电力用户侧大数据分析与并行负荷预测_王德文

资 源 简 介

电力用户侧大数据分析与并行负荷预测_王德文

详 情 说 明

电力用户侧大数据分析与并行负荷预测是智能电网领域的重要研究方向。王德文的研究聚焦于如何利用大数据技术处理海量用电信息，并通过并行计算方法提升负荷预测的效率和精度。

研究首先分析电力用户侧的典型数据特征，包括用电量、时段分布、季节性变化等多元信息。传统单一算法难以有效挖掘这些数据的深层关联，因此需要结合机器学习与并行计算框架（如Hadoop或Spark）进行分布式处理。

核心创新点在于设计了一种并行化的负荷预测模型，通过数据分片和任务分解，将计算负载均衡到多个节点。这种架构不仅加速了模型训练过程，还能动态适应用电行为模式的变化，尤其适用于高并发场景下的实时预测需求。

该技术对电网调度优化具有重要意义——精准的短期负荷预测可降低发电冗余，而长期趋势分析则能为基础设施扩容提供决策依据。未来方向可能包括结合边缘计算实现本地化预测，或引入深度学习模型进一步提升非线性特征的捕获能力。