基于改进K-means算法的电力大数据系统研发

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随着智能电网和大数据技术的发展,对电力大数据进行有效分析,为电力系统的运行提供相应的指导意见越来越重要。提出了基于改进K-means算法的电力大数据系统研发,根据电力大数据分析的实际需求情况,设计了电力大数据的功能模块,主要分为前端和后端两个模块,前端为人机交互界面,后端用于实现数据采集、存储、分析,以及与业务的接口功能。对传统的K-means算法进行了改进,实验对比发现,改进的K-means算法聚类更准确,误分率降低到1%以下。根据电力大数据的需求分析和功能模块设计,开发了一套电力大数据分析平台,平台在福建电力公司实际运行结果验证了此系统的实用性,采用改进的K-means算法对电力设备监测数据进行聚类分析,准确检测出各个设备当前的受污染状况,为电力工作人员实现对设备的管理规划提供了参考意见。
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