【摘 要】
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电力大数据时代背景下,庞大、多样化的电力数据影响数据的预测处理速度,影响整体工作效率,因此,文中研究基于云平台的电力大数据变化趋势预测。基于云平台预测电力数据,利用
【基金项目】
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四川省省级重大项目支撑(SC202002006)
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电力大数据时代背景下,庞大、多样化的电力数据影响数据的预测处理速度,影响整体工作效率,因此,文中研究基于云平台的电力大数据变化趋势预测。基于云平台预测电力数据,利用分布式索引检索数据特征,清洗电力数据后,采用均值处理法填补缺失数据,通过标准化的电力数据,改善预测数据的完整度,实现大数据分析技术对电力数据的预测。实验结果表明,与文献中提到的三种传统技术的应用相比,此次研究的大数据变化预测技术,在TCP中的平均处理速度为95.63Mbits/s,剩余数据量为0.92%;在DUP中的平均处理速度为93.51Mb
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