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Spark云平台电力负载预测系统的设计与实现
被引量：
5
1
作者
李磊
王云
+1 位作者
邓洪波
梁志明
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2023年第5期41-45,共5页
基于Spark云计算大数据处理平台,设计了一种新的电力负荷预测方法。该方法以电力负载的一阶梯梯度特征表示电力负载的变化特征;采用非监督机器学习方法避免了人工划分数据为上升与下降两个类别产生的人工成本问腿;并用所划分的两类数据...
基于Spark云计算大数据处理平台,设计了一种新的电力负荷预测方法。该方法以电力负载的一阶梯梯度特征表示电力负载的变化特征;采用非监督机器学习方法避免了人工划分数据为上升与下降两个类别产生的人工成本问腿;并用所划分的两类数据集训练分类神经网络和回归神经网络模型,使得该神经网络模型可以自适的将当前的电力负荷数据调度到相应的回归神经网络模型中进行分类预测。通过实际的电力负荷数据进行验证,实验结果表明,所提出的方法不仅能有效地将电力负载数据自适应进行分类,同时在多种评价指标上均优于其他传统的电力负载预测模型。
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关键词
云计算
电力负载预测
机器学习
大数据分析
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职称材料
题名
Spark云平台电力负载预测系统的设计与实现
被引量：
5
1
作者
李磊
王云
邓洪波
梁志明
机构
华南理工大学电子与信息学院
出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2023年第5期41-45,共5页
基金
广东省科技计划项目(2017A010101027)
2022年度华南理工大学校级探索项目(x2dx/C9226740)。
文摘
基于Spark云计算大数据处理平台,设计了一种新的电力负荷预测方法。该方法以电力负载的一阶梯梯度特征表示电力负载的变化特征;采用非监督机器学习方法避免了人工划分数据为上升与下降两个类别产生的人工成本问腿;并用所划分的两类数据集训练分类神经网络和回归神经网络模型,使得该神经网络模型可以自适的将当前的电力负荷数据调度到相应的回归神经网络模型中进行分类预测。通过实际的电力负荷数据进行验证,实验结果表明,所提出的方法不仅能有效地将电力负载数据自适应进行分类,同时在多种评价指标上均优于其他传统的电力负载预测模型。
关键词
云计算
电力负载预测
机器学习
大数据分析
Keywords
cloud computing
power workload prediction
machine learning
big data analysis
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Spark云平台电力负载预测系统的设计与实现
李磊
王云
邓洪波
梁志明
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2023
5
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