在信息技术领域，尤其是在电力系统分析与管理方面，大数据技术的应用已变得越来越重要。电力需求预测是电力系统运行和规划的基础，对于提高电力系统的运行效率、确保电力供应的安全性和可靠性具有重大意义。本研究文档《基于大数据技术的多变量短期电力需求预测研究》深入探讨了如何利用大数据技术提高短期电力需求预测的准确性和效率。
文档开篇即指出传统多变量短期电力需求预测方法存在不足，特别是在数据归一化处理方面，这导致了预测性能的低下和预测精度的不高。归一化处理是数据预处理的一种重要手段，能够使得不同尺度的数据能够放在一起进行比较，对于预测模型的准确性有着关键性的影响。因此，在大数据背景下，如何高效地处理和分析海量电力数据，已成为电力需求预测领域中的一个主要研究方向。
该研究提出了一种基于大数据技术的多变量短期电力需求预测方法。在此方法中，构建了一个由电网大数据框架、MONGOOSE数据库引擎和短期电子服务器构成的数据处理与分析平台。这个平台能够支持更大规模的电力数据处理和分析，为短期电力需求预测提供技术支持。
文档进一步阐明了大数据技术在电力需求预测中应用的关键步骤，包括数据的采集、存储、管理、分析和结果的输出等环节。在数据采集方面，需要收集多源异构的电力数据，包括历史用电数据、天气数据、节假日信息等，这些都是影响电力需求的重要变量。在数据存储方面，MONGOOSE数据库引擎的应用能够提供高效的数据存储解决方案，确保数据的安全性和可靠性。
在数据管理与分析方面，研究者们通过构建预测神经网络模型，引入了多变量短期预测误差的计算结果，从而提高预测精度。神经网络因其能够处理非线性关系和复杂模式识别，在电力需求预测中显示出了巨大的潜力。通过确定适当的网络层数，该研究能够更好地学习和捕捉电力需求数据中的复杂特征，提高预测的准确性。
预测的实验结果表明，基于大数据技术的多变量短期电力需求预测方法较传统方法在有效性方面表现更佳，在预测精度上也有显著提高。这些结果意味着该研究方法在电力需求预测领域具有实际的应用价值，能够为电力企业提供更为精确的决策支持。
关键词中所列的大数据技术、多变量需求、短期电力预测、数据库引擎、电子服务器、预测神经网络、电力需求数据、预测误差等概念，是文档研究的核心，也代表了当前电力需求预测技术的研究热点。这些关键词涵盖了从数据采集到处理分析再到预测输出的整个流程，它们的优化和创新，是推动电力预测技术向前发展的重要动力。
文档还提到了智能电网的概念，智能电网技术是现代电力系统发展的重要趋势，它利用先进的信息、通信和自动化技术，提高电网的智能化水平。在智能电网中，电力需求预测是实现电网资源优化配置、保障供电可靠性、降低成本的重要工具。
在文献的基金项目部分提到了广东经研院咨询科技项目，这表明本研究得到了相关科研机构的资金支持，这通常意味着研究结果具有一定的理论和实践意义，对于推动相关领域的技术进步和产业发展具有积极的作用。
这份研究文档对于电力行业和IT行业都是很有价值的。它不仅为电力需求预测的研究人员提供了新的研究方向和方法，而且也为IT专家提供了大数据技术在特定行业应用的案例，有助于推动大数据技术在更广泛领域的发展和应用。
