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
圖6 采用STL方法得到的預(yù)測結(jié)果 (
圖7 STL預(yù)測值與真實值對比結(jié)果Fig.7 Comparison of predicted and real values of STL
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
圖8 采用Holt Winters方法得到的預(yù)測結(jié)果Fig.8 The forecasting results using Holt Winters method
圖9 Holt Winters預(yù)測值與真實值對比結(jié)果Fig.9 Comparison of predicted and true values using Holt Winters method
4)對于不同預(yù)測算法的效果可以通過計算其RMSE進行比較,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,達到變被動維護為主動預(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
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[16]

責(zé)任編輯:售電衡衡
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