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关键词： 云计算技术   大数据分析技术   计算机数据   数据运算   计算机行业   计算机领域   相关数据  

摘要： 随着我国科技的不断进步,计算机领域得到了飞速的发展,数据运算和处理成为计算机领域中极为重要的一部分。当前,在计算机数据进行运算的过程中用到了大数据分析技术,这项技术在应用的过程中有着非常明显的优势,能够更加形象地分析相关数据,还可以对一些数据进行预测,这对于我国计算机行业的发展来讲是非常有利的。因此,可以说云计算技术是当前计算机行业重要的一项技术,通过应用该技术能够更好地推动我国大数据的分析工作,促进我国计算机技术的发展。

关键词： 长短期神经网络   注意力机制   自编码器   电力工程数据   预测模型   大数据分析  

摘要： 针对传统数据分析算法处理高维、海量数据过程中出现的低效、准确率差的问题,基于改进LSTM提出了一种电力工程数据分析与预测算法。该算法使用双向LSTM作为训练模型,从而捕捉到更为广泛的上下文信息。对于模型处理高维数据时遇到数据冗余、噪声较高的问题,使用堆叠稀疏自编码器进行输入数据预处理,进而提升了模型的泛化能力,在模型输出部分结合自注意力机制,进一步聚焦关键特征,提高模型在不同序列集中的性能表现。实验结果表明,在所有对比算法中,文中所提算法的误差最低且性能最优,实际数据误差小于5%,满足电力工程的实际应用需求。

关键词： 桥梁工程   苍容浔江大桥   桩墙组合锚碇   智能化监测技术   物联网   大数据分析  

摘要： 以苍容浔江大桥锚碇基础施工为工程背景,深入探讨了智能化监测技术在桩墙组合锚碇基础中的实际应用。通过对智能化监测方案的选择与实施,集成了物联网、大数据分析和边缘计算技术,显著提高了监测数据的精度,并确保了数据的实时性与自动化处理水平;针对传感器布置安装进行了优化分析,并提出了有效的传感器施工保护措施,大大提升了传感器的存活率。研究成果为智能化监测技术应用以及后续工程施工提供了有力的数据支撑,同时为类似工程提供了有价值的参考。

关键词： 水上无线电   无线电监管   大数据分析  

摘要： 水上无线电监测网络在保障水上无线电通信安全、维护经济发展和社会稳定方面具有重要意义。然而,我国现有的水上无线电监测系统仍处于初步阶段,在信息感知、数据挖掘、信息处理和监测覆盖等方面存在诸多不足。文章介绍了某沿海城市水上无线电智能监测网络的系统架构、主要功能及子系统设计。通过将物联网、云计算、人工智能和大数据分析等新一代信息通信技术应用于无线电监测系统,提升了水上无线电监管的智能化水平,提高了水上无线电管理的效能,为国民经济建设和水上作业安全提供了有力保障。

关键词： 大数据分析   电力系统   电保护   自动化   整定方法  

摘要： 为实现电力系统电保护的快速整定,确保电力系统的稳定运行,本文提出了基于大数据分析的电力系统电保护综合自动化优化策略研究,并通过电力系统电保护动态方程的规划,对基于大数据分析的电保护馈线整定值和电力系统电保护装置进行优化调整,以达成电力系统电保护综合自动化优化的研究目的。优化测试结果测得电力系统电保护综合自动化的运动时间与灵敏度都得到了改善,表明基于大数据分析的电力系统电保护综合自动化优化策略能够显著提升电力系统的保护性能与自动化水平。

关键词： 大数据分析   数据收集与预处理   调度优化   能源管理  

摘要： 阐述智能电网与大数据技术的融合特点,探讨大数据分析在智能电网调度中的应用,提出基于大数据分析的智能电网调度优化策略,包括数据收集与预处理、大数据分析与挖掘、调度优化策略制定。

关键词： 新能源电网   储能系统   大数据分析  

摘要： 随着新能源在电网中的广泛应用,对储能系统运行状态的实时监测与管理显得至关重要。文中研究了基于大数据分析的新能源电网储能系统的运行状态监测方案,旨在应用先进的数据采集、处理和分析技术实现对其状态的精准把握与高效管理,并提出了基于数字孪生模型和云端-边缘协同的大数据平台综合监控方案,提高了监控效率,为电网的稳定运行提供了支撑。研究结果表明,该监测系统能有效处理和分析海量数据,为新能源电网的智能化管理提供了新的思路和方法。

关键词： 大数据分析   电力需求响应管理   机器学习  

摘要： 电力需求响应是一种通过调整或转移电力使用时段来平衡供需的策略,旨在优化电网的运行效率、降低能源成本。随着大数据技术的发展,其在电力系统中的应用提供了新的视角和方法,通过分析大量的消费数据预测电力需求并实时调节供电,能够提升响应策略的实时性和准确性。这种技术的融合为电力需求响应管理提供了更高效的工具,使得电力系统更加智能化和自适应。基于此,阐述电力需求响应的理论基础,介绍电力数据的收集、处理及分析方法,通过模拟需求响应策略来优化管理效率,通过实证分析展示如何利用大数据分析优化电力需求响应管理,从而提升整个电力系统的响应效率和可靠性。

关键词： 电力用户   用电行为   大数据分析  

摘要： 为解决电力用户用电行为分析的难题,提出了一种基于大数据分析的方法。通过多源数据融合和机器学习技术,实现了对电力用户用电行为特征的精准识别。实验结果表明,该方法能够有效区分不同类型用户的用电模式,为电力系统的精准负荷预测和需求侧管理提供了有力支撑。