基于大数据的电力无线专网数据预测分析

吴昊 国网青海省电力公司信息通信公司 张东芳 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司

1 大数据及电力无线专网简介

1.1 大数据

大数据指的是在数据统计中，通过数据处理分析，将数据库内的信息集中汇总到一起，然后借助数据分析处理，对整个数据库内的信息运行要素调整，保障再说数据要素的调整分析控制中，能够为整体的数据预测工作实施提供保障。并且在当前科学技术的发展传承中，大数据技术已经发展成为虚拟技术、云存储技术和分布式数据技术等众多技术应用的集合体，并且在大数据技术应用发展中，其整个技术发展已经形成了技术应用集。也可以说，大数据技术的应用和成熟，代表了我国现代化科学技术高速发展后形成的新型技术传输载体，在这种技术应用背景下，要想更好的展示出我国科学技术发展水平，需要及时对我国技术应用发展中的大数据技术应用形式分析，以此提升技术应用质量。

1.2 电力无线专网

电力无线专网指的是在当前电力企业的建设和发展中，为了迎合新时代科学技术发展而形成的一种行业发展形式。通过电力无线专网建设，将传统的电力企业工作形式转变，并且借助电力无线专网建设，更好的为用户的用电服务管理奠定基础，提升电力无线专网建设服务下的用户用电安全，保障在电力无线专网的建设和实施中，能够为用户的用电管理提供保障。

2 大数据应用下的电力无线专网数据预测分析

2.1 统计分析

统计分析是在大数据应用下的电力无线专网数据预测分析中，应该完善的首要性工作。由于在电力无线专网建设工作规划中，其整个行业发展中的技术应用数据较多，要想在这种背景下，更好的展示出大数据电力无线专网数据传输水平，就必须要按照其整个技术应用发展中的要求，将统计分析与大数据无线专网建设工作整合，这样才能保障在相应技术的整合构建中，有效的为大数据无线传输工作实施提供保障。因此，在大数据无线专网建设中，必须要将统计分析工作落实，以此提升数据预测分析质量。

2.2 关联分析

关联分析也是在大数据无线专网数据分析传输构建中需要重点完善的一项技术，在当前大数据传输技术的控制整合实施中，由于电力无线专网建设工作开展中的数据建设工作存在着很大的难度，要想在这种背景下，更好的展示出大数据技术应用下的电力无线专网建设水平，就必须要注重对其技术应用中的关联性分析。确保在关联性分析中，能够有效的按照大数据技术应用中的要求，将其整个技术应用的要点和相应工作细化，从而保障在相应工作的细化处理中，能够有效的提升大数据应用与无线电力专网建设质量。

2.3 聚类分析

聚类分析也是在大数据应用下的电力无线专网建设工作开展中，应该重点完善的一项建设工作。由于在大数据技术应用下的电力无线专网建设中，其整个行业技术应用建设中的数据聚类处理存在着一定的难度，要想在这种背景下，更好的展示出大数据技术应用下的电力无线专网建设质量，就必须要按照其整个技术应用构建中的要求，将相应技术应用控制要点转变，以此为整体的数据核算分析工作实施奠定基础。同时在聚类分析工作处理中，还应该按照大数据技术应用分析中的要求，将聚类分析方式调整，如子空间聚类、密度空间聚类分析等，都应该在大数据应用下的电力无线专网建设中体现出来。

2.4 分类核算

分类核算也是在大数据应用下的电力无线专网建设工作分析中，应该重点分析的一项技术，由于在大数据应用下的电力无线专网建设技术应用中，其整个技术应用中的分类核算存在着一定的欠缺，因此，在这种背景下，需要按照大数据技术传输工作实施中的要求，将分类核算工作细化，这样才能保障在细化相应工作实施中，有效的为大数据技术应用下的电力无线通信传输工作实施提供保障。在分类核算过程中，能够应用到的分类方法主要有以下几种：一是贝叶斯分类；二是神经网络分类；三是集成学习分类。在不同分类方法应用下的大数据电力无线专网数据预测中，其对应的技术应用控制效果是不同的，这种状况下，应该按照相应技术应用核算中的要求，对其技术应用中的分类化处理要点调整，实现数据核算分类的精细化处理。

3 大数据应用下的电力无线专网数据预测发展趋势分析

在现代化科学技术的应用和发展中，大数据技术应用与电力无线专网建设工作实施已经出现了明显的转变，在这种背景下，为了能够更好的展示出我国电力无线通信传输建设质量，应该及时的按照电力无线通信传输建设工作实施中的要求，将其整个技术应用构建中的无线专网预测数据分析工作细化，这样才能有效的为我国电力无线专网建设工作规划和实施的科学性发展奠定基础。

4 结语

综上所述，在大数据应用下的电力无线专网数据预测分析中，为了提升整个数据预测分析质量，应该在现有电网建设工作规划中，将数据预测工作重视起来，这样才能保障在相应数据预测分析处理中，有效的为大数据应用下的电力专网建设工作分析提供保障。通过本文的研究和分析，将大数据应用下的电力无线专网数据预测分析归纳为以下几点：一是统计分析；二是关联分析；三是聚类分析；四是分类核算。只有处理好以上四点数据预测分析工作，这样才能为大数据应用下的电力无线专网数据预测工作分析提供保障。