基于MapReduce和深度学习的负荷分析与预测

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智能用电服务系统是智能电网的重要组成部分,其思想是通过供电企业与用户间的双向互动,针对用户用电特性提供更加个性化、人性化的智能服务。准确的电力负荷分析与预测是智能用电服务的前提。然而随着智能电网中智能电表、智能终端以及各类传感器的铺设,用户侧的数据已经达到了大数据的规模,大大提升了负荷分析与预测的难度。如何有效的从这些海量数据中挖掘潜在的知识和模式,为供电企业拓展电力市场、优化能源结构、合理配置资源等提供决策依据,是电力系统目前最具挑战性的任务之一。大数据技术以及深度学习理论是解决上述问题的关键。本
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局部放电可以反映设备的绝缘缺陷。为了解电力变压器内部油楔放电的发展过程及规律,本文构建了电力变压器局部放电模拟系统。试验采用了球板电极模型来模拟变压器内部油楔放电情况,通过采用升压法,对油楔放电的发展过程及其规律进行研究。局部放电信号用超宽带(UWB)脉冲电流、脉冲电流和特高频(UHF)联合检测系统获取。试验结果表明:在不同的电压下,油楔模型的超宽频带电流信号、脉冲电流信号、特高频信号有不同的发展
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