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    云計(jì)算技術(shù)在用戶(hù)用電智能分析中的應(yīng)用論文

    時(shí)間:2021-06-12 13:59:29 論文 我要投稿

    云計(jì)算技術(shù)在用戶(hù)用電智能分析中的應(yīng)用論文

      摘 要: 社會(huì)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過(guò)程中, 國(guó)家生產(chǎn)活動(dòng)不斷增加, 用戶(hù)的用電量也出現(xiàn)明顯的增長(zhǎng)趨勢(shì), 在此過(guò)程中, 多元化用電需求進(jìn)一步增加, 因而新時(shí)期的供電要求不僅是滿(mǎn)足人們基本的生活、生產(chǎn)所需, 同時(shí)要求滿(mǎn)足保護(hù)環(huán)境和節(jié)能減排等要求。基于此需要對(duì)用于用電量、用電行為和用電方向等進(jìn)行分析, 為功能供電服務(wù)提供科學(xué)借鑒, 同時(shí)對(duì)供電量和供電方向等進(jìn)行合理調(diào)整。

    云計(jì)算技術(shù)在用戶(hù)用電智能分析中的應(yīng)用論文

      關(guān)鍵詞: 云計(jì)算; 用電; 智能; 應(yīng)用; 方法; 要點(diǎn); 分析;

      針對(duì)我國(guó)電量使用情況, 統(tǒng)計(jì)和分析用戶(hù)電量的使用數(shù)據(jù), 在云計(jì)算技術(shù)基礎(chǔ)上實(shí)行聚類(lèi)算法分析, 建立電荷分析模型, 深度發(fā)掘用戶(hù)類(lèi)型, 為電網(wǎng)公司的供電計(jì)劃制定提供依據(jù), 提高電力資源的使用效率和使用價(jià)值。

      1、 云計(jì)算技術(shù)與用戶(hù)用電智能分析

      1.1、 云計(jì)算技術(shù)分析

      現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的興起與發(fā)展促進(jìn)云計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用, 云計(jì)算技術(shù)是在互聯(lián)網(wǎng)使用基礎(chǔ)上增加相關(guān)服務(wù), 完成多種不同交付模式的使用, 在此過(guò)程中包括使用互聯(lián)網(wǎng)動(dòng)態(tài)交易模式完成虛擬化資源的擴(kuò)展。[1]電信網(wǎng)絡(luò)中云計(jì)算技術(shù)可以抽象化的表示底層基礎(chǔ)設(shè)施和互聯(lián)網(wǎng), 應(yīng)用云計(jì)算技術(shù)能夠在短時(shí)間內(nèi)完成較高億次運(yùn)算, 用戶(hù)直接通過(guò)手機(jī)、筆記本和電腦等完成數(shù)據(jù)中心的接入, 按照實(shí)際需要進(jìn)行相應(yīng)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、分析和運(yùn)算。云計(jì)算技術(shù)在電網(wǎng)、天氣和核爆炸等領(lǐng)域具有極強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理能力, 在一定的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)下, 云計(jì)算技術(shù)應(yīng)用是有用量劃分的付費(fèi)模式的, 從而保證實(shí)用、便捷和適用的網(wǎng)絡(luò)訪(fǎng)問(wèn)服務(wù), 計(jì)算資源在可配置的情況下能夠在共享池內(nèi)被快速提供、提升。其中共享池資源類(lèi)型主要包括服務(wù)、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、軟件應(yīng)用和服務(wù)器等, 總體管理工作和服務(wù)供應(yīng)商之間的交互較少。[2]

      1.2、 用戶(hù)用電數(shù)據(jù)處理

      國(guó)民經(jīng)濟(jì)在快速增長(zhǎng)過(guò)程中對(duì)電力資源的使用需求不斷加大, 電力系統(tǒng)接入關(guān)鍵設(shè)備和技術(shù)后, 導(dǎo)致用戶(hù)電量使用的數(shù)據(jù)信息量也加大。例如以電力資源家庭用戶(hù)為例, 歷史信息數(shù)據(jù)內(nèi)容包括小區(qū)門(mén)號(hào)、家庭住址、電表號(hào)、抄電量日期、用電量等, 其中溫度、天氣和用電時(shí)長(zhǎng)、家電類(lèi)別等均屬于需要記錄和統(tǒng)計(jì)的信息。在整合和分析用戶(hù)電量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上可以根據(jù)電量指標(biāo)建立起一個(gè)相對(duì)完善的數(shù)據(jù)表, 存儲(chǔ)用戶(hù)基本信息, 結(jié)合用戶(hù)總用電量、電表序號(hào)、設(shè)備ID和用電時(shí)長(zhǎng)等建立數(shù)據(jù)模型, 對(duì)用戶(hù)的用電行為、實(shí)際用電需求等進(jìn)行分析。另外針對(duì)用戶(hù)用電情況, 可以在數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用基礎(chǔ)上完成個(gè)性化分析, 這其中需要綜合使用聚類(lèi)算法和云計(jì)算技術(shù), 劃分方法為經(jīng)典的K-means法, 設(shè)計(jì)出框架圖。其中框架圖主要包括行為分析、數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)處理等模塊內(nèi)容, 在相應(yīng)的模塊內(nèi)容中輸入用戶(hù)數(shù)據(jù), 通過(guò)云計(jì)算技術(shù)傳輸信息, 完成最終的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)處理, 奠定后期的用戶(hù)用電行為分析基礎(chǔ)。[3]

      2、 云計(jì)算技術(shù)在用戶(hù)用電智能分析中應(yīng)用

      2.1、 聚類(lèi)算法

      在K-means法應(yīng)用中主要的程序步驟是采集相關(guān)數(shù)據(jù), 在聚類(lèi)中心完成初始化處理, 需要注意的是, 聚類(lèi)中心和計(jì)算的樣本點(diǎn)之間需要保證歐式聚類(lèi), 根據(jù)其類(lèi)別在聚類(lèi)計(jì)算中心重新完成運(yùn)算。應(yīng)用K-means算法能夠進(jìn)行較大規(guī)模的數(shù)據(jù)采集、開(kāi)發(fā)和運(yùn)算管理, 其運(yùn)算過(guò)程邏輯嚴(yán)謹(jǐn), 運(yùn)算結(jié)果準(zhǔn)確可靠, 兼具擴(kuò)容能力強(qiáng)和運(yùn)作高效的特點(diǎn)。由于云計(jì)算技術(shù)的文件系統(tǒng)和計(jì)算平臺(tái)屬于分布式, 完成數(shù)據(jù)庫(kù)信息存儲(chǔ)后, 需要通過(guò)SQL接口完成數(shù)據(jù)分析, 總的運(yùn)算階段包括數(shù)據(jù)集的模型輸入、中間集計(jì)算結(jié)果輸入和最終的層級(jí)合并階段。K-means計(jì)算中對(duì)應(yīng)鍵歸類(lèi)后需要保證相同值的輸入, 在數(shù)據(jù)重新標(biāo)記中保證云計(jì)算平臺(tái)內(nèi)部文件系統(tǒng)運(yùn)行通暢, 算法迭代直至收斂。

      2.2、 權(quán)重計(jì)算

      在聚類(lèi)分析的基礎(chǔ)上需要在不同的數(shù)據(jù)集合中按照相似性原則搜索數(shù)據(jù)對(duì)象, 計(jì)算相似數(shù)據(jù)的相似程度, 從某種程度上來(lái)說(shuō), 云計(jì)算技術(shù)應(yīng)用中的聚類(lèi)分析算法相當(dāng)于相似性測(cè)算法, 且這種測(cè)出的'相似度更加具有可信性和可行性, 數(shù)據(jù)形式較為新穎。[4]關(guān)于用戶(hù)用電智能分析中采用云計(jì)算技術(shù)可以對(duì)用戶(hù)基本數(shù)據(jù)信息予以采集、存儲(chǔ)和管理, 對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)中的用電峰值、谷電系數(shù)、平段百分比和負(fù)荷率等均可進(jìn)行特征比較。在此過(guò)程中對(duì)其進(jìn)行權(quán)重計(jì)算需要將選取的特征量建立向量矩陣, 計(jì)算特征指標(biāo)可以使用熵權(quán)法, 標(biāo)準(zhǔn)化處理權(quán)重矩陣。用戶(hù)用電量分析屬于一項(xiàng)系統(tǒng)性和復(fù)雜化的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析工作, 應(yīng)用云計(jì)算技術(shù)實(shí)行數(shù)據(jù)量的權(quán)重計(jì)算要保證矩陣標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)計(jì)算出后與實(shí)際的用電數(shù)據(jù)分類(lèi)相適應(yīng)。

      2.3、 數(shù)據(jù)分析和結(jié)果模擬

      用戶(hù)用電量分析過(guò)程中需要完成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集、分類(lèi)和輸入工作, 在此過(guò)程中需要針對(duì)實(shí)際出現(xiàn)的用戶(hù)類(lèi)型特征對(duì)其用電行為進(jìn)行基本劃分, 劃分類(lèi)別名, 研究用電特征。例如在小區(qū)用戶(hù)用電中, 常見(jiàn)的用戶(hù)類(lèi)別包括空置房、老人、上班族、商用和老人加上班族結(jié)合模式。空置房總體用電量較低, 電量使用起伏不大;而老人由于年齡、生活活動(dòng)特征, 總體用電趨勢(shì)穩(wěn)定, 下午用電較多, 晚上用電較少;上班族用電起伏大, 晚上用電較多;商用用戶(hù)用電量大, 幾乎沒(méi)有用電低谷和用電高峰之分;老人加上班族結(jié)合模式下屬于混合居住的家庭類(lèi)型, 用電量較大。基于此, 在電量使用分析過(guò)程中應(yīng)用云計(jì)算技術(shù)需要對(duì)主要的用戶(hù)類(lèi)別進(jìn)行分類(lèi)劃分, 建立數(shù)據(jù)模型、統(tǒng)一比較分析。[5]

      3、 結(jié)語(yǔ)

      電力資源在不同領(lǐng)域應(yīng)用廣泛, 在傳統(tǒng)行業(yè)中電力資源的應(yīng)用作用明顯, 但是用戶(hù)群體的劃分不同, 其用電方式以及電力資源價(jià)值體現(xiàn)也不同。云計(jì)算技術(shù)在用戶(hù)用電智能分析中, 能夠在數(shù)據(jù)平臺(tái)上針對(duì)多種不同的用戶(hù)類(lèi)別和用戶(hù)特征展開(kāi)分析, 提高數(shù)據(jù)運(yùn)算的效率和準(zhǔn)確度。

      參考文獻(xiàn):

      [1]莊緒強(qiáng)。基于云計(jì)算技術(shù)的用戶(hù)用電智能分析技術(shù)研究[J].自動(dòng)化與儀器儀表, 2016, 02:187-189.

      [2]朱國(guó)富, 張曉東, 閆書(shū)芳, 趙軍平。基于電力用戶(hù)用電信息采集系統(tǒng)的智能售用電管理系統(tǒng)的應(yīng)用及技術(shù)[J].電測(cè)與儀表, 2015, S1:13-16

      [3]秦振偉, 周雪松, 高志強(qiáng), 周從容。云計(jì)算技術(shù)在用戶(hù)側(cè)智能變電站系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[J].天津科技, 2016, 09:67-70.

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