系统中......”。

6、“.....数据计算与分析层包括了批计算库内分析数据挖掘等模块,能够支持结构化半结构和非结构的数据统计计算,基于大数据挖掘技术的电能表性能分析方法的探讨曾毅原稿求,也无法综合评价智能电表供应商的整体产品质量。这些弊端可能会造成广大电能用户群体的质疑,同时也局限了我国供电企业的决策依据。在此背景下,我国供电企业迫切需要推进大数据挖掘技术应用的步伐。系统总体架构设计本文提出的基于大数据技术的电能表性能分析系统,其总体架构如图所集系统对数据源信息进行采集,由分布式数据总线将数据传送至数据存储层的分布式数据库中进行储存,在数据计算与分析层中采用并行计算对数据进行预处理以及数据转换,再通过数据挖掘工具进行数据挖掘与分析。先采用贝叶斯分类算法对数据进行分析,抽取检定检测系统的设计与实现电气应用,。系统总体架构设计本文提出的基于大数据技术的电能表性能分析系统,其总体架构如图所示......”。

7、“.....对供电企业以及广大的电力用户群体而言,智能电表的质量检定事关各自实际利益。若智能电得定进展。目前已经将大数据挖掘技术应用于企业管理营销决策支持故障诊断及预警电能表运行状态分析等方面,充分提取海量数据的价值,为各项工作提供数据支撑,有效降低了电能表质量风险。基于大数据挖掘技术的电能表性能分析方法的探讨曾毅原稿。由图可以看到,该系统分为数据采集层定轮换计划。参考文献王继业,马士聪,仝杰,祝恩国,何桂雄,马晓静中日韩电网关键技术发展及趋势分析电网技术,王桂兰,周国亮,赵洪山,米增强大规模用电数据流的快速聚类和异常检测技术电力系统自动化,李珏,马晓东,张果谋,吴少雄,王军大数据分析在用电采集数据分析与智能监文提出了基于大数据挖掘技术的电能表性能分析系统。该系统对营销业务应用系统计量生产调度平台等数据来源进行数据抽取采集......”。

8、“.....通过综合使用贝叶斯算法等不同算法,对数据进行挖掘并得出整体分析结果,通过该系统显示层发布电能表性能判断报告。供电企业能记录计量故障换表现场校表等信息,然后结合聚类算法以及回归算法进行数据分析,得出整体分析结果,将分析结果展现与调优后得到电能表性能的判断报告。图系统实现具体流程结语综上,针对目前我国对单只电能表进行检定的方式存在诸多弊端的情况,本文提出了基于大数据挖掘技术的电能表性能而满足快速高效地分析各种类型数据的需求。展示层为电能表性能分析系统的用户提供可视化平台,能够显示大数据分析结果,并且可以向外部系统发布或推送。系统实现具体流程结合系统开发的相关技术,本文将该系统实现流程设计为如图所示。如图所示,本文所提的电能表性能分析系统,通过数据处理。数据存储层由分布式数据,数据仓库,关系型数据库等多种数据库组合构成,通过对该层设定相关规则......”。

9、“.....从而为数据计算与分析层提供数据支持。数据计算与分析层包括了批计算库内分析数据挖掘等模块,能够支据存储层数据计算与分析层以及展示层。数据采集层的功能有数据抽取数据分发以及日志文件抓取等。数据采集层从数据来源用电信息采集系统营销业务应用系统计量生产调度平台等采集设备档案负荷与电量通信日志等信息,并且进行数据清理数据校验和数据处理。数据存储层由分布式数据,数据仓库基于大数据挖掘技术的电能表性能分析方法的探讨曾毅原稿集系统对数据源信息进行采集,由分布式数据总线将数据传送至数据存储层的分布式数据库中进行储存,在数据计算与分析层中采用并行计算对数据进行预处理以及数据转换,再通过数据挖掘工具进行数据挖掘与分析。先采用贝叶斯分类算法对数据进行分析,抽取检定检测集数据存储分析处理展示等个阶段,其中的关键是数据存储与数据分析处理。我国电力系统规模庞大......”。