【摘 要】
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智能电网计量系统拥有海量电力数据,对数据进行合理高效的数据处理,在接近用户侧充分利用数据进行计量系统的业务改善,可以提高电力效率和用户体验。边缘计算模型将应用服务
【机 构】
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电子科技大学通信抗干扰国家级重点实验室,南方电网科学研究院有限责任公司
【基金项目】
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国家重大研发计划(No.2018YFB0904900和2018YFB0904905)支持
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智能电网计量系统拥有海量电力数据,对数据进行合理高效的数据处理,在接近用户侧充分利用数据进行计量系统的业务改善,可以提高电力效率和用户体验。边缘计算模型将应用服务程序的全部或部分计算任务从云端迁移到网络边缘侧的边缘设备端执行,提高了数据传输效率,保证了数据处理的实时性,同时降低了网络拥塞的可能性。本文提出一种计量系统下的基于边缘计算的电量预测方法,该方法基于边缘计算模型优秀的实时性,结合机器学习领域的梯度提升树算法以及在线学习方式,能够高效并精准地对海量电力数据进行实时训练及进行电量预测。
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