【摘 要】
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为解决当前电力系统存在自动化系统繁多.数据标准多祥,信息内容重复等问题,进一步提高电力大数据的鲜活性、现势性和准确性,降低数据采集成本,提高数据利用价值。本文通过分
【机 构】
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贵州电网有限责任公司电力科学研究院,中国电建集团贵州电力设计研究院有限公司
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为解决当前电力系统存在自动化系统繁多.数据标准多祥,信息内容重复等问题,进一步提高电力大数据的鲜活性、现势性和准确性,降低数据采集成本,提高数据利用价值。本文通过分析电力大数据存在的问题,选取基于MapReduce框架下的Hermite正交基前向神经网络算法。本方法利用MapReduce框架将大样本并行化处理,解决了BP神经网络存在的收敛速度慢、局部极小点、网络结构不确定等缺点。本文实验首先从教据集的选取,以Hadop为基础搭建实验平台,将风电场历史监测数据作为源数据,并将其分为几组容量不同的数据分别进行
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