能耗监测大数据的预测与分析！

在能耗监测过程中，能耗预测受到诸多随机因素的影响，没有明确的数学机理，数学模型无法准确地描述负荷变化规律。通过能耗监测，以能耗数据分析处理为中心，从能耗数据中挖掘出隐含未来发展的信息。中长期能耗预测是典型的能耗数据决定问题，利用大数据方法，对能耗大数据进行细致的分析处理，能很好地发掘出能耗的分布情况和变化趋势。

能耗监测过程中对能耗数据的分析处理分为两步。首先针对能耗数据的不足进行处理，包括时效性检验、缺失数据补全、错误数据修正等，剔除错误数据，补足重要数据。其次利用大数据分析技术，对各类型能耗数据进行详细的分析，提取特征参数和变化规律，挖掘出能耗数据中隐含信息。

建模预测与误差分析。基于大数据的能耗预测建模是针对能耗数据的建模，是根据能耗数据的分布规律与变化规律建立的与能耗数据相适应的模型，能针对能耗数据的改变做出相应调整，最后通过误差分析进一步修正模型中的能耗参数。

在能耗预测框架中，数据源分析、数据分析处理及建模预测为其核心部分，决定预测精度。大数据思想正是通过数据源分析，大量掌握能耗相关数据，利用大数据分析技术全面分析能耗大数据特点，建立以数据为中心的预测模型，最终实现能耗的精细化预测。