基于电力大数据的工业用户营商环境优化

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作为工业大国,工业用电占我国电力消费的60%以上,为进一步优化工业用户营商环境,激发市场主体活力,以工业用户历史用电数据为数据源,结合现有云平台系统Spark内存批处理的大数据处理框架,建立工业用户电力运营成本分析优化模型。分析工业用户历史负荷情况,依据算法预测出其未来一年的负荷,将现有电价规则训练为电价分析模型,代入工业用户未来一年的负荷情况,可得到该工业用户最优的变压器配置和电价策略。科学分析工业用户电力运营成本,制定优化方案,可切实帮助用户降低企业用电成本,解决企业受电成本虚高问题,实现由被动服务向
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