基于大數(shù)據(jù)的用戶用電特性研究.pdf

1、近年來智能電網(wǎng)建設(shè)快速發(fā)展，與此同時建設(shè)了一套完善的電力用戶用電信息采集系統(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)。由于我國擁有眾多的電力系統(tǒng)，所以數(shù)據(jù)的量級將達到PB級甚至TB級，傳統(tǒng)的技術(shù)手段很難處理這個級別的數(shù)據(jù)，需要使用新興的大數(shù)據(jù)技術(shù)來進行相關(guān)的分析。在當(dāng)今社會數(shù)據(jù)是最重要的財富，數(shù)據(jù)中隱含著各種各樣的信息，通過分析這些數(shù)據(jù)可以得到更有價值的信息，讓這些數(shù)據(jù)發(fā)揮更大的作用。
　　本研究通過分析用戶用電的相關(guān)數(shù)據(jù)，得出用

2、戶的相關(guān)用電特性，并對用戶未來的用電數(shù)據(jù)進行負(fù)荷預(yù)測。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。面對海量的用戶數(shù)據(jù)，本文介紹了常見的大數(shù)據(jù)處理框架Hadoop和Spark，同時搭建了相關(guān)的集群，為大數(shù)據(jù)的處理提供數(shù)據(jù)分析平臺。然后將數(shù)據(jù)挖掘中的聚類技術(shù)應(yīng)用到大數(shù)據(jù)分析平臺之上，對用戶的每日用電負(fù)荷進行聚類，得到用戶的日負(fù)荷曲線并對負(fù)荷曲線進行相關(guān)的研究，得出不同用戶的用電模式。由于用戶的樣本維度較高，傳統(tǒng)的聚類方法的效果