分布式技术的电力大数据高性能处理中的应用

自从迈进二十一世纪的大门,我国科学技术的发展步伐就一直不曾停歇。现如今,科学技术已经给我国的经济发展注入了新的活力,提高了我国在国际上的声望和地位,也给我们的日常生活带来了肉眼可见的显著变化。具有显著优势的大数据技术就在科技发展的浪潮中脱颖而出,成为当今时代的主角,不断在各个平台中发挥着重要作用。本文主要从电力运营的监测和管理两个方面,具体分析了大数据技术在电力运营中的应用。

改革开放以来,我国经济发展的速度越来越快,我们现在所处的世纪是新世纪,是一个数字化信息化的时代,科学技术以前所未有的速度迅猛发展,这其中大数据技术已迅速的席卷全球,随着大数据的发展,人们更深入的理解大数据.大数据更是广泛的应用到我们生活的各个角落,与我们的生活息息相关,尤其是电力系统方面.本文就大数据技术在电力系统的应用展开分析.

本文对电力调控中大数据技术的应用价值进行了相关分析,同时全面分析了电力大数据的核心技术,探讨了大数据技术在电力调控中的具体应用情况,以期能够更好的推动电力调控工作智能化水平和自动化水平。

将对物联网终端报文数据规约解析技术研究,致力于对输电终端采集报文数据进行归于解析;实时/准实时数据接入hbase技术,将解析后上送至服务端的数据写入hbase数据库中统一存储,避免数据的分散化;终端实时在线心跳监测技术,实现对在线监测终端进行实时监测.为解决电力流式数据的实时处理和存储问题,对建设电力大数据过程中涉及的技术进行研究.高效而可靠的完成电力大数据的处理,及时响应上层应用,快速完成输电设备性能评估.

开始先对大数据展开阐述,然后探讨了在大数据时代的背景下电力企业所面对的严峻的挑战。并且在这些基础之上说明在当前电力大数据时代背景下使用数据挖掘机技术给电力企业所产生的深刻影响。之后再对数据挖掘机技术的相关步骤进行说明,阐明了在目前电力大数据时代背景下怎样使电力企业实现数据挖掘技术的具体方法。在最后,先后通过智能电网、信息系统的发展和能耗的问题这四个角度阐述数据挖掘技术在当前大数据时代背景下在电力企业中的发展前景。

随着电网输电设备的大批量投入,针对设备的实时状态和准实时状态在线监测的广度和深度不断加强,需要存储和处理的实时状态监测数据量不断增长,并成为电力大数据中重要的组成部分。输电设备每时每分所产生的数据信息以数据流的形式注入到中央数据库,而设备处于长期工作中,就像流水一样间歇不断的流入大海,那么就得考虑:如何实时处理这些数据?如何存储这些流式数据?本文将针对项目涉及的实时和准实时的。本文将对物联网终端报文数据规约解析技术研究,致力于对输电终端采集报文数据进行归于解析；实时/准实时数据接入hbase技术,将解析后上送至服务端的数据写入hbase数据库中统一存储,避免数据的分散化；终端实时在线心跳监测技术,实现对在线监测终端进行实时监测。为解决电力流式数据的实时处理和存储问题,对建设电力大数据过程中涉及的技术进行研究。高效而可靠的完成电力大数据的处理,及时响应上层应用,快速完成输电设备性能评估。

随着信息化技术的飞速发展,电力企业数据呈几何指数规模增长,从海量大数据中及时挖掘出隐藏信息和有效数据越来越重要。结合营销抄核收的数据,分析了数据挖掘技术在营销抄核收业务中电费回收、电费核算、欠费统计、电量统计等方面的应用情况,及其在电力企业大数据的应用前景。分析结果表明,在电力企业中应用数据挖掘技术深入分析业务数据,寻找业务数据的规律,可为电力企业改进决策、降低成本、提高效益提供依据。

随着电力行业市场化改革的深入,对用电客户进行细分并提供差异化服务已经成为必然趋势。针对电力用户的用电负荷数据特点,提出了一种基于大数据技术的用电特征相似性挖掘方法。采用dtw算法对负荷曲线相似度进行度量,并利用k-means算法对dtw距离矩阵进行聚类分析,实现用户负荷曲线的聚类和负荷特性分析。最后,以纺织印染业大工业用户的负荷数据为例进行验证,结果表明,该算法组合能够较好地反映负荷曲线的相似度,负荷曲线特征呈现显著差异。

随着电力行业市场化改革的深入,对用电客户进行细分并提供差异化服务已经成为必然趋势。针对电力用户的用电负荷数据特点,提出了一种基于大数据技术的用电特征相似性挖掘方法。采用dtw算法对负荷曲线相似度进行度量,并利用k-means算法对dtw距离矩阵进行聚类分析,实现用户负荷曲线的聚类和负荷特性分析。最后,以纺织印染业大工业用户的负荷数据为例进行验证,结果表明,该算法组合能够较好地反映负荷曲线的相似度,负荷曲线特征呈现显著差异。

1.引言二十世纪末；精益管理由一些跨国公司引入我国；"精"表示少而精；不投入多余的生产要素；只在适当的时间生产必要的市场产品；"益"表示所有经营活动都要有效；精益管理就是企业把精益思想与自己的管理活动相融合形成的管理模式.目前电力企业也大力推行"消除浪费、创造价值、持续改善、精益求精"的精益管理理念；消除价值链各个环节的一切损耗浪费；提高资源利用率和管理效率.

文章以大数据为背景,针对电力设备状态评估展开论述,介绍了电力设备线路运行方案与优势,阐述了电力设备状态评估应用技术,保证相关数据准确、完善的基础上,也为电力设备状况评估工作提供了参考。

在计算机及互联网飞速发展新形势下,时代发展的一个大趋势就是通过数据优化电力信息结构,经过对数据的研究和分析,实现电力的有效运行,实现科学化生产流程,有效融合企业经营管理与信息化操作框架,在某种程度上,促进电力信息技术水平的不断提升。本篇论文以大数据时代电力信息行业为背景,与区域实际案例有效结合,集中性总结和阐述了大数据时代下我国电力信息技术的发展方向,主要目的是为项目负责人提供一些有价值的意见与建议,为电力信息技术的发展贡献自己的力量。

随着经济技术的发展，各种电器出现在人们生活中，人们对于电力的需求也越来越高。这种情况给电力行业带来一定的压力，同时也是促进电力行业发展的全新动力。科技高速发展的今天，人们渐渐步入信息时代、大数据时代，信息技术在人们日常生活中的运用也越来越广泛。本文主要分析了大数据时代与电力信息技术的关系、大数据时代电力信息技术发展的情况以及大数据时代电力信息技术的应用，以供参考。

大数据具有数据体量巨大、数据类型多、数据流动快、数据潜在价值大特性,具有重大研究价值,它的出现为电力行业带来了新的发展机会,引领了电力传统服务模式的转变。本文介绍了电力大数据的关键技术,分析了大数据技术在电力行业中的应用,阐述了电力大数据的风险及防范措施。

在当前的社会环境中,大数据技术得到十分广泛的应用,同时也推动许多行业的快速发展.在电力调控中对大数据技术加以有效的应用,能够有效提升电网运行的经济性和安全性,对我国电力事业的发展有着较大的帮助.本文首先对大数据技术在电力调控中应用的价值展开探讨,然后进一步分析其在电力调控中的应用方向.

现如今,在我国随着科学技术的不断发展,也带动了各行各业的进步与革新,同时伴随着新技术在各行业中的广泛应用,就大数据而言,该项技术目前较为广泛的应用于通信、金融等行业,而对电力行业而言,还算是一项新的技术.因此,在这种背景下研究电力行业大数据技术应用,能够为我国电力行业的发展起到一定的促进作用,同时,希望通过研究大数据技术在本行业的应用能够为同行及相关行业,提供可行的技术经验借鉴及应用案例参考.

文章从电力负荷预测的分类、负荷预测的方法等角度综述了负荷预测目前的研究成果，分析了基于大数据技术进行电力负荷预测的必要性，研究了目前大数据的在负荷预测中的应用，为电力负荷预测的进一步研究奠定基础。

摘要：在瓦联网背景下，电力企业在客户数据、信令数据、运维数据等大量信息分析与存储上面临着巨大的挑战。而随着“大数据”技术推广和应用，为电力企业数据分析、管理挖掘等提供了重要的技术支持，有效提高了电力企业服务水平。本文对“大数据”技术进行分析，并对其在电力行业中的应用进行深入研究。

研究了数据仓库技术和数据挖掘技术在电力系统中的应用.在介绍了有关课题背景之后,首先介绍了数据挖掘技术,其次介绍了大数据挖掘的过程与技术,最后重点阐述了大数据挖掘技术在电力行业中的应用.

在当前的社会环境中,大数据技术得到十分广泛的应用,同时也推动许多行业的快速发展。在电力调控中对大数据技术加以有效的应用,能够有效提升电网运行的经济性和安全性,对我国电力事业的发展有着较大的帮助。本文首先对大数据技术在电力调控中应用的价值展开探讨,然后进一步分析其在电力调控中的应用方向。

电力行业需要对大量数据进行有效的处理,利用数据信息提高电力系统的管理水平,数据挖掘技术起到了重要作用.文章对大数据挖掘技术在电力行业中的应用进行了详细分析.

近年来,我国信息技术和网络技术发展水平不断提升,各种传感芯片和高速的通信网络以及海量的数据和信息使人们迈入大数据时代。在大数据时代中,各行各业的良好发展已离不开大数据技术,而电力行业作为我国电能产生以及运作的重要行业,自然也需要大数据技术的支持,特别是电力行业的特殊性,更需需要利用海量的数据以及信息为电力系统的安全与高效运行提供重要保障。本文主要对大数据技术在电力行业中的应用途径进行分析,进而使大数据技术能够更好地为电力行业健康发展保驾护航。