在智能電表數據分析的實際應用中,我們通常需要從超大規模的數據集中提取、處理和運算數據,因此大數據處理是智能電表數據分析過程中需要解決的重大問題。以加拿大BCHydro公司為例,一個普通居民用戶的智能電表,每天會產生3KB以上的數據,每月是100KB左右。當安裝智能電表數目達到160萬時,計量數據庫里每天增加11GB的數據。我國由于人口眾多、地域遼闊,主要省份的電力用戶數量都在千萬以上,其數據規??梢韵胂髮泳薮蟆?/span>在智能電表數據分析的實際應用中,我們通常需要從超大規模的數據集中提取、處理和運算數據,因此大數據處理是智能電表數據分析過程中需要解決的重大問題。以加拿大BCHydro公司為例,一個普通居民用戶的智能電表,每天會產生3KB以上的數據,每月是100KB左右。當安裝智能電表數目達到160萬時,計量數據庫里每天增加11GB的數據。我國由于人口眾多、地域遼闊,主要省份的電力用戶數量都在千萬以上,其數據規??梢韵胂髮泳薮蟆?/span>