基于机器学习算法的电力实践案例大数据分析--聚文网

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内容简介

近年来，随着信息技术的发展，大数据技术和理念在金融、交通、物流和餐饮等传统行业广泛应用，产生了颠覆性影响，改变了这些行业的格局。通过大数据与传统产业融合，推动生成方式和商业模式创新已成为发展潮流和各方共识。而电网数据总量已达到PB级，且日增长量达到TB级，数据涉及行业广泛，蕴含着巨大的价值。如何利用大数据技术对海量电力数据进行分析，挖掘其中的价值，对其加以利用，成为当下急需解决的问题。本书针对以上问题，以全面推进配电网高质量发展为主线，以提升电力服务质量和效率为目标，从电力预测、识别和生产方面入手，利用近期新大数据技术和机器算法对海量电力数据进行分析，挖掘电力数据业务价值，提高电力运营效率，推进电力数据综合应用，构建电力数据服务体系，提升电力所有渠道数据一体化运营管理能力，为企业决策提供数据支撑，为电力大数据处理技术研究人员和从业人员提供科学依据和参考。

前言
1大数据分析介绍
1.1大数据概述
1.2数据准备
1.3模型规划
1.4机器学习
2配变台区停电精准预测
2.1概述
2.2数据分析过程
2.3基于时间序列实现停电预测
2.4建议
3高压用户电费回收风险预测
3.1概述
3.2数据分析过程
3.3高压用户电费风险预测分析
4企业复工复产水平预测
4.1概述
4.2基于时间序列实现企业复工复产水平预测
4.3建议
5电力用户价值分析
5.1概述
5.2数据准备
5.3基于RFM构建电力用户价值模型
5.4用电客户数据挖掘分析之楼宇空置率
6配电网台区精准投资分析
6.1概述
6.2问题分析
6.3关键指标分析
6.4分析内容
7农网供电营业厅评价分析
7.1数据准备
7.2数据预处理
7.3模型建立及调参
7.4模型检验
8一般工商业电价优选工具生成
8.1概述
8.2存在的问题
8.3基于Python实现电费自动计算
8.4案例实测
参考文献

基于机器学习算法的电力实践案例大数据分析

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