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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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