计及匹配偏差分值的用电量周期标签分类方法

用户用电量周期规律复杂多变,各标签之间的相关性不稳定,企业用电量分类精度较低,时间复杂度较大。为提高用电量周期标签分类精度,提出计及匹配偏差分值的用电量周期标签分类方法。根据用电量预测的偏移量收集用电用户的各个维度数据,通过计算用电用户的身份特征属性权重预测用户的用电量。采用匹配偏差分值的计算方式获取用电量的时间序列,根据电力用户的初始特征初步匹配用电用户的行业标签,结合用电量时间序列匹配流程完成用电量时间序列的匹配。基于用户特征的目标函数评估标签位置在排序过程中的移动情况,结合用电量时间序列的匹配偏差分值计算结果设计用电量周期标签算法,实现用电量的周期标签。实验结果表明,所提方法能够根据行业用电量为其标记标签,将行业分类精度和标签与行业之间的匹配度提高到了90%和95%以上,迭代次数达到30时,时间复杂度为2.94 s,提高了用电量周期标签分类精度。

基于用电数据的城市经济画像分析系统开发与验证

用电数据与城市经济有着密切的联系,将用电数据与地图数据结合,设计并研发了城市经济画像分析系统.该系统基于区域的电力兴趣点(point of interest,POI)数据特征,可实现城市网格化功能区划分、城市用电分布的热力图展示、城市用电情况的综合统计分析.以福建省用电数据为例进行仿真实验验证,结果具有一定的合理性和价值.该系统可为政府区域规划、电网规划、工商业企业选址等活动提供一定的决策依据.

基于Docker的数据库微服务系统设计与实现

针对大数据时代数据库的读写速度以及移植性能急需得到提升的问题,开发了基于Docker的数据库微服务系统。首先,分析了Docker容器的技术原理、Docker容器的架构、以及内部模块的功能,并与传统虚拟机相比,在速度、效率、管理等方面具有很大提升;其次,针对需要开发的数据库微服务系统所需要包含的功能,分别在Redis、MongoDB和MySQL 3种数据库中进行需求分析,并建立了上层人机交互界面包括数据层、管理层、功能层的架构,并根据需求以及架构进行了数据库微服务系统的开发;最后,采用实际计算机系统对开发的数据库系统进行功能以及性能测试,分析系统的读写能力,数据库功能,以及人机交互界面的测试结果,验证了本文所开发系统在实际应用中的有效性以及可靠性。