基于大数据+Spark电力能耗数据分析与可视化平台设计与实现_可视化能耗分析

一、前言介绍：
    随着经济的发展和人口的增加，能源消耗也在不断增加。电力作为人们生产和生活中不可或缺的一部分，对于能源消耗的贡献也非常大。传统的电力供应模式已经无法满足人们对电力的需求，同时也带来了环境污染等问题。如何优化电力供应模式，提高能源利用效率，成为了当前亟待解决的问题。而电力能耗数据分析正是解决这一问题的有效手段之一。本研究基于Spark技术对电力能耗数据进行分析，旨在为电力企业提供决策支持，优化能源消耗结构，提高能源利用效率。通过对历史用电数据的分析，可以得到不同时间段内的用电趋势、用电负荷分布、能源消耗结构等信息，为电力企业的生产管理和决策提供科学依据。该系统可以帮助政府制定合理的能源政策，促进可持续发展。还可以为普通用户提供更加智能化的用电服务，提高用电效率，节约能源。因此，本研究具有重要的理论和实践意义。

近年来，随着大数据技术的快速发展，电力能耗数据分析系统在国内得到了广泛的关注和应用。国内学者和研究人员在电力能耗数据分析领域开展了大量的研究工作，涉及到数据清洗、特征提取、模型训练等方面。基于Spark技术的电力能耗数据分析系统成为了研究的热点之一。许多研究者利用Spark技术对电力能耗数据进行分析，得出了不同时间段内的用电趋势、用电负荷分布、能源消耗结构等信息，为电力企业的生产管理和决策提供了科学依据。

      在国外，电力能耗数据分析也受到了广泛的关注和应用。许多国外的研究机构和企业都在开展相关的研究工作。其中，美国、欧洲等发达国家在电力能耗数据分析领域的研究处于领先地位。这些国家的研究者们利用先进的技术和方法对电力能耗数据进行分析，探索出了一些新的模型和方法，如深度学习、神经网络等。这些国家还注重将研究成果应用到实际生产中，为电力企业提供更加智能化的决策支持。

关键代码：

# # -*- coding: utf-8 -*-
 
# 数据爬取文件
 
import scrapy
import pymysql
import pymssql
from ..items import DianlixinxiItem
import time
from datetime import datetime,timedelta
import datetime as formattime
import re
import random
import platform
import json
import os
import urllib
from urllib.parse import urlparse
import requests
import emoji
import numpy as np
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
from selenium.webdriver import ChromeOptions, ActionChains
from scrapy.http import TextResponse
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
# 电力信息
class DianlixinxiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'dianlixinxiSpider'
    spiderUrl = 'http://www.chinapower.com.cn/sj/index.html'
    start_urls = spiderUrl.split(";")
    protocol = ''
    hostname = ''
    realtime = False
 
 
    def __init__(self,realtime=False,*args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        self.realtime = realtime=='true'
 
    def start_requests(self)