简介:随着电力用户的增加,各种电力用户产生的数据,用传统的简单的负荷预测方法难以满足人们对于大数据的分析。大数据时代的来临,在电力系统中不断显现出来的。随着智能电网、通信网络技术和传感器技术的发展,直接导致了电力用户侧数据呈指数式增长,使电力用户侧大数据变得十分复杂。本文主要是针对电力用户侧数据的一些特点提出一些并行负荷预测方法。电力用户侧数据特征有数据数量大、数据结构类型繁多和更新的速度快。电力用户侧大数据在存储处理这些数据上对我们研究这些数据是一个挑战。本文是基于随机森林算法的并行负荷预测方法,通过现代热门的云计算,对影响数据的历史负荷、温度、风速等数据进行并行化分析。
简介:摘要数据信息维护对电力系统的运行具有重要意义。因此,在大数据背景下,相关人员必须加强对电力自动化系统中数据的分析、处理和应用,并针对如何实现不同电力自动化系统中的数据类型,对电力自动化系统数据的快速准确处理和分析提供了不同的策略和指导。基于此本文概述了大数据描述了电力公司在大数据背景下的需求,并且讨论了大数据背景下电力运营监控系统的数据处理技术分析。
简介:摘要电力系统主要包括发变电以及输配电部分,属于动态的系统。这就造成了系统运行过程中会出现大量的数据,在一定程度上限制了电力系统的发展。电力系统运行监测中心主要是监控在系统运行过程中产生的数据,从而能够及时发现业务流程中存在的问题,并进行对其完善优化,加强各部门之间的协调,促进电力系统能够有效合理的运行。因此,在现在大数据时代背景下,电力系统运行监控部门必须充分利用电力操作监控系统平台,充分分析利用使用该平台所获得的数据,进而为相关部门的稳定运行提供技术支持,确保电力企业能够稳定的发展。基于此,本文主要对大数据背景下谈电力运营监控数据处理技术进行分析探讨。
简介:化学选择型计算题是高考中的一个热点,化学计算离不开数据,对数据的处理是否恰当、合理,是得分与失分的关键。
简介:摘要本文主要针对公路工程检测数据自动化处理进行分析,思考了公路工程检测数据自动化处理的具体的方法和处理的关键点和要点,提出了一些比较可行的措施和建议,希望可以为今后的公路工程检测数据自动化处理工作提供参考。