基于大数据聚合的电力用户行为实时云监测方法

为提升电力用户行为监测效果及准确性,判断电力用户异常行为,提出一种基于大数据聚合的电力用户行为实时云监测方法。该方法将基础设施及终端等获取的电力用户行为大数据储存至数据层的关系数据库内,处理层调用数据层存储电力用户行为大数据,采用大数据处理技术,通过数据降维、清洗以及标准化处理后,提升电力用户行为大数据质量;应用层采用改进流数据聚类算法,通过用户及簇典型曲线提取、曲线相似度度量,实现用户用电行为异常监测,并通过显示层云展现监测结果。实验结果证明,该方法的数据聚类质量高,可以有效获取电力用户行为监测结果,判断电力用户是否存在异常行为,具备较高监测准确性。

关于统计信息化数据聚合的思考

随着大数据时代的到来,统计信息化迫切需要一场从思想上的变革,传统的行业规则受到严峻的挑战,我们必须立足现有的条件通过创新来适应这场信息革命,进而赶上它。本文阐述如何在这场变革中筑立数据基础,从而能够循序渐进的搭建一个数据资源足够丰富的数据聚合平台,为获取数据价值提出洞见创造基础设施。另一方面,从问题的发生到思想的转变,从数据聚合的意义到数据聚合的阶段、方式和架构,简要的思考了数据聚合的几个方面,希望为十三五期间统计信息化的创新提供一个思考的方向。

科技创新推动下“智慧土地”发展的机遇与挑战

我国土地资源禀赋和人口经济持续快速增长的压力,导致土地资源高强度、高风险利用等不可持续发展问题,迫切需要土地科技创新,转变土地资源治理模式,提升土地资源治理能力,以及发展以土地资源数字化、精细化、智能化为核心的“智慧土地”。文章探讨了智慧土地的基本概念和内涵,分析了“智慧土地”建设存在的问题与挑战,提出了亟待突破的关键技术,为我国顺利推进“智慧土地”建设提供参考和借鉴。