智能电网电力大数据高性能处理方法优化

• 作者: 潘亮亮 刘志远 马静
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: SaaS模式 电力大数据 目标函数 全局变量 神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 152-156
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2021.01.027

摘要

传统的电力大数据处理方法难以控制数据的全局变量,导致数据处理工作量过大,影响处理效率.为此,文中基于SaaS模式设计了新的智能电网电力大数据高性能处理方法.首先建立SaaS模式下的数据处理平台,并确认数据处理目标函数的最大值与最小值.在完成目标函数确认后,通过构建多维超立方数据模型控制数据全局变量,在此基础上,使用神经网络处理电力数据,通过消除数据偏差,保证处理后的电力数据可直接通过在平台上使用.实验结果表明,与传统处理方法相比,文中方法的载入和处理速度更快,充分证明了该方法的可行性.