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基于Hadoop的电力大数据可视化研究与实现

高盼

重庆邮电大学

摘要：随着智能电网建设的不断发展,现代电力系统的规模日趋庞大,各采集系统获取的电力数据具有数据量大、类型多样、资源融合程度低等特点。如何对海量电力数据挖掘分析并实现电力数据可视化对于电力系统安全稳定运行具有重要意义。计算机技术在电力系统的成熟应用,可实现以图形图像资源容纳具有大信息量的电力数据,为电力大数据可视化提供了理论支撑。为此,本文以电力大数据为研究对象,在Hadoop平台下对电力大数据进行异常用电行为检测和用电负荷预测,实现了电力大数据可视化。本文主要完成了以下工作。1.结合电力数据的海量多源特点,对电力大数据可视化进行了需求分析,设计了基于Hadoop的电力大数据可视化整体架构,并对涉及到的关键技术进行了简单的阐述。2.提出一种用户日常用电行为异常检测方法,通过对用电数据进行特征方案提取,结合重大犯罪行为的用电特征规律,分析异常用电行为特征,根据预警判决条件确定异常用电用户。利用Hadoop平台中的MapReduce进行并行化计算,并将计算结果与地理信息相结合,实现基于地理信息的异常用电行为可视化。3.提出一种基于FCM的小波神经网络用电负荷预测方法,通过FCM聚类方法对电力用户进... 更多

关键词：

Hadoop; 电力大数据; 可视化; 分布式;