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為滿足對電網實時運營狀態(tài)分析過程中對用戶實時用電量數據等大規(guī)模實時數據進行實時分析處理的需求，實現對電網運營決策提供快速準確的數據分析支持，提出一種流計算與內存計算相結合的大規(guī)模數據分析處理的系統架構。將經過時間窗劃分的用戶實時用電量數據進行離散傅里葉變換（ DFT），實現對異常用電行為評價指標的構建；將基于抽樣統計分析構造出的用戶用電行為特征，采用K-Means聚類算法實現對用戶用電行為類別的劃分。從實際業(yè)務系統中抽取實驗數據，驗證了提出的異常用電行為和用戶用電分析評價指標的準確性。同時，在實驗數據集上與傳統的數據處理策略進行對比，實驗結果表明流計算與內存計算相結合的系統架構在大規(guī)模數據分析處理方面更具優(yōu)勢。
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