[发明专利]一种基于大数据机器学习的能源互联网仿真方法有效
申请号: | 201810092011.5 | 申请日: | 2018-01-30 |
公开(公告)号: | CN108304648B | 公开(公告)日: | 2022-01-28 |
发明(设计)人: | 方琳 | 申请(专利权)人: | 北京融和星电科技有限公司 |
主分类号: | G06F30/20 | 分类号: | G06F30/20;G06F16/27;G06F16/29 |
代理公司: | 北京知呱呱知识产权代理有限公司 11577 | 代理人: | 武媛;孙进华 |
地址: | 100070 北京市丰台区南四环西*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明提供了一种基于大数据机器学习的能源互联网仿真方法,包括:获取第一时间内第一地区的综合能源网络中的设备的第一数据;根据变化周期,将第一数据中的周期性变化的数据分别存储在不同的第一数据库表中;根据预设的数据量阈值,从第一数据库表中确定数据量超过数据量阈值的第一数据库表,并将数据量超过数据量阈值的第一数据库表分别存储在第一地区的数据服务器和第二地区的数据服务器中;第二地区和第一地区相邻;根据变化间隔的期望值,将第一数据中的随机变化的数据存储在第二数据库表中;根据第一数据库表和第二数据库表,利用仿真软件对第一地区的综合能源网络进行仿真。由此,实现对大量分布式能源网络同时仿真。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 数据 机器 学习 能源 互联网 仿真 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于大数据机器学习的能源互联网仿真方法,其特征在于,所述基于大数据机器学习的能源互联网仿真方法包括:获取第一时间内第一地区的综合能源网络中的设备的第一数据;其中,所述第一地区、所述第一地区的综合能源网络、所述第一地区的综合能源网络中的设备、所述第一地区的综合能源网络中的设备的数据均为编码格式;根据变化周期,将所述第一数据中的周期性变化的数据分别存储在不同的第一数据库表中;根据预设的数据量阈值,从所述第一数据库表中确定数据量超过数据量阈值的第一数据库表,并将所述数据量超过数据量阈值的第一数据库表分别存储在第一地区的数据服务器和第二地区的数据服务器中;其中,所述第二地区和所述第一地区相邻;根据变化间隔的期望值,将所述第一数据中的随机变化的数据存储在第二数据库表中;根据所述第一数据库表和所述第二数据库表,利用仿真软件对第一地区的综合能源网络进行仿真。
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