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《亮报》:电力大数据价值挖掘的关键技术主要有哪些?
王智敏:电力大数据价值挖掘的关键技术可以分为四大类,即统计分析、综合评价、预测预警和数据可视化技术。
统计分析技术。这一类是比较经典的数据分析技术,主要包含方差分析、主成分分析、回归分析、决策树算法、贝叶斯分类算法等。此类技术主要是通过相应的指标和模型发现统计数据中的规律,用电力数据变化反映生产和生活用能情况。
综合评价技术。这一类技术属于知识发现型技术,通过把更加细化的电力数据过滤出来,然后挖掘其中隐含或未知的信息,主要包含专家打分法、层次分析法、熵权法、粗糙集法等。此类技术主要应用于不同行业之间的用电情况关联分析,以及电力企业综合绩效管理、投资与资产管理等,帮助电力企业综合了解用能情况及生产经营状况。
预测预警技术。这一类技术是综合评价技术的衍生,主要包含时间序列算法、回归预测方法、随机森林算法、人工神经网络算法等。此类技术主要应用于电力生产消费全过程,以及电力企业运营预测,对未来发展趋势进行定量分析。
数据可视化技术。这一类技术主要对应于电力大数据挖掘的结果发布环节,主要包含Tableau、POWER BI、Ets等。此类技术主要面向用户、电力企业业务运营及管理人员,通过可视化的方式将电力大数据挖掘的结果展示给用户,借助图形表达数据中的复杂信息。
内容来源:国网江苏省电力有限公司、国网青海省电力公司、国网能源研究院、国网上海市电力公司等,黄蕾、谢林枫、王静、田英杰、徐洁、王新令对本文有贡献。
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海底电缆是跨海、跨江河输电工程的重要输送载体,由于其运行环境特殊,传统的陆地电缆监测手段无法满足长距离海底电缆全天候监测及全程管理的需要,海底电缆的运维巡检和故障探测是当前亟待解决的技术难点。海底电缆巡检机器人是一款专门用于海底电缆施工勘查及运维巡检的自主型智能巡检装备。该机器人
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