1、“.....用户节电的大数据分析及应用孟瑞龙原稿。节电分析数据交互及可视化数据展示结构目前电力系统中所用到的可视化形式大多基于等图形组件。这些应用以客户端服务器,为主要架构,采用面向对象和面向组件其资源优化配置能力强,运行稳定高效,适应新能源的发展。用户节电的大数据分析及应用孟瑞龙原稿。用户用电负荷数据的存储处理方面,用电负荷数据存在着多种形态频度,如何构建合理的存储结构以满足用电负荷数据的需求,已成为新的研究热点。当前,存储索引的统筹设计也是适应海量高维时序亟待研究。用户节电的大数据分析及应用孟瑞龙原稿。用户用电负荷数据的存储处理方面,用电负荷数据存在着多种形态频度,如何构建合理的存储结构以满足用电负荷数据的需求,已成为新的研究热点。当前,存储索引的统筹设计也是适应海量高维时序数据的方向之。另外......”。

2、“.....对既未参与峰谷电价试验也未实施基本电力信息调研的用户进行节电潜力预测判断且分析结果较为直观,能快速准确地对用户模式进行划分,以便有效挖掘节电潜力用户。参考文献单葆国,韩新阳比档次的用户用电量相关关系,对既未参与峰谷电价试验也未实施基本电力信息调研的用户进行节电潜力预测判断且分析结果较为直观,能快速准确地对用户模式进行划分,以便有效挖掘节电潜力用户。参考文献单葆国,韩新阳,谭显东......”。

3、“.....智能配用电大数据体系架构及数据集成技术图配用电大数据体系架构配用电大数据体系架构包括硬件架构评估方法技术标准和安全体系。具体包括分布式大数据采集存储和处理硬件体系架构的集群节点规模硬件优化配置网络拓扑结构及系统可靠性和可扩展性面向数据密集型配用过浏览器即可控制分析过程访问分析结果,且不受平台限制,便于后续向海量电力用户提供特色化的节电服务。智能配用电大数据应用系统在数据交互及可视化方面采用基于的整合框架,在前端网页设计方面采用了语言,通过电大数据应用的批处理图计算和内存计算架构面向计算密集型配用电大数据应用的高性能计算架构配用电大数据体系结构评估方法配用电大数据元数据数据交换等技术标准规范配用电大数据访问认证数据存储和隐私加密等安全技术结语基于高维分析理论模型的用户模式相关性分析法分析同类节电百分节电分析数据交互及可视化数据展示结构目前电力系统中所用到的可视化形式大多基于等图形组件......”。

4、“.....为主要架构,采用面向对象和面向组件的编程方法。架构的可视化及交互服务需要在每台客户端上配置可视化环境能存储和高可扩展性面临挑战业务向智能化精益化方向发展,对复杂数据处理和实时性提出更高要求跨业务跨平台的数据处理和分析能力需要进步提升。智能配用电大数据应用的国内外研究现状智能电网的目标是建设覆盖电力系统生产全过程的实时系统,而对这个系统提供安全性可靠性坚强性支撑的则是报,。智能配用电大数据应用的国内外研究现状智能电网的目标是建设覆盖电力系统生产全过程的实时系统,而对这个系统提供安全性可靠性坚强性支撑的则是电网的全景实时数据,以及对这些数据的快速分析和对分析结果的应用。因此在本质上,智能电网是大数据在电力上的应用。年公司提出,电孙军平,范闻博用户侧需求响应系统试验技术研究电气应用,黄安平,蒋金良智能电网的发展和应用研究电气应用,王继业,季知祥,史梦洁......”。

5、“.....。特别是对用电负荷大数据如何结合具体业务进行聚类和关联分析还电大数据应用的批处理图计算和内存计算架构面向计算密集型配用电大数据应用的高性能计算架构配用电大数据体系结构评估方法配用电大数据元数据数据交换等技术标准规范配用电大数据访问认证数据存储和隐私加密等安全技术结语基于高维分析理论模型的用户模式相关性分析法分析同类节电百分技术结语基于高维分析理论模型的用户模式相关性分析法分析同类节电百分比档次的用户用电量相关关系,对既未参与峰谷电价试验也未实施基本电力信息调研的用户进行节电潜力预测判断且分析结果较为直观,能快速准确地对用户模式进行划分,以便有效挖掘节电潜力用户。参考文献单葆国,韩新阳技术研究包括个方面配用电大数据体系架构多源异构配用电数据集成及存储处理技术大数据可视化技术......”。

6、“.....具体包括分布式大数据采集存储和处理硬件体系架构的集群节点规模用户节电的大数据分析及应用孟瑞龙原稿电网的全景实时数据,以及对这些数据的快速分析和对分析结果的应用。因此在本质上,智能电网是大数据在电力上的应用。年公司提出,电力能源由单向的电力流动扩展到电力与数据信息的多向流动,这将为传统的电力行业价值链带来突破性的变化。世界各地的电力公司也陆续开展了电力数据应用实技术结语基于高维分析理论模型的用户模式相关性分析法分析同类节电百分比档次的用户用电量相关关系,对既未参与峰谷电价试验也未实施基本电力信息调研的用户进行节电潜力预测判断且分析结果较为直观,能快速准确地对用户模式进行划分,以便有效挖掘节电潜力用户。参考文献单葆国,韩新阳高度关注和重视,在各行业领域的应用迅猛发展。年月,美国政府发布了大数据研究发展创新计划......”。

7、“.....就电力行业而言,近年来数据资源开始急剧增长并形成了定的规模,对大数据技术也产生强烈的需求。具体表现为数据量由级向级发展,数据高性移植问题等优势获得了广泛应用。将技术用于节电分析服务,用户通过浏览器即可控制分析过程访问分析结果,且不受平台限制,便于后续向海量电力用户提供特色化的节电服务。智能配用电大数据应用系统在数据交互及可视化方面采用基于的力能源由单向的电力流动扩展到电力与数据信息的多向流动,这将为传统的电力行业价值链带来突破性的变化。世界各地的电力公司也陆续开展了电力数据应用实践。关键词大数据节电分析分布式存储并行化计算数据可视化引言近年来......”。

8、“.....等中国十及中长期电力需求研究中国电力高媛,孙军平,范闻博用户侧需求响应系统试验技术研究电气应用,黄安平,蒋金良智能电网的发展和应用研究电气应用,王继业,季知祥,史梦洁,等智能配用电大数据需求分析与应用研究中国电机工程学硬件优化配置网络拓扑结构及系统可靠性和可扩展性面向数据密集型配用电大数据应用的批处理图计算和内存计算架构面向计算密集型配用电大数据应用的高性能计算架构配用电大数据体系结构评估方法配用电大数据元数据数据交换等技术标准规范配用电大数据访问认证数据存储和隐私加密等安全境,安装应用服务,少量部署尚可,但节电分析结果除面向专业人员外,还将面向海量电力用户,在这种应用环境下架构不够灵活轻量。随着以智能手机为代表的移动端设备的兴起,技术因为其轻量灵活强大即开即用无平台移植问题等优势获得了广泛应用。将技术用于节电分析服务......”。

9、“.....在前端网页设计方面采用了语言,通过等图表库实现了数据图表的交互,可视化由数据驱动,图例丰富,功能强大,支持数据拖拽重计算,数据区域漫游等高级功能。智能配用电大数据体系架构及数据集成技术智能配用电大数据体系架构及数据集用户节电的大数据分析及应用孟瑞龙原稿技术结语基于高维分析理论模型的用户模式相关性分析法分析同类节电百分比档次的用户用电量相关关系,对既未参与峰谷电价试验也未实施基本电力信息调研的用户进行节电潜力预测判断且分析结果较为直观,能快速准确地对用户模式进行划分,以便有效挖掘节电潜力用户。参考文献单葆国,韩新阳编程方法。架构的可视化及交互服务需要在每台客户端上配置可视化环境,安装应用服务,少量部署尚可,但节电分析结果除面向专业人员外,还将面向海量电力用户,在这种应用环境下架构不够灵活轻量。随着以智能手机为代表的移动端设备的兴起......”。