摘要：提出了一种针对电力大数据处理的混合实时大数据处理的框架RTDP,提出了RTDP模型的四层体系结构,以及分层计算模式。考虑到RTDP系统对实时性和计算能力的要求,文章采用批量数据处理和流式数据实时处理两种方式相结合的混合处理方法。对于实时性要求不高的数据采用批量数据处理方式进行计算,同时将计算结果作为流式计算的先验知识。本文指出了未来RTDP系统的一般架构和计算方式,也是目前RTDP系统设计的一般方法。

摘要：针对云计算环境下能源消耗严重以及服务器能耗相对较高的问题,本文基于遗传算法提出一种大数据节能优化模型对任务调度进行优化,从而降低服务器能耗,并设计相关的算法对模型进行形式化描述,最后设计相关实验对本文所提算法进行验证。实验结果表明,本文所提出的模型和算法能够有效降低服务器能耗开销,极大地提高系统的资源利用率。

摘要：针对电网大数据时代普遍存在的"一个电网,多套参数"的问题,文中提出一种基于电力大数据的多源异构参数融合方法,通过电网各专业部门、各级调度中心的不同参数数据进行纵向和横向的参数融合技术消除多源电网间的数据参数差异。本数据融合方法可克服传统的采用参数辨识与估计方法的缺陷,提高数据融合效率、缩小数据模型差异以满足电网调度中心运行实际需求。

摘要：提出了基于MapReduce计算模型的电力数据异常检测的并行化设计,实现了多个计算节点对海量的电力数据进行并行化的异常发现,从而快速发现存在异常的采集点。

摘要：给出了eMetaCenter的体系结构、主要功能及开发部署工具;阐述了元数据存储和交换模型(元模型)的设计标准和设计方法。

摘要：线损率是综合反映电网规划设计、生产运行和运营管理水平的关键技术经济指标,线损管理是电网企业重要的管理内容,受传统抄表手段制约,供、售电量不能同步发行,导致线损率月度间剧烈波动,"大月大"、"小月小"的问题无法解决,掩盖了线损管理中存在的问题,降低了其在电网企业管理中本应发挥的监控、指导作用。研究了基于大数据的线损数据采集与存储、统计分析和数据挖掘等内容。实践证明研究成果可行、有效,为电网企业解决供、售电量同步计算,同期线损以及实时线损计算等难题提供了重要的借鉴意义。

摘要：本文针对电力大数据的治理问题,设计了适用于电力企业的相关数据治理体系。首先分析了电力公司所面临的大数据应用治理机遇与挑战,给出了大数据环境下的发展建议;之后分析了影响电力数据质量的主要因素,建立了数据质量评价模型。最后,设计了适用于电力企业的大数据治理体系及相关协议标准,有效提高电力企业的精细化管理和科学决策水平。