1、“.....构成预测数据的特征。其究仅些小型科技公司,如,总体还没有形成支持大数据平台技术开发的相关技术体系。基金会开源技术通用的大数据平台架构具有较好的通用性,也适合构建智能电网大数据平台,其核心思想是利用分布式文件处理系统小直接影响发供电计划的制定电网的供需平衡以及电力市场的平稳运行。现有的预测方法中,数据挖掘法小波分析法近似熵法等都具有较好的预测精度,但是在处理海量数据方面还存在很大的不足。大数据分析平台与预测框架大数据应用需要个统的大数据平台,通过集成各种工具与服务来管理海量异构的数首先根据负荷地域性分布特点建立预测分区,分别挖掘各分区内客户用电规律,然后利用适合大数据处理的聚类方法,区分不同的客户负荷类型,将变化规律相似的负荷划归类......”。

2、“.....可以对操作进行分解,则是要综合各个结果。分析这些因素与负荷之间的互相关系,有利于负荷预测模型特征的建立。选择年月日至年月日的日最大负荷值作为训练数据,预测年月日至年月日的日最大负荷值。同时,选取上星期同日的日最大负荷值上月同日的日最大负处理框架。中长期负荷预测作为智能电网大数据平台业务之,在数据源方面,不仅包括电网负荷大数据负荷空间分布数据,还包括经济规划方案政府政策等相关数据,要求大数据平台在数据管理层,实现对各类相关数据库的数据访问与调度在数据分析层,实现对异构数据的并行计算与快速处理,从而整合是的核心组件之,是种数据处理的编程框架。采用分而治之的办法。首先,各个节点处理其分得的数据集,再整合节点的处理结果得到最终结果。在分布式计算中,框架负责处理并行编程中些相对复杂问题,把处理过程高度抽象为和撑......”。

3、“.....而不用深入大数据技术的细节。对大数据平台的研究尚处起步,目前仅巨头,互联网企业如结合自身业务开发了大数据平台,涉及电力大数据的研究仅些小型科技公司,如,总体还没有形成支持大数据平台技术开发的相关技术的编程框架。采用分而治之的办法。首先,各个节点处理其分得的数据集,再整合节点的处理结果得到最终结果。在分布式计算中,框架负责处理并行编程中些相对复杂问题,把处理过程高度抽象为和两个函数。可以对操作进行分解,体系。基金会开源技术通用的大数据平台架构具有较好的通用性,也适合构建智能电网大数据平台,其核心思想是利用分布式文件处理系统作为大数据的存储框架分布式计算框架作为大数据分析这些因素与负荷之间的互相关系,有利于负荷预测模型特征的建立。选择年月日至年月日的日最大负荷值作为训练数据,预测年月日至年月日的日最大负荷值。同时......”。

4、“.....构成预测数据的特征。其结果分析试验采用平均绝对百分比误差,和均方根误差公式如下式中为实际负荷值为预测负荷值为负荷预测结果的个数。在负荷预测中,越小,负荷预测及结果分析试验采用平均绝对百分比误差,和均方根误差公式如下式中为实际负荷值为预测负荷值为负荷预测结果的个数。在负荷预测中,越小,负荷预海量的异构数据,融合不同的信息源。基于大数据分析平台强大的数据管理与数据处理能力,实现负荷预测大数据的准确分析和负荷增长和关联规则的准确挖掘。海量负荷分布于广域空间,呈现明显地域性特点受到多种因素的影响且作用方式不尽相同,负荷类型丰富发展规律多元。准确地进行负荷分析,体系。基金会开源技术通用的大数据平台架构具有较好的通用性,也适合构建智能电网大数据平台,其核心思想是利用分布式文件处理系统作为大数据的存储框架分布式计算框架作为大数据两个函数。可以对操作进行分解,则是要综合各个结果......”。

5、“.....有利于负荷预测模型特征的建立。选择年月日至年月日的日最大负荷值作为训练数据,预测年月日至年月日的日最大负荷值。同时,选取上星期同日的日最大负荷值上月同日的日最大负内经济城市规划等数据进行影响因子关联性分析最后在区域用电结构分析的基础上实现各分类负荷预测模型的有效综合,其中区域用电结构分析与预测分区对应,与大区域的经济结构产业结构等密切关联。大数据平台下的电力负荷预测系统设计与实现原稿。大数据平台实现。大数据平台下的电力负荷预测系统设计与实现原稿结果就越准确。越小,则负荷预测结果的精度就越高。本次预测的数据来源于省县年月日至年月日每采集次的负荷数据,共计条数据以及对应日期的天气数据,如最高气温平均气温等共计条数据。短期负荷受天气时间日期等因素的影响而出现波动。这些因素都为负荷特性分析提出了挑两个函数。可以对操作进行分解,则是要综合各个结果......”。

6、“.....有利于负荷预测模型特征的建立。选择年月日至年月日的日最大负荷值作为训练数据,预测年月日至年月日的日最大负荷值。同时,选取上星期同日的日最大负荷值上月同日的日最大负挑战。大数据平台下的电力负荷预测系统设计与实现原稿。表和的对比从表可以看出,算法预测精度略高于其他两个算法。由于样本量大,各算法训练速度出现较大差异,考虑计算过程中相关因素对结果造成的影响,经过多次训练求平均值,结果见表。负荷预测试验及实现对各类相关数据库的数据访问与调度在数据分析层,实现对异构数据的并行计算与快速处理,从而整合海量的异构数据,融合不同的信息源。基于大数据分析平台强大的数据管理与数据处理能力,实现负荷预测大数据的准确分析和负荷增长和关联规则的准确挖掘。海量负荷分布于广域空间,呈现明显测结果就越准确。越小,则负荷预测结果的精度就越高。本次预测的数据来源于省县年月日至年月日每采集次的负荷数据......”。

7、“.....如最高气温平均气温等共计条数据。短期负荷受天气时间日期等因素的影响而出现波动。这些因素都为负荷特性分析提出了体系。基金会开源技术通用的大数据平台架构具有较好的通用性,也适合构建智能电网大数据平台,其核心思想是利用分布式文件处理系统作为大数据的存储框架分布式计算框架作为大数据荷值当日最高气温当日平均气温当日是否为工作日等数据,构成预测数据的特征。其中上星期同日的日最大负荷值上月同日的日最大负荷值当日最高气温当日平均气温的特征值均为具体真实的数值当日是否为工作日用表示,表示当日为非工作日表示当日为工作日。训练数据及特征如表所示。负荷预测试验是的核心组件之,是种数据处理的编程框架。采用分而治之的办法。首先,各个节点处理其分得的数据集,再整合节点的处理结果得到最终结果。在分布式计算中,框架负责处理并行编程中些相对复杂问题......”。

8、“.....表示当日为非工作日表示当日为工作日。训练数据及特征如表所示。大数据平台实现。是的核心组件之,是种数据处理地域性特点受到多种因素的影响且作用方式不尽相同,负荷类型丰富发展规律多元。准确地进行负荷分析,首先根据负荷地域性分布特点建立预测分区,分别挖掘各分区内客户用电规律,然后利用适合大数据处理的聚类方法,区分不同的客户负荷类型,将变化规律相似的负荷划归类,针对类负荷结合分区大数据平台下的电力负荷预测系统设计与实现原稿两个函数。可以对操作进行分解,则是要综合各个结果。分析这些因素与负荷之间的互相关系,有利于负荷预测模型特征的建立。选择年月日至年月日的日最大负荷值作为训练数据,预测年月日至年月日的日最大负荷值。同时......”。

9、“.....中长期负荷预测作为智能电网大数据平台业务之,在数据源方面,不仅包括电网负荷大数据负荷空间分布数据,还包括经济规划方案政府政策等相关数据,要求大数据平台在数据管理层,是的核心组件之,是种数据处理的编程框架。采用分而治之的办法。首先,各个节点处理其分得的数据集,再整合节点的处理结果得到最终结果。在分布式计算中,框架负责处理并行编程中些相对复杂问题,把处理过程高度抽象为和据,实现对海量异构数据的存储访问与处理,整合多种分析工具实现各种大数据业务。以电力大数据平台为支撑,大数据应用开发者只需关注于业务,而不用深入大数据技术的细节。对大数据平台的研究尚处起步,目前仅巨头,互联网企业如结合自身业务开发了大数据平台,涉及电力大数据的研的有效综合,其中区域用电结构分析与预测分区对应,与大区域的经济结构产业结构等密切关联。摘要随着常规电力系统向智能电网的逐步发展......”。