基于大数据平台的电力负荷预测

摘要：

电力行业是大数据应用的重要领域之一,电力系统每时每刻都在产生大规模、种类繁多的电力数据,面对海量数据,该如何将它们高效的处理和存储,并进行有效开发利用十分关键.因此,研究基于Hadoop云计算平台海量数据下的电力负荷预测方法,并在MapReduce编程框架的基础下,将K-Means算法进行改良和优化.实验结果表明,提出的方法是可行的,数据处理时间大大缩短,算法精度也能满足负荷预测的要求.

关键词：大数据、Hadoop、云计算、Mapreduce、电力系统、电力负荷预测

所属期刊栏目：41

分类号：TN915.853-34;TP391

资助基金：工业科技攻关项目:矿井电网智能漏电保护研发2015GY049

在线出版日期：2018-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：153-156