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2.4数据分析技术
数据分析是智能电网大数据处理的核心,由于大数据的海量、复杂多样、变化快等特性,大数据环境下的传统小数据分析算法很多已不再适用,需要采用新的数据分析方法或对现有数据分析方法进行改进。
数据挖掘方法主要有分类、关联分析、聚类、异常检测、回归分析等,其中每一类包括众多的算法。分类包括支持向量机、决策树、贝叶斯、神经网络等技术;关联分析包括Apriori、FP-growth等算法;聚类分析分为划分法、层次法、密度法、图论法、模型法等,具体算法如k-means 算法、K-MEDOIDS算法、Clara算法、Clarans算法、SOM神经网络、FCM聚类算法等;异常检测包括基于统计、距离、偏差、密度等方法。在智能电网应用中需要对现有的算法进行优化和并行化改进,实现分布式处理。
机器学习是面向任务解决的基于经验提炼模型实现最优解设计的计算机程序,通过经验学习规律,一般应用在缺少理论模型指导但存在经验观测的领域中。机器学习分为归纳学习、分析学习、类比学习、遗传算法、联接学习、增强学习等。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,2006年由Hinton等提出,其目的在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络,目前深度学习在语音识别、图像识别、机器翻译等领域进行了应用,并取得了较好的效果。
智能电网大数据挖掘主要为结构化数据,同时也存在文本、图像、音频、视频等数据,在智能电网大数据应用中需要针对具体的业务采用合适的数据分析方法。
3智能电网大数据平台
3.1核心平台框架
智能电网大数据应用需要构建在大数据平台之上,大数据平台为应用提供统一数据接入、清洗、存储、管理、分析计算等功能。大数据核心平台由基础资源、数据存储、数据分析与处理、数据管理、平台服务和平台管控等组成,见图3。
图3 智能电网大数据核心平台框架图
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5月7日,普陀山生活污水处理设施改扩建工程(重新招标)招标公告发布。该项目在原厂北侧新建污水处理厂一座,处理能力7000吨/日,总建筑面积1371.84平方米,包含组合房、进出水在线监测用房和反硝化滤池等。招标人为舟山市普陀山环卫管理服务有限公司,招标控制价6901.8851万元,接受联合体投标。详情如
北极星储能网讯:近日,浙江省宁波市能源局发布了《宁波市电化学储能项目建设运行管理工作指南(试行)》。其中指出,电化学储能电站(设施)应按国家有关规定办理工程质量监督手续。用户侧电化学储能电站(设施)在公共连接点的电压偏差、电压波动和闪变、谐波等电能质量指标应满足国家相关标准要求。
“验收完毕,所有例检工作及缺陷处理核查无误,检修工作结束。”5月4日下午,随着工作负责人武斌与当值值班长李晓杰全面验收后,山西1000千伏特高压长治站完成年度大规模综合“体检”。“晋东南—南阳—荆门”特高压交流试验示范工程起于山西晋东南(长治)站,于2009年1月6日投运,是我国第一条特高压交
日前,安徽临泉县污水处理厂改扩建工程招标公告发布。该项目扩建临泉县污水处理厂,扩建处理规模3万立方米/天。污水处理系统工程建设内容:粗格栅及污水提升泵房、细格栅及旋流沉砂池、反应沉淀一体化组合生化池、高效沉淀池、反硝化深床滤池、接触消毒池、污泥浓缩脱水机房、污泥池及调理池、配电间及
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近期,全球贸易格局重塑。浙江政企抱团形成合力,既应对短期问题,也谋划长期转型。作为经济“血脉”的电力系统,通过加强电力数据监测分析,为各地政府制定政策、企业优化生产策略提供科学支撑。在“世界超市”义乌,当地供电公司通过电力数据每日监测企业生产动态,结合企业对美依赖度形成多维分析模
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