10、智能电网中的数据处理、预测分析与应用探索

智能电网中的数据处理、预测分析与应用探索

虚拟结构与智能电表数据处理

在智能电网的研究中，虚拟结构有着独特的特性。虚拟结构倾向于拥有固定数量的簇头，而基于会合点的网格模型则包含数量在100到500之间变化的节点。不同网络的虚拟结构成本函数变化情况可通过相应的图表呈现。

智能电表能提供大量精细的数据用于分析。采用回归技术这一机器学习方法对数据进行分析和预测。研究中读取并分析了智能电网处随机生成的时间序列数据，选择这种自定义时间序列数据是考虑到了数据真实性和速度随机性所产生的噪声。

经过估算，平均功率为560.2941瓦，最大电压为250伏，最小电流额定值为2.1安。同时，对应不同时间戳收集了功率消耗数据，如下表展示了从智能电网获取的在一致时间步长下的电压、电流、功率、功率平方和归一化功率的快照：
| Sl_no | Snaps (timem stamp) | Voltage | Current | Power | Power_Squared | Normalized_Power |
| — | — | — | — | — | — | — |
| 0 | 01 - 01 - 2022 00:00 | 220.0 | 2.5 | 550.0 | 302,500.0 | 0.699769 |
| 1 | 01 - 01 - 2022 00:15 | 218.0 | 2.4 | 523.0 | 273,529.0 | 0.637413 |
| 2 | 01 - 01 - 2022 00:30 | 222.0 | 2.6 | 577.0 | 332,929.0 | 0.762125 |
| 3 | 01 - 01 - 2022 00