随着电力数据采集成本降低及大规模电网互联等因素，电网中可获取的数据类型日益丰富。以往的集中式预测方法对海量电力数据的分析能力有限。提出基于大数据和粒子群优化BP神经网络短期电力负荷预测，建立短期电力负荷预测模型。利用国家电网的实际负荷数据，采用所提方法进行预测，与实际负荷数据及集中式负荷预测结果进行比较，结果证明，所提方法预测精度较高，降低了负荷预测时间，在实际应用中具有可行性。
2022-03-27 03:38:22
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《中国电力大数据发展白皮书》是我国首个行业大数据白皮书，首次提出了电力大数据的定义和特征。电力信息化专委会作为我国唯一的电力行业信息化专业协会，充分听取了行业内外专家意见，完善了白皮书编制思路，学以致用，用以提升，对推动中国电力大数据事业发展，实现中国电力科学跨越具有极大的现实意义。
2022-03-20 23:33:13
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针对电力大数据收集和存储中数据量大、数据收集不精准的问题，提出了基于改进K-means算法的电力大数据系统的设计。对传统K-means算法进行分析，提出改进之后的K-means算法。根据改进后算法设计电力大数据系统，对系统的架构进行分析，包括数据存储、设备层、数据接入等模块。对设计的电力大数据系统进行实验，实验结果表明，文中设计的电力大数据系统能够满足实际需求，提高系统的存储和处理效率。
2022-03-15 16:55:36
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针对智能电网建设过程中收集的电力大数据，基于电力系统全景实时数据分析的需求，探讨基于大数据的电力系统安全可靠性分析、实时状态监控及能源全景动态平衡调度等核心问题的解决思路。分析了利用大数据解决安全可靠性、设备全寿命周期管理及能源实时平衡调度等问题的挑战及解决思路，基于大规模实时多源细节数据和设备全景数据的计算，有助于提高系统分析的精度和准确度，保证电网安全运行；探讨了内存计算、实时流式大数据处理、大规模并行计算及列存储等技术在电力大数据实时分析中的应用；结合主流开源大数据处理技术，设计了电力大数据分析平台的分层体系架构，为电力系统的高效运行提供保证。
2021-11-01 11:20:12
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“不一样的财报解读”系列之2019年中报：公用事业及环保：电力企业走出低谷；固废公司再展蓝图.docx
2021-08-20 01:20:09
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