联邦学习在电力数据分析中的应用及隐私保护研究

近年来,人工智能技术在智能电网的调控和数据分析中发挥着日益重要的作用,但是在智能电网数据分析中的“数据壁垒”和隐私泄露是当前亟待解决的问题。为此,文章引入了人工智能领域新兴的联邦学习概念,分析了联邦学习在电力数据分析中的研究现状,并探索了联邦学习在电力数据分析中的应用场景。联邦学习方法能够在最大程度提高模型精确度的同时保证机器学习算法的收敛性与优良性能;将联邦学习与电力数据分析相结合,既能最大化地发挥利益相关者的作用,又能满足各利益相关者的隐私保护需求。联邦学习将为智能电网的信息化和智能化发展开辟全新的路径。

结合GA和LSTM网络的电力数据分析方法

针对现有电力数据利用不全面、负荷预测精度不理想等问题,文中提出了一种结合遗传算法(GA)和长短期记忆网络(LSTM)的电力数据分析方法。采用GA算法优化LSTM网络、选择最佳窗口大小及神经元数目等结构因素。利用优化后的LSTM网络进行电力数据分析,实现负荷可靠预测。基于Python仿真平台,以平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)为评价指标对所提方法进行实验论证。结果表明,所提方法能够实现3类用户的分类并准确预测电力负荷,其MAE与RMSE值分别为88.32和120.01,均优于其他对比方法。

安全生产电力大数据分析系统设计与应用分析

对电力企业用电安全风险以及需求进行研究,提出设计一款电力大数据分析系统的建议,在该系统设计中集合了向量分析法、数据挖掘算法以及态势感知法,划分了事态评估、趋势预测、知行管控、风险感应4个子系统,以期为电力企业电力生产提供技术支持,为实现对电力生产过程的监管,防控用电风险、感知风险提供参考。

基于Spark Streaming的电力流式大数据分析架构及应用

近年来,为了应对许多业务需求的实时性要求,大数据流计算得到了研究。文章通过使用Apache Hadoop、Spark Streaming、Kafka和NoSQL Cassandra等开源资源,提出了一种用于电力流式大数据分析的通用架构。通过高吞吐量发布-订阅消息传递、实时计算和分布式存储系统的结合有效地解决并发访问数据流的收集、存储、实时分析等问题,从而实现电力行业流数据的实时分析。最后构建用电数据实时异常检测系统验证了其性能。

基于电力数据的重点人群在室用电行为分析方法研究及应用

挖掘电力大数据蕴含丰富的隐藏信息是当前重要研究方向。针对市域治理中重点人群漏管、脱管、失控等管理难题,应用电力大数据融合驱动的理念,开展基于电力行为分析模型的重点人群在室监测技术研究。首先,结合市域治理需求构建基于多维电力大数据的分析应用框架;其次,创新性提出基于“电力行为-在室行为”异常分析模型,通过熵权法对用电特征向量信息进行动态权重分配形成动态加权余弦相似度分析模型,并对以历史样本相似度规律形成判断阈值,实现重点人群在室用电态势感知和异常研判;再次,面向多源系统及多方服务应用主体,进行了“平台流-技术流-业务流”三流合一的工程应用架构设计;最后,分析南京江北的公安数字化市域治理项目的应用成效,验证电力大数据深度挖掘对推动科技强警的重要作用。

基于云计算的电力大数据分析技术与应用

大数据处理系统在电力资源供应系统中的应用,实现了电力管理系统的智能化发展,云计算技术基于计算机数据处理基础上,将数据应用于处理技术的分析应用向结合,大大提高了电力信息处理的速率,优化电力系统的内部资源的控制管理,是我国电力系统逐步完善的重要体现。

云计算视野中的电力大数据分析技术与应用分析

当前的社会与以往阶段有着明显的不同,时代事物不同,时代特征不同。然而能够从各个迹象中观察到社会是不断发展着的。在社会有利条件下一种服务新模式出现,正是当前渗透各个行业的具有较大热度的云计算,云计算的出现并不是偶然,其是在互联网的基础上形成的,属于一种虚拟化技术。各行业意识到了云计算的价值掌握了它们的属性,电力行业总体也开始建立全新的高性能平台,传统的数据处理系统已经被新型处理系统所代替,我们必须要承认电力数据分析技术的价值,就目前情况来看,借助电力大数据分析技术行业实现了良好的发展,具有重要意义。

论电力用户侧大数据分析与并行负荷预测

随着电力用户的增加,各种电力用户产生的数据,用传统的简单的负荷预测方法难以满足人们对于大数据的分析。大数据时代的来临,在电力系统中不断显现出来的。随着智能电网、通信网络技术和传感器技术的发展,直接导致了电力用户侧数据呈指数式增长,使电力用户侧大数据变得十分复杂。本文主要是针对电力用户侧数据的一些特点提出一些并行负荷预测方法。电力用户侧数据特征有数据数量大、数据结构类型繁多和更新的速度快。电力用户侧大数据在存储处理这些数据上对我们研究这些数据是一个挑战。本文是基于随机森林算法的并行负荷预测方法,通过现代热门的云计算,对影响数据的历史负荷、温度、风速等数据进行并行化分析。

深度学习在电力通信数据分析与预测中的应用研究

文章主要研究深度学习在电力通信数据分析和预测中的应用,首先介绍深度学习的基础结构(如神经网络)及其在处理大数据和复杂数据集方面的优势,接着分析电力通信数据的大规模性和复杂性,并探讨数据预处理方法。研究聚焦于使用深度学习模型,尤其是长短期记忆网络和深度前馈神经网络,来提高电力系统性能指标的预测准确性。实验结果表明,优化的模型在电力负荷预测和设备状态监测方面显示出高准确率,证明了深度学习在电力系统数据分析领域的有效性,并为电力行业的智能化管理和决策提供了技术支持。

面向智能电网的电力大数据分析技术探讨

在电力大数据分析技术的应用下,智能电网的建设不断加快,促进了我国电力事业整体水平的提高。文章就面向智能电网的电力大数据分析技术进行研究。

面向智能电网的电力大数据分析技术探讨

阐述了智能电网与电力大数据分析技术的关系,分析了面向智能电网的电力大数据分析技术的具体应用情况,为电力企业决策提供有效依据,提高居民用电质量。

电力监控数据分析在轨道交通运行优化中的应用

本文研究了电力监控数据分析相关技术在轨道交通运行中的应用,通过对电力监控数据的采集、处理和分析,可以深入了解轨道交通的运行状态,及时发现并预警潜在的问题。基于这些数据,研究者进一步建立实时监测系统和智能决策模型,为轨道交通的运营决策提供科学依据。应用结果表明,通过电力监控数据分析技术,可以有效地降低故障率、提高运行安全性,并优化列车的能耗管理,从而降低运营成本。

基于云计算的电力大数据分析技术与应用分析

随着我国科技的不断进步与发展,各领域都在朝着智能化、数据化、信息化的方向转变,与此同时,人们的生活水平也在不断的上升,生活质量也得到了很大程度上的改善,这都得益于我国计算机技术的发展。而电力作为人们生活中必不可少的资源,拥有规模大、数据多的特点,在现代社会的发展背景下,也需要借助相应技术,包括计算机技术、信息处理技术、互联网技术等,对其功能、系统进行改善,以提高电力数据的处理效率。

基于云计算的电力大数据分析技术与应用

随着人们生活质量的不断提高,对电力资源的依赖越来越强。我国越来越重视电网建设,整体规模不断扩大。因此,对于电力部门来说,需要处理各种各样的电力数据和信息,整体的工作量是比较大的,为了更好地保障电力数据处理的有效性,需要不断地提高数据分析的能力,保障数据的准确性,采用云计算技术来实现电力资源的全方面化,保证整体工作的质量。

揭示电力系统运行数据中因果关系的逆信息熵因果推理方法

随着电力系统数据采集手段的不断完善,基于数据的分析方法在电力系统运行分析中扮演着日益重要的角色。现有的数据分析方法主要分析数据之间的相关关系。事实上,两个强相关变量间通常呈现出不对称的因果关系。若能揭示电力系统运行变量间的因果关系,必将有助于深刻地洞察电力系统运行的内在规律性。近年来,因果推断的研究取得很大进展,使得基于数据的因果分析成为可能。该文从物理机制上揭示电力系统中强相关变量之间因果关系的不对称属性;提出一种逆信息熵因果推理(reciprocal information entropy causal inference,RIECI)方法,所构建的指标不仅可以有效判别相关变量间的因果方向,还能正确反映因果强度。在电力系统算例中的验证表明,RIECI方法能有效揭示电力系统运行数据中的因果关系。对电力系统运行数据中因果关系的分析对于认知电力系统运行机理和正确调控电力系统运行状态有重要意义。

基于MapReduce云计算的智能电网数据分析方法研究

针对构建智能电网过程中存在云端储存数据冗杂,导致电力系统调度准确性下降,严重危害电力系统稳定运行的问题。文中提出了一种基于MapReduce云计算的智能电网数据分析方法,该方法在智能电网云计算的基础上,采用MapReduce并行优化算法以提升系统响应效率,并依据该算法构建了MapReduce云计算模型。最后,将该方法应用于智能电网的数据分析中进行验证,结果表明,该智能电网数据分析方法能够有效提升电力数据分析的准确性和效率,具有良好的工程应用价值。

电力系统信号与数据的压缩传感技术综述

随着智能电网建设及电力系统自动化、智能化水平的不断提高,电力系统信号分析与数据处理方法在电力系统中的重要作用进一步凸显。压缩传感(CS)是一种基于信号的稀疏特性,将利用奈奎斯特采样定理的信号采样过程转化为基于优化计算恢复信号的观测过程的新兴信号处理方式,并广泛应用于信号/图像处理、医疗成像与无线通信等领域。基于压缩传感的电力系统信号分析与数据处理方法具有采样速率低、高压缩比,以及便于提取信号特征等优点,因而,在电力系统中具有广泛的应用前景。描述了压缩传感理论框架,并对该理论在电力系统信号分析与数据处理中的应用进行详细综述,其中主要围绕电能质量分析、故障分析、电力系统模态识别、电力系统预测、数据传输,以及智能电网等方面进行评述,并结合压缩传感在电力系统信号分析与数据处理领域的发展状况,对其发展前景进行展望。

基于用户消费行为的电力数据客户立体画像构建

针对现有技术中用户消费行为数据繁多,电力数据分析能力较差的问题,构建了电力数据客户立体画像系统,实现了对用户消费行为的多信息分析。设计了FCM分类算法模型,实现对电力用户消费行为数据信息立体画像原始数据信息分类,提高了数据分类能力。构建了灰色GM(1,1)模型,实现对用电行为数据信息的分析,从而提高电力数据客户立体画像分析和应用能力。试验表明,研究所提方法分类准确率达95%以上,误差在1%以下,准确度高,研究所提方法方法提高了电力用户消费行为数据信息分析能力。

基于图像深度学习的电力工程巡视识别算法设计

针对电力工程线路图像信息利用程度低的问题,基于图像深度学习技术,文中提出了电力线路档距智能识别与审计算法。该算法利用维纳滤波进行电力线路图像的预处理,采用极线矫正和立体匹配完成实际空间点在双目图像中的映射匹配。同时使用Sobel算子进行边缘检测,并通过三维坐标转换实现电力线路档距的智能识别与审计。仿真算例结果表明,所提算法的档距识别平均误差仅为3.4%,相比于单目测距算法具有更高的识别准确度。且在实际电力工程应用中,该算法对档距不合格线路的识别率高达85%,远大于单目测距法的40%,故可有效提升电力工程线路审计的智能化水平。

大数据分析在用电采集数据分析与智能监测系统的设计与实现

用电采集数据分析和智能监测系统是:用电数据搜集系统在配电网搜集的数据作为前提,综合营销系统、GIS、PMS系统等通过营配集成运用效果,对配电网运行、供电稳定性、线损进行检测.