面向智能电网负荷预测的电力大数据关键技术

项目名称： 面向智能电网负荷预测的电力大数据关键技术

项目编号： No.61472236

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2015

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 雷景生

作者单位： 上海电力大学

项目金额： 85万元

中文摘要： 随着坚强智能电网的快速发展,电力数据呈现爆炸性的增长，电力大数据的格局已经形成。电力大数据的数据体量巨大，数据类型繁多，处理速度快特性对传统的数据处理技术提出了新的挑战。传统的数据处理方法以及电力应用技术远远不能适应电力大数据的应用需求。本项目针对智能电网负荷预测的准确性和实时性要求，对大数据的集成、质量控制、存储方法、分析与处理等关键技术展开深入研究。重点研究：（1）多源异构的电力大数据集成技术；（2）电力大数据的高性能存储及高效数据访问；（3）分布式环境下准确、高效的电力负荷预测算法。本项目的研究成果将有效提升电力负荷预测的准确性和实时性，推动电力大数据技术在智能电网建设中广泛和深入的应用。

中文关键词： 分布式计算；云计算；数据挖掘；资源虚拟化

英文摘要： With the rapid development of the smart grid, data on electric power show explosive growth. Big data on electric power has been formed. The traditional data processing technologies have been challenged by the big data on electric power with huge data volume, various data types, and fast processing speed. To satisfy the real-time requirement for load forecasting accuracy, the project studies on the key technology of big data integration, quality control, storage method, analysis and processing etc. The research contents include: (1) the data integration technology of the multi-source heterogeneous data; (2) the high-performance storage and efficient data access technologies of the big data on electric power; (3) the accurate and efficient load forecasting algorithms under the distributed environment. The research results of the project will effectively improve the accuracy of real time power load forecasting and promote the in-depth applications of big data in the smart grid.

英文关键词： Distributed Computing;Cloud Computing;Data Mining;Resource Virtualization