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:摘要:随着现代社会的发展,电能也越来越成为了工业生产中十分关键的基本资源。不管是在工业生产中,还是在我们的日常生活中,对电能来源的需求量都在逐步增大。我国对电能资源的需求量在持续增加的同时,也随之产生了若干问题。主要体现在电能利用的高低效率上。而利用大数据分析与智能科技,就能够合理的处理诸如此类的问题,从而持续的适应我国增加的资源需求量,并促进能源行业的可持续健康发展。
简介:摘要阿里巴巴创始人马云说“很多人没搞清PC的时候,移动互联网时代来了;没搞清移动互联网的时候,大数据时代来了。”大数据英译“BigData”,近两年已经撼动了世界的方方面面,从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文及社会其他各个领域,数据成了有价值的公司资产、重要的经济投入和新型商业模式的基石。国家电网公司同样拥有海量的数据资源,但遗憾的是没有整合为大数据,成为有价值的资产。本文结合工作实践,思考并探索大数据的建设及应用之路,为营销管理决策、营销转型提供有理有据的数据支撑。
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。