一种基于大数据机器学习的能源互联网仿真方法

摘要

本发明提供了一种基于大数据机器学习的能源互联网仿真方法，包括：获取第一时间内第一地区的综合能源网络中的设备的第一数据；根据变化周期，将第一数据中的周期性变化的数据分别存储在不同的第一数据库表中；根据预设的数据量阈值，从第一数据库表中确定数据量超过数据量阈值的第一数据库表，并将数据量超过数据量阈值的第一数据库表分别存储在第一地区的数据服务器和第二地区的数据服务器中；第二地区和第一地区相邻；根据变化间隔的期望值，将第一数据中的随机变化的数据存储在第二数据库表中；根据第一数据库表和第二数据库表，利用仿真软件对第一地区的综合能源网络进行仿真。由此，实现对大量分布式能源网络同时仿真。