文档摘要：构建基于数据中台的电力大数据挖掘分析平台,其中数据源层获取来自不同渠道的电力初始大数据,数据中台层数据接入模块负复制传输数据源层获取的多种电力大数据;数据挖掘分析模块在数据服务、运营模块支持下,通过提取电力大数据语义关联特征量,结合模糊C均值算法的特征聚类融合,高效挖掘电力大数据,并利用密度峰值聚类方法分析数据挖掘结果,检测电力数据异常值;业务应用层呈现挖掘分析结果.实验表明该技术可以挖掘到不用电力大数据之间的潜在关系,通过电力正常数据样本点的聚类,筛选出异常电力数据,实现异常电力大数据分析.
Abstract：Thispaperconstructsapowerbigdataminingandanalysisplatformbasedonadatacenter.Thedatasourcelayerobtainsinitialpowerbigdatafromdifferentchannels,andthedataaccessmoduleatthedatacenterlayerreplicatesandtransmitsvariouspowerbigdataobtainedfromthedatasourcelayer.Thedatamininganalysismodule,supportedbythedataserviceandoperationmodules,extractssemanticcorrelationfeaturesfrompowerbigdataandcombinesthemwiththefeatureclusteringfusionofthefuzzyC-meansalgorithmtoefficientlyminepowerbigdata.Thedensitypeakclus-teringmethodisusedtoanalyzethedataminingresultsanddetectoutliersinpowerdata.Thebusinessapplicationlayerpresentsmininganalysisresults.Experimentshaveshownthatthistechnologycanexplorepotentialrelationshipsbetweendifferenttypesofelectricitybigdata.Byclusteringnormalelectricitydatasamplepoints,abnormalelectricitydatacanbefilteredout,achievinganalysisofabnormalelectricitybigdata.
作者：刘驹Author：LIUJu
作者单位：中国南方电网广东电网汕头供电局,广东汕头515041
刊名：电工技术
Journal：ElectricEngineering
年，卷(期)：2024, (10)
分类号：TP391
关键词：数据中台 电力大数据 数据挖掘 数据分析 模糊C均值 密度峰值聚类
Keywords：datacenter powerbigdata datamining dataanalysis fuzzyC-means fastdensitypeakclustering
机标分类号：TP391O65TS201.2
在线出版日期：2024年7月10日
基金项目：基于数据中台的电力大数据高效挖掘分析技术研究[
期刊论文] 电工技术--2024, (10)刘驹构建基于数据中台的电力大数据挖掘分析平台,其中数据源层获取来自不同渠道的电力初始大数据,数据中台层数据接入模块负复制传输数据源层获取的多种电力大数据;数据挖掘分析模块在数据服务、运营模块支持下,通过提取电力...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
本文读者也读过
相似文献
相关博文
关键词：数据中台,电力大数据,数据挖掘,数据分析,模糊C均值,密度峰值聚类,
|
|
