简介:摘要随着社会的发展,我国的电力系统的发展也有了很大的进步。在电力营销过程中,需要对用户的用电需求信息进行针对性的分析和筛选,结合统计分析方法进行电力用户的用电需求信息特征规律性分析,提取用电需求信息的关联特征量,从而指导电力营销部门制定针对性的营销策略,并实现电力输送和配电优化。因此,研究电力营销系统用电需求信息的特征分析和统计分析方法,建立电力营销系统用电需求信息的特征提取模型,对提高电力营销系统的智能管理能力和输电配电的稳定性方面具有重要意义,相关的信息提取和特征分析方法研究受到人们的极大重视。电力营销系统用电需求信息采用的分布式的异构数据存储设计,结合云存储技术存储在电力系统中,通过对用电需求信息的自动提取,结合特征分析方法进行用电需求信息的模式辨识,提高电力营销系统用电需求信息的统计分析能力,传统方法中,对电力营销系统用电需求的提取方法主要有描述性统计分析方法、解释变量统计分析方法、时频特征分析方法和谱特征分析方法等,对用电需求信息的数据流进行分布式结构重组,提取电力营销系统用电需求信息的平均互信息特征量,结合关联规则模糊配对方法进行大数据融合,提高信息提取能力,但上述方法在进行大规模的电力营销系统用电需求信息提取中的自动配对性能不好,计算开销较大。
简介:摘要近年来,随着科学技术的不断发展,我国社会以对电力电子技术的应用也是越来越普遍,这使得我国社会以及个企业也越来越重视电力电子的系统的集成研究。对于电力电子技术的本身来说,它是一种能够实现电能的高效变换以及能够对电能进行高度控制的技术。在现代社会,由于电的利用更加频繁以及广泛,最典型的如现在交通行业的电气化铁道也即是目前我国的电气机车以及磁悬浮列车、小区的电动汽车和目前先进的航空电源系统,还有拥有高速处理器的电脑以及电信设备都应用到了电力电子系统,这也表明电力电子系统的集成研究对于这些领域的发展具有极大影响,因此,对于电力电子系统的集成研究是具有极其重要的社会意义以及现实意义。