基于機器學習算法的電力實踐案例大數(shù)據(jù)分析

　　本書基于海量電力數(shù)據(jù)，介紹最新的大數(shù)據(jù)技術和機器學習算法在電力產(chǎn)業(yè)中的應用實踐案例。 基于大數(shù)據(jù)分析和機器學習算法對配變臺區(qū)停電進行預測。從停電類型、二十四節(jié)氣、停電時間段對電力數(shù)據(jù)進行整合分析，基于時間序列實現(xiàn)停電預測，包括處理序列、參數(shù)準備、時間序列基礎、創(chuàng)建時間序列模型、訓練模型等步驟，實現(xiàn)停電臺區(qū)提前預警，為臺區(qū)改造和綜合服務提供依據(jù)和支撐。 基于大數(shù)據(jù)分析和機器學習算法對高壓用戶電費進行預測。明確電力生產(chǎn)中高壓用戶分類說明，建立預測模型架構，從數(shù)據(jù)分析過程出發(fā)，創(chuàng)建模型、訓練模型、預測時間準確率分析評估，最后形成基于隨即森林實現(xiàn)電費預測的模型，有效預測電費變化，提升電力服務體系效率，為推進高壓用戶電費改革提供數(shù)據(jù)參考。 基于大數(shù)據(jù)分析和機器學習算法對企業(yè)復工復產(chǎn)水平預測。電力數(shù)據(jù)涉及行業(yè)廣泛，結合當下市場現(xiàn)狀，對企業(yè)用電量、電費等數(shù)據(jù)進行處理，基于時間序列方法進行分析，形成評價分析流程，預測企業(yè)復工復產(chǎn)時間趨勢以及狀態(tài)，并按電壓等級和用戶類型進行分析，為企業(yè)復工復產(chǎn)提供決策性建議，助力企業(yè)復工復產(chǎn)。 基于大數(shù)據(jù)分析和機器學習算法對電力用戶價值進行分析。基于海量電力用戶數(shù)據(jù)，按行業(yè)類別和用戶性質(zhì)，利用RFM方法構建電力用戶價值模型，以樓宇空置和空巢用戶為重點分析案例，形成具有指導意義的評價流程和報告，為政府科學決策提供參考依據(jù)。 基于大數(shù)據(jù)分析和機器學習算法對配電網(wǎng)變臺進行精準投資分析?；陔娏Ξa(chǎn)業(yè)實際情況，明確配電網(wǎng)變臺評價指標說明，就配電網(wǎng)變臺進行相關性分析，形成基于K-means聚類算法的優(yōu)質(zhì)變臺識別方法，并對識別結果進行驗證，對模型進行修正，為研究電力配電網(wǎng)變臺大數(shù)據(jù)人員提供參考。 基于大數(shù)據(jù)分析和機器學習算法對農(nóng)網(wǎng)供電營業(yè)廳進行評價分析。基于農(nóng)網(wǎng)營業(yè)廳業(yè)務流程和經(jīng)營數(shù)據(jù)，梳理明確營業(yè)廳具體指標說明，對各指標進行相關性分析，去除多重共線性，按營業(yè)廳類型進行主成分因子分析，計算營業(yè)廳整體得分，形成基于主成分分析的營業(yè)廳得分評價計算，得出評價營業(yè)廳工作質(zhì)效的評價體系，輔助農(nóng)網(wǎng)營業(yè)廳革新調(diào)整。 基于大數(shù)據(jù)分析和機器學習算法生成基于OCR字符識別工具。對圖片和數(shù)據(jù)進行處理，形成基于OCR光學字符和手寫字符識別模型，并結合實際情況，對模型進行訓練和修正，生成穩(wěn)定的基于OCR提取圖像關鍵信息。 基于大數(shù)據(jù)分析和機器學習算法生成一般工商業(yè)電價優(yōu)選工具。基于大數(shù)據(jù)技術和機器學習算法，利用Python工具，對海量工商業(yè)電價數(shù)據(jù)進行處理，達到電費自動計算的目的，并形成電費優(yōu)惠金額自動輸出，形成數(shù)據(jù)結果可視化，構建電費自動化，減少業(yè)務工作人員工作環(huán)節(jié)，節(jié)省電力運營和服務成本。

　　國網(wǎng)寧夏電力公司是國家電網(wǎng)公司全資子公司，屬國有特大型能源供應企業(yè)，主要從事寧夏回族自治區(qū)境內(nèi)電網(wǎng)的建設、運行、管理和經(jīng)營，為寧夏經(jīng)濟社會發(fā)展提供充足、穩(wěn)定的電力供應和優(yōu)質(zhì)、高效的服務。國網(wǎng)寧夏電力公司經(jīng)營區(qū)域覆蓋寧夏回族自治區(qū)全境，覆蓋國土面積6.64萬平方公里，供電服務人口688萬人。截至2020年底，公司用工總量13601人，其中長期職工9107人、供電服務（農(nóng)電）職工3258人、集體企業(yè)用工1126人、勞務派遣110人。