1、“.....用电信息的采集频率不断提高,以及对预测的精度要求越来越高,采集到的影响负荷变化的随机因素也越来越庞大,不确定性也越来越大因此,传统的数据挖掘算法已经不能满足大数据环境下短期负荷预测的要求。随机森林是种集成学数据量快速增长,历史的数据再也难以满足复杂数据的分析。论电力用户侧大数据分析与并行负荷预测原稿。以上方法均已取得了相应的研究成果,其中决策树是解决短期电力负荷的主流算法之,但其自身原因和外界因素也存在很多不足,电比如智能化冰箱,洗衣机灯智能电器的普及和各类消费模式的改变。这个方面是电力用户侧大数据的主要来源。智能电表也是得到了全国普及,从往年的智能电表的覆盖率中看出,从年月份就达到了,智能家电也在普通家庭中得到了普及。所论电力用户侧大数据分析与并行负荷预测原稿系统中,研究人员针对智能电网中负荷数据的特性,结合云计算技术......”。

2、“.....使其具有分布式能力和多思想,提升了负荷预测算法预测准确率和速度。论电力用户侧大数据分析与并行负荷预测原稿。摘要电盖率中看出,从年月份就达到了,智能家电也在普通家庭中得到了普及。所以结合以上的数据我们可以看出电力用户侧大数据有以下特点。速度快电力用户数据指数级的增长,其速度之快令人始料未及。电力系统中的高级应用不仅需要对现在搜负荷和平均负荷受相关因素影响的不同,结合决策树和解耦法提出解耦决策树方法进行预测,并将决策树前两层由实际经验指定,其余节点自动形成,该方法已在北方市进行实际应用。随着大数据的产生,云计算技术也越来越多的应用在电力处理问题,针对大数据环境下的电力负荷预测有较好的应用前景。数据量大随着电网智能化程度的加深,人们精确和标准化的计算这些数据,这些数据的维度也发生的变化。人们采集种类的增多,数据量快速增长......”。

3、“.....不确定性也越来越大因此,传统的数据挖掘算法已经不能满足大数据环境下短期负荷预测的要求。随机森林是种集成学习方法,以决策树为基本学习单元,包含多个由集成学习理论和随机子空间方法训练得到的决策数据的分析。智能电表的广泛运用于各个领域,各类传感器的普及,智能家电比如智能化冰箱,洗衣机灯智能电器的普及和各类消费模式的改变。这个方面是电力用户侧大数据的主要来源。智能电表也是得到了全国普及,从往年的智能电表的覆以上方法均已取得了相应的研究成果,其中决策树是解决短期电力负荷的主流算法之,但其自身原因和外界因素也存在很多不足,总结如下是在建树初始要把所有属性读入内存,这限制了可以处理的数据量,无法对大数据进行分析是容易出现荷预测实用化标准的要求,并具有较高的预测精度。根据各时段负荷和平均负荷受相关因素影响的不同,结合决策树和解耦法提出解耦决策树方法进行预测......”。

4、“.....其余节点自动形成,该方法已在北方市进行实际度地理信息和风速信息等。用户测数据复杂程度增大,数据存储规模将从目前的级增长到级,甚至级,逐步构成了用户侧大数据。而针对这些数据的分析支撑着智能电网的可靠安全地运行,对这些数据的分析具有跨时代的意义。电的信息进行分析,还需要对海量的历史数据进行离线分析处理,这些需要往往要求数据平台能够提供并行化的海量历史数据批处理的能力,并且能够快速传输与存储采集到的新数据。智能电表的广泛运用于各个领域,各类传感器的普及,智能家数据的分析。智能电表的广泛运用于各个领域,各类传感器的普及,智能家电比如智能化冰箱,洗衣机灯智能电器的普及和各类消费模式的改变。这个方面是电力用户侧大数据的主要来源。智能电表也是得到了全国普及,从往年的智能电表的覆系统中,研究人员针对智能电网中负荷数据的特性,结合云计算技术......”。

5、“.....使其具有分布式能力和多思想,提升了负荷预测算法预测准确率和速度。论电力用户侧大数据分析与并行负荷预测原稿。摘要电属性值多的属性及属性间相关性考虑较少的缺点,对其进行改进,提出了属性值对的两次信息增益优化算法,并用此算法进行日特征负荷决策树预测,预测结果能够满足并超过负荷预测实用化标准的要求,并具有较高的预测精度。根据各时段论电力用户侧大数据分析与并行负荷预测原稿应用。随着大数据的产生,云计算技术也越来越多的应用在电力系统中,研究人员针对智能电网中负荷数据的特性,结合云计算技术,利用极限学习进行负荷预测,使其具有分布式能力和多思想,提升了负荷预测算法预测准确率和速系统中,研究人员针对智能电网中负荷数据的特性,结合云计算技术,利用极限学习进行负荷预测,使其具有分布式能力和多思想,提升了负荷预测算法预测准确率和速度......”。

6、“.....摘要电测算法中得到广泛研究,通过分析了决策树在扩展时易偏向属性值多的属性及属性间相关性考虑较少的缺点,对其进行改进,提出了属性值对的两次信息增益优化算法,并用此算法进行日特征负荷决策树预测,预测结果能够满足并超过负集成学习方法,不仅可以克服决策树的些不足,而且具有良好的可扩展性和并行性,能够有效解决大数据的快速处理问题,针对大数据环境下的电力负荷预测有较好的应用前景。电力负荷预测负荷预测是电网规划中的关键环节,是变电站网架规力负荷预测负荷预测是电网规划中的关键环节,是变电站网架规划重要计算依据,高精度的短期负荷预测能够有效降低发电成本,有关键作用。目前,短期负荷预测常用的方法主要包括以下几种决策树极限学习遗传算法等。其中,决策树在传统数据的分析。智能电表的广泛运用于各个领域,各类传感器的普及,智能家电比如智能化冰箱......”。

7、“.....这个方面是电力用户侧大数据的主要来源。智能电表也是得到了全国普及,从往年的智能电表的覆用户作为智能主体,在电网需求中起了重要的作用。对于电力用户侧大数据实时的采集,传输和存储,还有庞大的历史数据进行有效而快速的分析。这些大数据不仅仅包括智能电表收集的用电量,还有各类传感器按照固定频率采集的温度天气湿负荷和平均负荷受相关因素影响的不同,结合决策树和解耦法提出解耦决策树方法进行预测,并将决策树前两层由实际经验指定,其余节点自动形成,该方法已在北方市进行实际应用。随着大数据的产生,云计算技术也越来越多的应用在电力现过生长现象,使决策树过于复杂,导致对训练数据集可以进行很好的分类,但对测试数据集分类效果不佳是随着智能电网的不断发展,用电信息的采集频率不断提高,以及对预测的精度要求越来越高,采集到的影响负荷变化的随机因素也越划重要计算依据......”。

8、“.....有关键作用。目前,短期负荷预测常用的方法主要包括以下几种决策树极限学习遗传算法等。其中,决策树在传统预测算法中得到广泛研究,通过分析了决策树在扩展时易偏论电力用户侧大数据分析与并行负荷预测原稿系统中,研究人员针对智能电网中负荷数据的特性,结合云计算技术,利用极限学习进行负荷预测,使其具有分布式能力和多思想,提升了负荷预测算法预测准确率和速度。论电力用户侧大数据分析与并行负荷预测原稿。摘要电方法,以决策树为基本学习单元,包含多个由集成学习理论和随机子空间方法训练得到的决策树,输入待分类的样本,由各个决策树产生各分类结果,最终的分类结果由各个决策树的结果进行投票决定。随机森林是多个决策树的负荷和平均负荷受相关因素影响的不同,结合决策树和解耦法提出解耦决策树方法进行预测,并将决策树前两层由实际经验指定,其余节点自动形成......”。

9、“.....随着大数据的产生,云计算技术也越来越多的应用在电力总结如下是在建树初始要把所有属性读入内存,这限制了可以处理的数据量,无法对大数据进行分析是容易出现过生长现象,使决策树过于复杂,导致对训练数据集可以进行很好的分类,但对测试数据集分类效果不佳是随着智能电网的不断以结合以上的数据我们可以看出电力用户侧大数据有以下特点。论电力用户侧大数据分析与并行负荷预测原稿。数据量大随着电网智能化程度的加深,人们精确和标准化的计算这些数据,这些数据的维度也发生的变化。人们采集种类的增多的信息进行分析,还需要对海量的历史数据进行离线分析处理,这些需要往往要求数据平台能够提供并行化的海量历史数据批处理的能力,并且能够快速传输与存储采集到的新数据。智能电表的广泛运用于各个领域,各类传感器的普及,智能家数据的分析。智能电表的广泛运用于各个领域,各类传感器的普及......”。