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6、应用实践——电力地图
(来源:电气技术)
电力大数据技术包括哪些?
电力大数据技术满足电力数据飞速增长,满足各专业工作需要,满足提高电力工业发展需要,服务经济发展需要。电力大数据技术包括:高性能计算、数据挖掘、统计分析、数据可视化等。
1)高性能计算
通过Hadoop分布式计算技术采用MAP-REDUCE模型建立分布式计算集群或者Yonghong Z-Suite等高性能工具,对电力大数据进行分布式计算和处理。
2)数据挖掘技术
数据挖掘技术是通过分析大量数据,从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集;规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来;规律表示是尽可能以用户可理解的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。
数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等等。
3)统计分析
统计分析,常指对收集到的有关数据资料进行整理归类并进行解释的过程。 统计分析可分为描述统计和推断统计。
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近日,福建龙岩供电公司发布龙岩市开工生产分析报告。此报告基于多维度与海量数据统计分析,详细呈现了各行业的生产经营变化情况,为政府精准制定政策、推动经济稳健复苏提供了数据支撑。该公司广泛收集企业开工生产相关数据,通过设定复工及达产指数,量化评估企业开工水平及达到正常生产用能水平情况
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近日,由国网湖南省电力有限公司牵头,中国南方电网有限责任公司、中国长江三峡集团有限公司、华中科技大学、湖南大学和华为技术有限公司等共同编写的水电物联网国际标准IEEEStd2413.3-2024《水电能源物联网导则》正式获批发布。据介绍,在水电能源物联网领域,尤其是在水利水电工程中,数据壁垒易导致
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