电力大数据智能化高效分析挖掘技术框架

• 作者: 周爱华 岳东 朱力鹏 胡斌 邓松
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电力大数据 数据挖掘 特征提取 多源数据过滤
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 数据处理与优化学习
• 页码范围: 1679-1686
• 页数: 8页
• 分类号: TN919.5
• 字数: 4524字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.2016.11.008

摘要

随着智能电网的不断建设,各类生产经营管理活动中产生的海量、高频数据,具有实时性、易失性、突发性、无序性、无限性等特征,如何充分利用和分析这些数据,快速获取有价值的信息是当前电力大数据处理急需突破的难点.在分析目前电力大数据应用现状的基础上,构建了电力大数据智能化高效分析挖掘技术框架,同时从面向计算密集型电力大数据的特征分析技术、基于内存计算的高性能数据分析技术、电力大数据并行化分析框架及服务体系以及基于数据挖掘的母线超短期负荷预测技术4个方面详细描述了电力大数据智能化高效分析挖掘的关键技术,从而为电力业务数据的高效价值挖掘及在线决策分析提供理论依据及基础技术支撑.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓松	南京邮电大学先进技术研究院	23	180	7.0	12.0
2	岳东	南京邮电大学先进技术研究院	16	192	7.0	13.0
3	胡斌	全球能源互联网研究院计算及应用研究所	3	45	3.0	3.0
4	朱力鹏	全球能源互联网研究院计算及应用研究所	4	52	3.0	4.0
5	周爱华	全球能源互联网研究院计算及应用研究所	3	43	3.0	3.0