[发明专利]一种基于数据挖掘的负荷预测方法在审
| 申请号： | 201910729303.X | 申请日： | 2019-08-08 |
| 公开（公告）号： | CN110766189A | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 任娴婷;毛以军;吴昌;留益斌;李震;杨春华;王继军;张思;黄远平;杨向明;徐红泉;黄炎阶 | 申请（专利权）人： | 国网浙江省电力有限公司衢州供电公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 32300 南京源古知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 郑宜梅 |
| 地址： | 324000 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明具体为一种基于数据挖掘的负荷预测方法，利用配电网大数据存储与计算的基于Hadoop的Spark计算平台，利用Hadoop集群对火电大数据进行分布式存储，并结合Spark计算框架对火电大数据进行数据挖掘，从而建立各个监测点的负荷模型。本发明能够根据各个测量点负荷实际运行的特性，对参数进行数据清洗、稳态工况判定，提高数据质量，并排除动态不稳定工况数据对数据挖掘结果的影响，能够全面精确的挖掘出符合实际负荷模型。 | ||
| 搜索关键词： | 数据挖掘 配电网 分布式存储 负荷模型 负荷预测 计算平台 实际负荷 数据清洗 挖掘结果 稳定工况 稳态工况 测量点 大数据 监测点 判定 存储 挖掘 | ||
【主权项】：
1.一种基于数据挖掘的负荷预测方法，其特征在于：利用配电网大数据存储与计算的基于Hadoop的Spark计算平台，利用Hadoop集群对火电大数据进行分布式存储，并结合Spark计算框架对火电大数据进行数据挖掘，从而建立各个监测点的负荷模型；具体包括以下步骤：/n步骤1:预处理：准备各个测量点的训练数据和初始数据，并对数据进行归一化预处理；/n步骤2:确定对应测量点的神经网络的拓扑机构；/n步骤3:根据神经网络的拓扑结构，确定粒子的维数D，即/nD＝q×(n+m+1)+m (1)/n式(1)中，n,q和m分别为输入层、隐含层和输出层节点数；/n步骤4:设置随机产生Ni个粒子的初始位置X
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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