基于大数据的家庭能源消耗数据分析系统 | 7大核心功能模块：家庭能源消耗数据分析系统完整实现Hadoop+Spark技术栈

💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学校实战项目 计算机毕业设计选题推荐

基于大数据的家庭能源消耗数据分析系统介绍

家庭能源消耗数据分析系统是一套基于Hadoop+Spark大数据技术栈构建的智能化能源分析平台，该系统集成了Python数据处理能力与Java后端服务优势，采用Django和Spring Boot双框架支撑，前端运用Vue+ElementUI+Echarts技术实现数据可视化展示。系统核心功能涵盖家庭属性分析、温度影响分析、时间序列分析、高峰时段分析和聚类分析等七大模块，通过HDFS分布式存储海量家庭能源数据，利用Spark SQL进行复杂查询计算，结合Pandas和NumPy进行深度数据挖掘。系统能够从多维度解析家庭用电规律，识别能耗异常模式，预测用电趋势，为用户提供个性化的节能建议。平台界面简洁直观，支持实时数据监控和历史趋势对比，通过机器学习算法实现智能分组和用电行为预测，帮助家庭用户优化用电策略，降低能源成本，同时为能源管理部门提供决策参考依据。

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基于大数据的家庭能源消耗数据分析系统代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
import pandas as pd
import numpy as np

spark = SparkSession.builder.appName("EnergyConsumptionAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").getOrCreate()

def temperature_impact_analysis(energy_df):
    temperature_correlation = energy_df.select(
        col("temperature").cast("double").alias("temp"),
        col("energy_consumption").cast("double").alias("energy")
    ).filter(col("temp").isNotNull() & col("energy").isNotNull())
    
    temp_ranges = temperature_correlation.withColumn(
        "temp_range",
        when(col("temp") < 10, "低温")
        .when(col("temp") < 20, "适温")
        .when(col("temp") < 30, "暖温")
        .otherwise("高温")
    )
    
    impact_stats = temp_ranges.groupBy("temp_range").agg(
        avg("energy").alias("avg_consumption"),
        max("energy").alias("max_consumption"),
        min("energy").alias("min_consumption"),
        count("*").alias("record_count")
    ).orderBy("avg_consumption")
    
    correlation_value = temperature_correlation.stat.corr("temp", "energy")
    
    seasonal_analysis = energy_df.withColumn("month", month("date")).groupBy("month").agg(
        avg("energy_consumption").alias("monthly_avg"),
        avg("temperature").alias("monthly_temp")
    ).orderBy("month")
    
    return {
        "temperature_ranges": impact_stats.collect(),
        "correlation": correlation_value,
        "seasonal_data": seasonal_analysis.collect()
    }

def time_series_analysis(energy_df):
    hourly_pattern = energy_df.withColumn("hour", hour("timestamp")).groupBy("hour").agg(
        avg("energy_consumption").alias("avg_hourly_consumption"),
        stddev("energy_consumption").alias("consumption_variance")
    ).orderBy("hour")
    
    daily_pattern = energy_df.withColumn("day_of_week", dayofweek("date")).groupBy("day_of_week").agg(
        avg("energy_consumption").alias("avg_daily_consumption"),
        sum("energy_consumption").alias("total_daily_consumption")
    ).orderBy("day_of_week")
    
    monthly_trend = energy_df.withColumn("year_month", date_format("date", "yyyy-MM")).groupBy("year_month").agg(
        avg("energy_consumption").alias("monthly_avg"),
        sum("energy_consumption").alias("monthly_total")
    ).orderBy("year_month")
    
    energy_pandas = energy_df.select("date", "energy_consumption").toPandas()
    energy_pandas['date'] = pd.to_datetime(energy_pandas['date'])
    energy_pandas = energy_pandas.sort_values('date').set_index('date')
    
    rolling_avg = energy_pandas.rolling(window=7).mean()
    trend_slope = np.polyfit(range(len(energy_pandas)), energy_pandas['energy_consumption'], 1)[0]
    
    forecast_data = []
    last_value = energy_pandas['energy_consumption'].iloc[-1]
    for i in range(30):
        forecast_value = last_value + (trend_slope * i)
        forecast_data.append(forecast_value)
    
    return {
        "hourly_pattern": hourly_pattern.collect(),
        "daily_pattern": daily_pattern.collect(),
        "monthly_trend": monthly_trend.collect(),
        "trend_slope": trend_slope,
        "forecast": forecast_data
    }

def clustering_analysis(energy_df):
    feature_data = energy_df.groupBy("household_id").agg(
        avg("energy_consumption").alias("avg_consumption"),
        max("energy_consumption").alias("max_consumption"),
        min("energy_consumption").alias("min_consumption"),
        stddev("energy_consumption").alias("consumption_variance"),
        sum("energy_consumption").alias("total_consumption")
    ).na.fill(0)
    
    assembler = VectorAssembler(
        inputCols=["avg_consumption", "max_consumption", "min_consumption", "consumption_variance", "total_consumption"],
        outputCol="features"
    )
    
    feature_vector = assembler.transform(feature_data)
    
    kmeans = KMeans(k=4, seed=42, featuresCol="features", predictionCol="cluster")
    model = kmeans.fit(feature_vector)
    
    clustered_data = model.transform(feature_vector)
    
    cluster_summary = clustered_data.groupBy("cluster").agg(
        count("*").alias("household_count"),
        avg("avg_consumption").alias("cluster_avg_consumption"),
        avg("total_consumption").alias("cluster_total_consumption")
    ).orderBy("cluster")
    
    cluster_centers = model.clusterCenters()
    
    household_clusters = clustered_data.select("household_id", "cluster", "avg_consumption", "total_consumption").collect()
    
    consumption_levels = clustered_data.withColumn(
        "consumption_level",
        when(col("avg_consumption") < 50, "低耗能")
        .when(col("avg_consumption") < 100, "中耗能")
        .when(col("avg_consumption") < 150, "高耗能")
        .otherwise("超高耗能")
    ).groupBy("consumption_level", "cluster").count().collect()
    
    return {
        "cluster_summary": cluster_summary.collect(),
        "cluster_centers": cluster_centers,
        "household_assignments": household_clusters,
        "consumption_distribution": consumption_levels
    }

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