基于大數(shù)據(jù)的用戶(hù)用電特性研究.pdf

1、近年來(lái)智能電網(wǎng)建設(shè)快速發(fā)展，與此同時(shí)建設(shè)了一套完善的電力用戶(hù)用電信息采集系統(tǒng)，這一系統(tǒng)將為數(shù)據(jù)分析提供海量的原始數(shù)據(jù)。由于我國(guó)擁有眾多的電力系統(tǒng)，所以數(shù)據(jù)的量級(jí)將達(dá)到PB級(jí)甚至TB級(jí)，傳統(tǒng)的技術(shù)手段很難處理這個(gè)級(jí)別的數(shù)據(jù)，需要使用新興的大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)進(jìn)行相關(guān)的分析。在當(dāng)今社會(huì)數(shù)據(jù)是最重要的財(cái)富，數(shù)據(jù)中隱含著各種各樣的信息，通過(guò)分析這些數(shù)據(jù)可以得到更有價(jià)值的信息，讓這些數(shù)據(jù)發(fā)揮更大的作用。
　　本研究通過(guò)分析用戶(hù)用電的相關(guān)數(shù)據(jù)，得出用

2、戶(hù)的相關(guān)用電特性，并對(duì)用戶(hù)未來(lái)的用電數(shù)據(jù)進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)。首先，介紹了數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)概念，為數(shù)據(jù)的預(yù)處理提供了方法。面對(duì)海量的用戶(hù)數(shù)據(jù)，本文介紹了常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)處理框架Hadoop和Spark，同時(shí)搭建了相關(guān)的集群，為大數(shù)據(jù)的處理提供數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。然后將數(shù)據(jù)挖掘中的聚類(lèi)技術(shù)應(yīng)用到大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)之上，對(duì)用戶(hù)的每日用電負(fù)荷進(jìn)行聚類(lèi)，得到用戶(hù)的日負(fù)荷曲線(xiàn)并對(duì)負(fù)荷曲線(xiàn)進(jìn)行相關(guān)的研究，得出不同用戶(hù)的用電模式。由于用戶(hù)的樣本維度較高，傳統(tǒng)的聚類(lèi)方法的效果