基於機器學習算法的電力實踐案例大數據分析

本書基於海量電力數據，介紹最新的大數據技術和機器學習算法在電力產業中的應用實踐案例。
基於大數據分析和機器學習算法對配變台區停電進行預測。
從停電類型、二十四節氣、停電時間段對電力數據進行整合分析，基於時間序列實現停電預測，
包括處理序列、參數準備、時間序列基礎、創建時間序列模型、訓練模型等步驟，
實現停電台區提前預警，為台區改造和綜合服務提供依據和支撐。
基於大數據分析和機器學習算法對高壓用戶電費進行預測。
明確電力生產中高壓用戶分類說明，建立預測模型架構，從數據分析過程出發，
創建模型、訓練模型、預測時間準確率分析評估，最後形成基於隨即森林實現電費預測的模型，
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據參考。
基於大數據分析和機器學習算法對企業復工復產水平預測。
電力數據涉及行業廣泛，結合當下市場現狀，對企業用電量、電費等數據進行處理，
基於時間序列方法進行分析，形成評價分析流程，預測企業復工復產時間趨勢以及狀態，
並按電壓等級和用戶類型進行分析，為企業復工復產提供決策性建議，助力企業復工復產。
基於大數據分析和機器學習算法對電力用戶價值進行分析。
基於海量電力用戶數據，按行業類別和用戶性質，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。
基於大數據分析和機器學習算法對配電網變台進行精準投資分析。
基於電力產業實際情況，明確配電網變台評價指標說明，就配電網變台進行相關性分析，
形成基於K-means聚類算法的優質變台識別方法，並對識別結果進行驗證，對模型進行修正，為研究電力配電網變台大數據人員提供參考。
基於大數據分析和機器學習算法對農網供電營業廳進行評價分析。
基於農網營業廳業務流程和經營數據，梳理明確營業廳具體指標說明，對各指標進行相關性分析，
去除多重共線性，按營業廳類型進行主成分因子分析，計算營業廳整體得分，
形成基於主成分分析的營業廳得分評價計算，得出評價營業廳工作質效的評價體系，輔助農網營業廳革新調整。
基於大數據分析和機器學習算法生成基於OCR字符識別工具。
對圖片和數據進行處理，形成基於OCR光學字符和手寫字符識別模型，
並結合實際情況，對模型進行訓練和修正，生成穩定的基於OCR提取圖像關鍵信息。
基於大數據分析和機器學習算法生成一般工商業電價優選工具。
基於大數據技術和機器學習算法，利用Python工具，對海量工商業電價數據進行處理，
達到電費自動計算的目的，並形成電費優惠金額自動輸出，形成數據結果可視化，
構建電費自動化，減少業務工作人員工作環節，節省電力運營和服務成本。