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电力系统的负荷预测对人们的生产和生活,对电网高效、经济的运行都起到了十分重要的作用。随着智能电网的普及,大部分中型城市每天产生的电网数据都在数百万条,且数据的维度也在不断扩展。如今传统单机环境下的负荷预测方法已捉襟见肘,分布式计算平台很好地解决了单机计算资源和存储资源的瓶颈。传统单机支持向量回归机(SVR)算法适用于小数据情况,在大数据集时因训练时间过长而并不适合。并行化SVR算法已成为近几年的研究热点。本文针对这些问题结合当前最为流行的分布式计算平台Hadoop,使用并行化的SVR算法用于短期负荷