關鍵詞：短期負荷預測 負荷分析 大數(shù)據(jù) 電力用戶 數(shù)據(jù)挖掘 

摘要：針對電力用戶數(shù)量眾多、數(shù)據(jù)量大、計算量大等特點,提出了基于Hadoop處理框架的大數(shù)據(jù)技術解決方法;針對用戶與系統(tǒng)負荷存在的差異,在用戶負荷分析和影響因素分析方面,引入了在處理大數(shù)據(jù)量和知識學習等方面具有獨特優(yōu)勢的數(shù)據(jù)挖掘技術,為大幅提升預測模型的使用效率奠定了基礎,從而大幅提高了短期負荷預測精度。與傳統(tǒng)的系統(tǒng)負荷預測方式相比,實例證明該方法具有明顯優(yōu)勢。

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