【摘 要】
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为了提高电力能源大数据的清洗效果,以及电网数据分析的智能程度,对电力能源大数据清洗模型进行构建.其中,运用云计算进行大数据存储.创新性地运用时间序列符号化方法对时间序列进行降维,以欧氏距离算法进行相似度度量,并使用相似度曲线对负荷数据进行数据清洗.结果表明:当数据块数量从10块增加到30块时,相应的数据传输数量由28个增加到136个,消耗时间从0.117 h增加到0.165 h.序列相似性排序为:序列1和序列4>序列2和序列5>序列3和序列4.清洗以后,各网供区域的数据都清晰可见,不同系列之间的数据也能清
【机 构】
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国网安徽电力有限公司合肥供电公司,安徽 合肥 230000
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为了提高电力能源大数据的清洗效果,以及电网数据分析的智能程度,对电力能源大数据清洗模型进行构建.其中,运用云计算进行大数据存储.创新性地运用时间序列符号化方法对时间序列进行降维,以欧氏距离算法进行相似度度量,并使用相似度曲线对负荷数据进行数据清洗.结果表明:当数据块数量从10块增加到30块时,相应的数据传输数量由28个增加到136个,消耗时间从0.117 h增加到0.165 h.序列相似性排序为:序列1和序列4>序列2和序列5>序列3和序列4.清洗以后,各网供区域的数据都清晰可见,不同系列之间的数据也能清楚辨别和区分,误差也在可接受范围内.由此说明:电力大数据清洗模型效果良好,能够为电力企业内部不同部门、不同需求、不同层次的决策者提供准确数据分析.该研究在电力领域具有很强实用价值.
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