务型平台轻量级应用全景化分析的价值信用风险等方面综合评估，实现用户类型细分，并对不同温度对用电的影响进行总体分析。省公司将大客户归类为风险优质普通发展等类用户，其中风险客户识别率提升。结语企业级大数据平台的构建及应用，使大数据的价值得到了定程大数据技术在电力行业的研究与应用论文原稿分析场景该场景是基于营销用户档案数据用电信息采集电量负荷数据，构建用户用电行为特征模型库，结合温度变化等数据，对用户用电行为特征影响进行分析。在传统短期负荷预测方法中增加气温等影响因素的辅助输入变量，对于提高短期日场景该场景是基于用电信息采集系统的海量数据，建立防窃电分析模型，结合电网信息，采用大数据挖掘和数据关联技术实现对现场计量异常情况窃电行为的在线监测，灵活开展防窃电业务，及时发现异常行为，挽回电网经济损失。在实级大数据平台中的两项典型应用，最后对大数据分析技术在电力行业的应用前景做了展望。其他从配置管理安全和数据管理方面，提供了大数据平台的配套管理功能，实现各个组件集中化的监控配置，数据接入的身份权限控制和安全审计功能。数据存储基于集群架构，采用分布式技术构建成本较低可支持灵活扩展的存储系统，支撑公司类数据的存储需求。同时，支持高效的数据即席查询非结构化数据处理内存读写操作等功能。大数据技术在电力行业的研究与应用论文原稿。摘要照不同的采集频率进行接入。数据分析能够提供横跨多个业务的分析模型和数据挖掘算法，构建模型库和算法库，开展数据模拟分析和计算预测，满足各类应用的分析挖掘需求，为分析决策类应用提供支撑。大数据技术在电力行业的研究与应用鲁木齐市。摘要随着信息通信技术的不断进步，数据已经成为关乎企业发展的重要战略资源，大数据的分析应用得到了各行各业的强烈关注。本文首先介绍了大数据分析技术在电力行业的落地企业级大数据平台的功能及组件实现，随后描述了电总体分析。省公司将大客户归类为风险优质普通发展等类用户，其中风险客户识别率提升。结语企业级大数据平台的构建及应用，使大数据的价值得到了定程度的发挥，也给企业信息管理模式带来了巨大的变革，提高了公司数据分析应用水平电行为特征模型库，结合温度变化等数据，对用户用电行为特征影响进行分析。在传统短期负荷预测方法中增加气温等影响因素的辅助输入变量，对于提高短期日负荷预测精度增加电力系统调度效率以及缓解区域供电不足等方面具有重要意义。大数据技术在电力行业的研究与应用论文原稿论文原稿。数据整合数据整合采用增量捕获工具等多种技术手段，满足了关系型数据库和非关系型数据库等异构数据源的接入需求，提供数据的实时推送抽取等采集功能，能够支撑数据按照不同的采集频率进行接入。席查询非结构化数据处理内存读写操作等功能。数据整合数据整合采用增量捕获工具等多种技术手段，满足了关系型数据库和非关系型数据库等异构数据源的接入需求，提供数据的实时推送抽取等采集功能，能够支撑数据信息，采用大数据挖掘和数据关联技术实现对现场计量异常情况窃电行为的在线监测，灵活开展防窃电业务，及时发现异常行为，挽回电网经济损失。在实际应用中运用关联度累加算法，建立防窃电异常分析模型，实现对现场计量异常情况网业务在企业级大数据平台中的两项典型应用，最后对大数据分析技术在电力行业的应用前景做了展望。数据存储基于集群架构，采用分布式技术构建成本较低可支持灵活扩展的存储系统，支撑公司类数据的存储需求。同时，支持高效的数据即。未来，大数据技术将继续服务于电网生产经营管理和优质服务等领域，构建提升优化预测预警企业决策等类型的大数据应用场景，进步提高企业服务能力，促进管理提升和业务创新。作者单位国网新疆电力公司信息通信公司新疆维吾尔自治区实际应用中运用随机森林结合时间序列聚类模型构建负荷预测模型客户用电特征细分模型，建设用电行为特征分析用电影响因素分析场景，对每类客户群从客户价值信用风险等方面综合评估，实现用户类型细分，并对不同温度对用电的影响进行窃电行为的在线监测，分析用户窃电嫌疑程度。省公司基于该场景开展防窃电工作，窃电用户稽核命中率提升，工作效率提升倍。基于气温变化对客户用电影响分析场景该场景是基于营销用户档案数据用电信息采集电量负荷数据，构建用户用大数据技术在电力行业的研究与应用论文原稿网生产运行及经营管理等方面的进步优化，初期实现了个方面的典型应用。以防窃电预警分析场景和基于气温变化对客户用电影响分析场景为例。防窃电预警分析场景该场景是基于用电信息采集系统的海量数据，建立防窃电分析模型，结合电网应用管理模应运而生。构建统的企业级大数据平台，使用有别于传统的采集存储和处理技术，实现了横跨多个业务类型快速灵活可定制的数据关联分析，同时也满足满企业管理提升和业务创新的需求。大数据技术在电力行业的研究与应用论文的发挥，也给企业信息管理模式带来了巨大的变革，提高了公司数据分析应用水平。未来，大数据技术将继续服务于电网生产经营管理和优质服务等领域，构建提升优化预测预警企业决策等类型的大数据应用场景，进步提高企业服务能力，促进负荷预测精度增加电力系统调度效率以及缓解区域供电不足等方面具有重要意义。在实际应用中运用随机森林结合时间序列聚类模型构建负荷预测模型客户用电特征细分模型，建设用电行为特征分析用电影响因素分析场景，对每类客户群从客户际应用中运用关联度累加算法，建立防窃电异常分析模型，实现对现场计量异常情况窃电行为的在线监测，分析用户窃电嫌疑程度。省公司基于该场景开展防窃电工作，窃电用户稽核命中率提升，工作效率提升倍。基于气温变化对客户用电影数据分析典型场景应用通过企业级大数据平台进行数据整合挖掘分析，实现了对电网生产运行及经营管理等方面的进步优化，初期实现了个方面的典型应用。以防窃电预警分析场景和基于气温变化对客户用电影响分析场景为例。防窃电预警分析要随着信息通信技术的不断进步，数据已经成为关乎企业发展的重要战略资源，大数据的分析应用得到了各行各业的强烈关注。本文首先介绍了大数据分析技术在电力行业的落地企业级大数据平台的功能及组件实现，随后描述了电网业务在企业