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能耗預測受到諸多隨機因素的影響，沒有明確的數學機理，數學模型無法準確地描述負荷變化規律。在能耗在線監測大數據平臺下，以能耗監測數據的分析處理為中心，從數據中挖掘出隱含未來發展的信息。中長期能耗預測是典型的數據決定問題，利用大數據方法，對能耗在線監測大數據進行細致的分析處理，能很好地發掘出能耗的分布情況和變化趨勢。
對能耗在線監測數據的分析處理分為兩步。首先針對能耗監測數據的不足進行處理，包括時效性檢驗、缺失數據補全、錯誤數據修正等，剔除錯誤數據，補足重要數據。其次利用大數據分析技術，對各類型能耗監測數據進行詳細的分析，提取特征參數和變化規律，挖掘出數據中隱含信息。
建模預測與誤差分析。基于大數據的能耗預測建模是針對能耗在線監測數據的建模，是根據能耗監測數據的分布規律與變化規律建立的與數據相適應的模型，能針對能耗監測數據的改變做出相應調整，最后通過誤差分析進一步修正模型中的參數。
在能耗預測框架中，數據源分析、數據分析處理及建模預測為其核心部分，決定預測精度。大數據思想正是通過數據源分析，大量掌握能耗在線監測相關數據，利用大數據分析技術全面分析能耗在線監測大數據特點，建立以能耗監測數據為中心的預測模型，最終實現能耗的精細化預測。
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