基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的電力實(shí)踐案例大數(shù)據(jù)分析

　　本書(shū)基于海量電力數(shù)據(jù)，介紹最新的大數(shù)據(jù)技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法在電力產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用實(shí)踐案例。 基于大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)配變臺(tái)區(qū)停電進(jìn)行預(yù)測(cè)。從停電類(lèi)型、二十四節(jié)氣、停電時(shí)間段對(duì)電力數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析，基于時(shí)間序列實(shí)現(xiàn)停電預(yù)測(cè)，包括處理序列、參數(shù)準(zhǔn)備、時(shí)間序列基礎(chǔ)、創(chuàng)建時(shí)間序列模型、訓(xùn)練模型等步驟，實(shí)現(xiàn)停電臺(tái)區(qū)提前預(yù)警，為臺(tái)區(qū)改造和綜合服務(wù)提供依據(jù)和支撐。 基于大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)高壓用戶(hù)電費(fèi)進(jìn)行預(yù)測(cè)。明確電力生產(chǎn)中高壓用戶(hù)分類(lèi)說(shuō)明，建立預(yù)測(cè)模型架構(gòu)，從數(shù)據(jù)分析過(guò)程出發(fā)，創(chuàng)建模型、訓(xùn)練模型、預(yù)測(cè)時(shí)間準(zhǔn)確率分析評(píng)估，最后形成基于隨即森林實(shí)現(xiàn)電費(fèi)預(yù)測(cè)的模型，有效預(yù)測(cè)電費(fèi)變化，提升電力服務(wù)體系效率，為推進(jìn)高壓用戶(hù)電費(fèi)改革提供數(shù)據(jù)參考。 基于大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)水平預(yù)測(cè)。電力數(shù)據(jù)涉及行業(yè)廣泛，結(jié)合當(dāng)下市場(chǎng)現(xiàn)狀，對(duì)企業(yè)用電量、電費(fèi)等數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，基于時(shí)間序列方法進(jìn)行分析，形成評(píng)價(jià)分析流程，預(yù)測(cè)企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)時(shí)間趨勢(shì)以及狀態(tài)，并按電壓等級(jí)和用戶(hù)類(lèi)型進(jìn)行分析，為企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)提供決策性建議，助力企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)。 基于大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)電力用戶(hù)價(jià)值進(jìn)行分析?；诤Ａ侩娏τ脩?hù)數(shù)據(jù)，按行業(yè)類(lèi)別和用戶(hù)性質(zhì)，利用RFM方法構(gòu)建電力用戶(hù)價(jià)值模型，以樓宇空置和空巢用戶(hù)為重點(diǎn)分析案例，形成具有指導(dǎo)意義的評(píng)價(jià)流程和報(bào)告，為政府科學(xué)決策提供參考依據(jù)。 基于大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)配電網(wǎng)變臺(tái)進(jìn)行精準(zhǔn)投資分析?；陔娏Ξa(chǎn)業(yè)實(shí)際情況，明確配電網(wǎng)變臺(tái)評(píng)價(jià)指標(biāo)說(shuō)明，就配電網(wǎng)變臺(tái)進(jìn)行相關(guān)性分析，形成基于K-means聚類(lèi)算法的優(yōu)質(zhì)變臺(tái)識(shí)別方法，并對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，對(duì)模型進(jìn)行修正，為研究電力配電網(wǎng)變臺(tái)大數(shù)據(jù)人員提供參考。 基于大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)農(nóng)網(wǎng)供電營(yíng)業(yè)廳進(jìn)行評(píng)價(jià)分析?；谵r(nóng)網(wǎng)營(yíng)業(yè)廳業(yè)務(wù)流程和經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，梳理明確營(yíng)業(yè)廳具體指標(biāo)說(shuō)明，對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析，去除多重共線(xiàn)性，按營(yíng)業(yè)廳類(lèi)型進(jìn)行主成分因子分析，計(jì)算營(yíng)業(yè)廳整體得分，形成基于主成分分析的營(yíng)業(yè)廳得分評(píng)價(jià)計(jì)算，得出評(píng)價(jià)營(yíng)業(yè)廳工作質(zhì)效的評(píng)價(jià)體系，輔助農(nóng)網(wǎng)營(yíng)業(yè)廳革新調(diào)整。 基于大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法生成基于OCR字符識(shí)別工具。對(duì)圖片和數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，形成基于OCR光學(xué)字符和手寫(xiě)字符識(shí)別模型，并結(jié)合實(shí)際情況，對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和修正，生成穩(wěn)定的基于OCR提取圖像關(guān)鍵信息。 基于大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法生成一般工商業(yè)電價(jià)優(yōu)選工具?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，利用Python工具，對(duì)海量工商業(yè)電價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，達(dá)到電費(fèi)自動(dòng)計(jì)算的目的，并形成電費(fèi)優(yōu)惠金額自動(dòng)輸出，形成數(shù)據(jù)結(jié)果可視化，構(gòu)建電費(fèi)自動(dòng)化，減少業(yè)務(wù)工作人員工作環(huán)節(jié)，節(jié)省電力運(yùn)營(yíng)和服務(wù)成本。

　　國(guó)網(wǎng)寧夏電力公司是國(guó)家電網(wǎng)公司全資子公司，屬?lài)?guó)有特大型能源供應(yīng)企業(yè)，主要從事寧夏回族自治區(qū)境內(nèi)電網(wǎng)的建設(shè)、運(yùn)行、管理和經(jīng)營(yíng)，為寧夏經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展提供充足、穩(wěn)定的電力供應(yīng)和優(yōu)質(zhì)、高效的服務(wù)。國(guó)網(wǎng)寧夏電力公司經(jīng)營(yíng)區(qū)域覆蓋寧夏回族自治區(qū)全境，覆蓋國(guó)土面積6.64萬(wàn)平方公里，供電服務(wù)人口688萬(wàn)人。截至2020年底，公司用工總量13601人，其中長(zhǎng)期職工9107人、供電服務(wù)（農(nóng)電）職工3258人、集體企業(yè)用工1126人、勞務(wù)派遣110人。