本文關(guān)鍵詞： 時(shí)間序列數(shù)據(jù) 實(shí)時(shí)預(yù)測(cè) Storm平臺(tái) 自回歸積分移動(dòng)平均模型 電網(wǎng) 大數(shù)據(jù)　出處：《計(jì)算機(jī)工程》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行產(chǎn)生的時(shí)間序列數(shù)據(jù)展開實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)研究,提出基于Storm平臺(tái)和ARIMA模型的預(yù)測(cè)框架。分析不同類型電網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)的特點(diǎn),預(yù)設(shè)擬合模型以降低模型構(gòu)建的盲目性,縮短預(yù)測(cè)時(shí)間,同時(shí)設(shè)計(jì)基于HBase的新型時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式加快數(shù)據(jù)檢索速度。通過對(duì)海量的時(shí)序數(shù)據(jù)源進(jìn)行并發(fā)預(yù)測(cè),比較不同數(shù)據(jù)樣本對(duì)預(yù)測(cè)值的影響并實(shí)時(shí)分析預(yù)測(cè)誤差。經(jīng)實(shí)例從預(yù)測(cè)精度、運(yùn)算速度、占用資源3個(gè)角度驗(yàn)證了該框架的有效性與實(shí)用性。
[Abstract]:The real-time prediction of time series data generated by power grid operation is studied, and a prediction framework based on Storm platform and ARIMA model is proposed. The characteristics of different types of grid time series data are analyzed, and the fitting model is preset to reduce the blindness of model construction. At the same time, a new time series data storage mode based on HBase is designed to speed up data retrieval. The influence of different data samples on the prediction value is compared and the prediction error is analyzed in real time. The validity and practicability of the framework are verified from three angles of prediction accuracy, operation speed and resource occupation.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)控制與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院;
【基金】：中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(2015XS72)
【分類號(hào)】：O211.61;TP311.13;TM76

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本文編號(hào)：1494244