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為滿足對電網實時運營狀態分析過程中對用戶實時用電量數據等大規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模數據分析處理方面更具優勢。
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