基于大数据分析和机器学习的综合智慧能源管理系统

本研究旨在运用大数据分析与机器学习技术，构建一套集成智慧能源管理系统，以应用于智能电网系统。通过搜集与分析能源数据，旨在提升能源档案管理效率，助力决策者进行电网稳定性与能源价格的滚动预测，从而更有效地满足消费者需求。研究内容包括大数据在能源领域的应用、需求分析、系统实际应用及优化项目文件管理效率。主要分析工具涉及 Google　Colaboratory、Google　Drive 云平台以及 Apache　Spark框架。通过对决策树、随机森林与深度学习三种机器学习模型的性能比对，本研究证实了深度学习模型在快速预测方面的优势，同时其惩罚线性回归分析也展现出较高的预测准确性。