基于Spark框架的电力大数据服务技术

• 作者: 孙煜华 李情 张梦清
• 来源期刊: 信息技术
• 关键词: 电力大数据 用电行为分析 负荷预测 AP聚类 随机森林
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨|RESEARCH AND DISCUSSION
• 页码范围: 102-108
• 页数: 7页
• 分类号: TM769
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2021.05.018

摘要

电力大数据服务是智能电网建设的关键,提出了基于改进AP聚类的用电行为分析方法和基于随机森林的电力负荷预测方法.针对AP聚类分析用电行为存在的复杂度较高问题,利用熵权法确立指标权值,改进相似度计算方式,实现了用户用电行为的快速准确分析.针对电力负荷预测问题,采用模糊C均值构建历史相似日样本集,利用随机森林预测电力负荷.为提高电力数据服务运行效率,构建了基于Spark框架的并行数据处理平台.实验结果表明,提出方法能够有效提取用户的用电行为和预测电力负荷,且性能优于现有方法.