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關(guān)鍵詞：短期負(fù)荷預(yù)測(cè) 負(fù)荷分析 大數(shù)據(jù) 電力用戶 數(shù)據(jù)挖掘 

摘要：針對(duì)電力用戶數(shù)量眾多、數(shù)據(jù)量大、計(jì)算量大等特點(diǎn),提出了基于Hadoop處理框架的大數(shù)據(jù)技術(shù)解決方法;針對(duì)用戶與系統(tǒng)負(fù)荷存在的差異,在用戶負(fù)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(shí)學(xué)習(xí)等方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),為大幅提升預(yù)測(cè)模型的使用效率奠定了基礎(chǔ),從而大幅提高了短期負(fù)荷預(yù)測(cè)精度。與傳統(tǒng)的系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)方式相比,實(shí)例證明該方法具有明顯優(yōu)勢(shì)。

華東電力雜志要求:

{1}作者簡(jiǎn)介：姓名，單位，職務(wù)、職稱，主要研究方向。

{2}論文所涉及的課題如取得國(guó)家或部、省級(jí)以上基金或攻關(guān)項(xiàng)目，應(yīng)腳注于文題頁(yè)左下方，標(biāo)明“基金項(xiàng)目：基金資助（編號(hào)）”，并附基金證書(shū)及復(fù)印件。

{3}正文一般應(yīng)包括以下幾個(gè)部分：①引言；②材料和方法；③結(jié)果；④討論；⑤參考文獻(xiàn)。

{4}本刊擬加入相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)，來(lái)稿如不同意編入電子數(shù)據(jù)庫(kù)，請(qǐng)書(shū)面聲明。

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