简介：摘要：随着新能源电力系统的迅速发展，短期电力负荷数据预测与调度策略的研究变得尤为重要。本文针对新能源电力系统中的短期电力负荷数据预测与调度策略展开研究，通过对负荷数据的预测，能够有效提高电力系统的稳定性和可靠性。对短期电力负荷数据预测的方法进行了综述，包括传统的时间序列分析方法和基于机器学习的预测方法。然后，结合新能源电力系统的特点，提出了一种基于深度学习的电力负荷数据预测模型。该模型能够利用历史负荷数据和天气数据，实现准确的负荷预测。接着，针对负荷预测结果，提出了一种基于优化算法的电力调度策略。通过优化发电机组的出力和能源存储系统的充放电策略，能够实现对电力系统的有效调度，提高新能源的利用率和电力系统的性能。

简介：国信中心预测2006年大中城市房价平均涨5％至7%；发改委预测2006年房地产销售增速将下滑至20%；北京城八区期房均价逼近8000元；上海个人房贷连续6个月负增长。

简介：摘要：在信息技术快速发展的背景下，各行各业也都已步入 到大数据时代。对于电力行业来说，通过大数据分析来规避营销环节中的风险，是时代带来的机遇与挑战。本文通过大数据挖掘和电力风险预测二者之间的关系进行了分析，提出了一些解决的措施，希望电力行业的营销工作具有参考价值。

简介：【摘要】随着电力行业突飞猛进的发展，在大数据背景下，对电力负荷预测也提出了更为严格的要求，电力负荷预测能够在很大程度上为电力系统的安全稳定运行提供保障。因此，还需要电力系统转变传统人工操作方式，促进电力系统科学化、自动化发展。基于此，本文将对大数据环境下的电力负荷预测进行研究。

简介：摘要：社会经济水平日渐提高,居民用电需求相应增加,电力企业为满足电力资源调度需要,针对短期电力负荷准确预测,根据预测结果制定电网调度方案.电力大数据背景下探究常用预测方法,推动电力企业实现经济效益和社会效益双赢.希望理论研究者和从业者能够从中获取灵感,为电力负荷精准预测做出积极贡献。

简介：摘要随着经济和信息技术的快速发展，在大数据环境下，电力营销的不确定因素有很多种，营销风险就是其中产生率最高的一种风险，预测电力营销风险不仅能够保障企业能够顺利平稳运行，同时还可以对企业的市场地位进行巩固，提高企业的市场竞争力，推动电力企业获得更好的发展，在一定程度上增加更多的经济效益。另一方面，预测电力营销风险，能够合理配置人才资源，提高利用率，为企业建立创造和谐的发展空间，电力营销风险包括两方面的定义，在管理中必须结合实际情况谨慎管理。

简介：摘要：近年来社会用电需求的不断增大，电力工程建设数量也逐渐增多。在我国社会经济水平持续提高的背景下，电力企业处于稳定、快速发展中。其中，电力大客户在整个电力企业发展运营中发挥着非常重要的作用。因此，电力企业加强电力大客户的电费回收关系和电力营销管理对企业生产经营活动顺利开展也有着积极的意义。本文就电费回收风险预测的大数据方法应用展开探讨。

简介：摘要：大数据信息技术为电力供需预测提供了强大的智能决策平台和计算工具。正视供需矛盾的出现促进电力工业发展的客观规律 ,探索在未来的发展进程中如何进一步减少电力供需矛盾 ,以实现电力供应安全对经济发展保障作用的目标。本文分析了大数据时代的新型电力供需预测方法探究。

简介：【摩根士丹利3月14日】正如大家所预期的，在雪灾破坏了食品供应、并使几个省份的交通系统瘫痪后，2月份中国居民消费价格指数进一步提高，从1月份的7．1％上涨到8．7％。

简介：摘要：由于采集电力数据所需成本的减少，以及互联网技术在电网中的大规模发展等，给电网带来了日益丰富的数据类型。京能高安屯燃气热电有限责任公司利用已实施的大数据平台技术，基于数据挖掘架构实现发电侧短期负荷预测，以提升经营生产的盈利能力。传统的集中预测法面对大规模的电力数据，只能简单的实现基本的生产任务分配，而各个电厂在进行检修计划及工况调整时，往往面临着无数据支撑的经验性判断计划安排。因此，本文对以往负荷预测法中的不足，以及负荷分析阶段引入大数据技术带来的优势进行了阐述，通过大数据技术的引入，在分析负荷的同时对各项影响因素进行样本分析，以此来削弱误差从而更加精准预测相关负荷，为电力系统的短期负荷预测提供参考。

简介：

简介：摘 要：近年来，人们逐渐加大对网络安全的重视关注程度，国家领导人明确阐释了网络强国重要思想，明确了网络安全对社会稳定运行的重要性。2019年我国网络安全等级保护制度进入2.0时代，本文首先针对网络安全问题引入等级保护2.0，接着说明了等级保护2.0对网络安全的核心要求进行了简要介绍，然后阐述了网络安全风险事件的定义，再详细介绍了基于数据驱动的网络安全风险事件预测关键技术，最后总结了关键技术以期提高我国网络安全水平。

简介：文章以数据挖掘软件Clementine为平台，按照CRISP-DM的六个阶段对财务困境预测项目进行了数据流构建，利用C5．0算法生成的决策树建立预测模型，并对模型结果进行了分析。

简介：文章对风电功率预测的两种预测模型的预测方法进行了详细分析，然后对数据采集传输的信息通道组织办法进行探讨，最后提出提高风功转化曲线的准确性方法。

简介：摘要：随着科技的发展，大数据技术已经成为了各行各业的重要工具，银行业也不例外。银行通过运用大数据技术，提升金融数据统计能力与经济预测能力，可以更好地了解市场动态，预测未来的经济走势，从而为决策提供有力的支持。基于此，本文围绕大数据提升银行金融数据统计与经济预测能力展开研究，首先对银行金融数据统计与经济预测能力现状进行思考，并提出相应的优化策略，以期助力银行的可持续发展。

简介：摘要：卷烟市场的规模和影响力令人瞩目，大数据背景下的卷烟市场调查与预测是为全面了解卷烟市场的现状和未来趋势，以支持决策者制定有效策略而进行的重要研究。通过科学的数据分析和精准的市场预测，可以更好地把握市场机会。本文立足于大数据背景，围绕卷烟市场展开调查预测研究，以期帮助卷烟行业更好应对市场挑战，实现可持续增长。

简介：摘要：在电力计量中，电力故障预测是一项重要的任务，能够帮助电力公司及时发现潜在的故障，从而避免电力损失和设备损坏。因此，将探讨电力计量数据驱动下电力故障预测技术的研究。

简介：摘要：为了解决电力企业电费回收周期长、回收困难的问题，电力企业从技术方面深入研究了基于电力用户风险的电费回收预测方法，实现了电费回收抗风险能力的提升。但是电力企业并不具备对用户欠费风险进行预判的能力，不能够依据用户的欠费风险等级采取有效的风险应对措施。因此，为了实现企业的电费回收抗风险能力的提升，在此方面展开风险预测意义重大。为了保证电力企业具备足够的风险抵御能力、进一步降低企业经营风险，对电费回收风险进行科学、精准的预测尤为重要。

简介：摘要：本论文探讨了电气设备状态监测与预测维护领域中基于数据驱动方法的应用。通过收集电气设备运行过程中的各类数据，如电流、电压、温度等，结合机器学习和数据分析技术，实现了对电气设备状态的实时监测与分析。论文还介绍了基于历史数据的预测维护方法，通过建立预测模型预测电气设备的潜在故障，从而提前进行维护和修复，降低停机时间和维护成本。研究结果表明，数据驱动方法在电气设备状态监测与预测维护中具有重要应用价值，能够提高设备的稳定性和运行效率。

简介：摘要:随着信息时代的快速发展、互联网技术和知识经济的兴起，电子商务领域凭借其与传统商业运营模式完全不同的无可比拟的优势，发展成为社会经济发展的新增长点，并在我国经济秩序和商业运营模式中发挥了重要作用。电子商务的长远发展需要互联网的技术支持。从控制和提高电子商务产品质量、提高电子商务信息安全性、降低电子商务企业运营成本、创新增值服务新模式、提高电子商务企业信息处理能力、实现商品信息资源共享6个方面阐述了大数据质量预测在电子商务中的作用。