基于大數(shù)據(jù)的電力信息通信預(yù)警技術(shù)研究
,步驟如下:
1)用timeSeries包中的ts()函數(shù)將采樣的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為時間序列。
2)用forecast中的STL函數(shù)把時間序列分解為周期性成分、趨勢成分以及殘余量。
3)使用forecast包中的Holtwinters函數(shù)和arima或auto.arima函數(shù)進(jìn)行預(yù)測。使用arima函數(shù)需要給出系統(tǒng)階數(shù),可根據(jù)特征的分布判斷系統(tǒng)是否穩(wěn)定。此處分別選用兩種方法進(jìn)行預(yù)測,使用前40天的流量數(shù)據(jù)來預(yù)測之后10天的流量。
采用STL方法得到的預(yù)測結(jié)果及與實際值對比結(jié)果如
采用Holt Winters方法得到的預(yù)測結(jié)果及與實際值得對比結(jié)果如
4)對于不同預(yù)測算法的效果可以通過計算其RMSE進(jìn)行比較,RMSE越小則效果越好。
從兩種方法中都可以看到9月8日的流量與預(yù)測值完全不一樣。其中RMSE(STL)=6 422 703 125,RMSE(Holt Winters)=14 392 074 663,其中,Holt Winters RMSE較大一方面是因為流量數(shù)據(jù)本身就很大,另一方面是因為9月8日的流量數(shù)據(jù)存在異常。因此,STL預(yù)測的RMSE較小,預(yù)測的效果
更好。
4 結(jié)語
隨著國家電網(wǎng)公司SG186、SG-ERP、三集五大等信息化建設(shè)的不斷深化,電力業(yè)務(wù)越來越依賴于信息通信系統(tǒng)。如何提升信息系統(tǒng)的服務(wù)能力,讓信息化建設(shè)和運維投入更加有效和合理成為當(dāng)前亟需解決的問題。本文主要研究了基于大數(shù)據(jù)的信息通信風(fēng)險預(yù)警架構(gòu)與算法,并設(shè)計了基于提出的架構(gòu)及算法的信息通信風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng),通過綜合運用大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析技術(shù)、信息通信狀態(tài)評估技術(shù)、信息通信趨勢預(yù)測技術(shù),實現(xiàn)對運維數(shù)據(jù)的分析和挖掘,幫助運維人員根據(jù)大量運維數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的潛在問題,實現(xiàn)風(fēng)險實時預(yù)警和趨勢準(zhǔn)確預(yù)測,達(dá)到變被動維護(hù)為主動預(yù)防的運維效果,將工作重心轉(zhuǎn)向風(fēng)險分析和故障處理方面,有效規(guī)避風(fēng)險,提高運維人員的工作效率,提升公司的整體信息通信故障監(jiān)測和風(fēng)險預(yù)警能力。
(編輯:鄒海彬)
參考文獻(xiàn)
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責(zé)任編輯:售電衡衡
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