25、智能网关网络与电力系统大数据应用：分布式机器学习与气象影响预测

智能网关网络与电力系统大数据应用：分布式机器学习与气象影响预测

1. 智能网关网络的分布式机器学习

在智能网关网络中，分布式机器学习展现出了强大的应用潜力。通过分布式支持向量机（DSVM）和分布式神经网络（DNN）等机器学习算法，能够显著减少训练复杂度和训练时间，同时保持可接受的准确性。

使用 5 个子神经网络时，与集中式网络入侵检测系统（NIDS）相比，处理时间减少了 5 倍；与支持向量机（SVM）相比，处理时间减少了 20 倍。这是因为 DNN 中每个单隐层前馈网络（SLFN）的检测延迟降低，使得服务器处理时间减少，从而能够在更短的时间内检测到入侵。

这些算法被应用于室内定位和网络入侵检测等领域。在室内定位方面，对 WiFi 数据进行分析；在网络入侵检测方面，为网络安全提供保障。这种计算智能技术可以在计算资源有限的智能网关网络上紧凑实现，对于构建未来的智能家居、智能建筑、智能社区乃至智慧城市具有重要意义。

2. 电力系统中气象影响的大数据挑战

随着极端天气条件的增加和基础设施的老化，电力网络故障的数量和频率急剧上升。75% 的停电事故要么是由天气造成的故障（如雷击、风力影响）直接导致，要么是由于设备磨损和天气暴露间接导致的设备故障。同时，可再生能源在电力系统中的渗透率不断提高，其对天气条件的高度依赖导致了发电的高度可变性和间歇性。

电力行业的大数据来源广泛，包括电网的各种测量数据、来自不同来源的气象数据、电力和其他能源市场的金融数据以及环境数据等。这些数据具有大体积、高速度、多样化和不同准确性的特点。为了有效利用这些数据进行电力系统的资产和故障管理以及实时预防操作，需要快速处理大量数据，同时还要解决数据来源的异质