本文主要研究内容
作者陆俊,李葵,周明,辛永,陆鑫（2019）在《基于Hadoop框架的营配调数据处理模型的设计与实现》一文中研究指出：多年来,营配调专业各自建有信息系统,存在数据管理标准不一致、各专业工作职责划分不清等问题。因此,提出基于Hadoop框架的营配调数据处理模型,采用Person相关系数计算线损电量和供电量的相关性,结合BP神经网络和时间序列计算进行线损电量预测,定量地分析供电量、售电量与线损波动的相关关系,并采用基于Hadoop框架的TF-IDF(词频-逆文档频率)算法智能识别线损异常原因,以提升电网的运行效益和精细化管理水平。以山西省阳泉市下辖的6个供电公司为例,采集供电量、售电量、线损电量和线损率等数据,进行相关性分析、线损电量预测以及对电力设备异常挂载的筛查等试验,验证了该数据处理模型的有效性和实用性。
Abstract
duo nian lai ,ying pei diao zhuan ye ge zi jian you xin xi ji tong ,cun zai shu ju guan li biao zhun bu yi zhi 、ge zhuan ye gong zuo zhi ze hua fen bu qing deng wen ti 。yin ci ,di chu ji yu Hadoopkuang jia de ying pei diao shu ju chu li mo xing ,cai yong Personxiang guan ji shu ji suan xian sun dian liang he gong dian liang de xiang guan xing ,jie ge BPshen jing wang lao he shi jian xu lie ji suan jin hang xian sun dian liang yu ce ,ding liang de fen xi gong dian liang 、shou dian liang yu xian sun bo dong de xiang guan guan ji ,bing cai yong ji yu Hadoopkuang jia de TF-IDF(ci pin -ni wen dang pin lv )suan fa zhi neng shi bie xian sun yi chang yuan yin ,yi di sheng dian wang de yun hang xiao yi he jing xi hua guan li shui ping 。yi shan xi sheng yang quan shi xia he de 6ge gong dian gong si wei li ,cai ji gong dian liang 、shou dian liang 、xian sun dian liang he xian sun lv deng shu ju ,jin hang xiang guan xing fen xi 、xian sun dian liang yu ce yi ji dui dian li she bei yi chang gua zai de shai cha deng shi yan ,yan zheng le gai shu ju chu li mo xing de you xiao xing he shi yong xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自通信电源技术的陆俊,李葵,周明,辛永,陆鑫，发表于刊物通信电源技术2019年02期论文，是一篇关于营配调论文,相关性论文,神经网络论文,时间序列论文,算法论文,通信电源技术2019年02期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自通信电源技术2019年02期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。