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文檔簡介
1、目前電網(wǎng)負荷峰谷差越來越大,如何削峰平谷提高用電效率,對智能電網(wǎng)提出新挑戰(zhàn)。需求響應(yīng)通過引導(dǎo)用戶合理用電,來緩解高峰時的電網(wǎng)壓力,實現(xiàn)削峰平谷并提高電力資源利用率。在用戶側(cè)響應(yīng)終端中,智能家居作為大功率負荷,對電呈柔性需求,其用電功率可以動態(tài)調(diào)整,合理調(diào)節(jié)其用電功率可以緩解電網(wǎng)壓力。但智能家居種類多、數(shù)量大、且分散,難以管理,需要構(gòu)建一個平臺將智能家居聚合起來,實現(xiàn)對智能家居的統(tǒng)一控制和管理。
將不同廠商的不同設(shè)備聚合起來會面
2、臨諸多問題,如通訊協(xié)議的不一致、高并發(fā)系統(tǒng)設(shè)計、TB級數(shù)據(jù)存儲和處理等。
本論文以智能家居為研究對象,根據(jù)自動需求響應(yīng)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)需要,設(shè)計了需求響應(yīng)能力、聚合商認購能力、節(jié)電效果評估和用戶行為分析等模型,以及這些模型的分布式解決方案。這些模型需要分析和挖掘TB級的歷史數(shù)據(jù),采用傳統(tǒng)方式無法滿足業(yè)務(wù)對空間和時間上的要求,因此本論文提出并實現(xiàn)智能家居大數(shù)據(jù)平臺。該平臺為自動需求響應(yīng)系統(tǒng)提供大數(shù)據(jù)技術(shù)支持,由需求響應(yīng)終端系統(tǒng)、業(yè)務(wù)數(shù)
3、據(jù)處理系統(tǒng)和可視化系統(tǒng)三個子系統(tǒng)組成。需求響應(yīng)終端系統(tǒng)采用MINA開發(fā),支持高并發(fā)網(wǎng)絡(luò)通訊,并將采集到的數(shù)據(jù)交給Kafka緩存起來,解決數(shù)據(jù)接收和處理速度的不一致。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)基于Lambda架構(gòu)理念實現(xiàn),整合了Hadoop和Spark;利用Spark從Kafka獲取實時數(shù)據(jù)流,做實時預(yù)測分析;使用MapReduce實現(xiàn)并行化KNN算法,根據(jù)用戶的用電記錄,對用戶分類;使用MapReduce實現(xiàn)認購能力模型和節(jié)電效果評估模型的分布式
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