基于协同过滤的电力信息运维知识个性化推荐模型

提出了基于协同过滤的电力信息运维知识个性化推荐模型.首先给出了电力信息运维知识个性化推荐模型的建立流程;其次引入隐式评分机制,将运维人员的学习行为转换为对电力信息运维知识的隐式评分;再次对传统协同过滤算法的不足进行改进;最后基于改进协同过滤算法构建个性化推荐模型,对电力信息运维知识进行推荐.实验结果表明,该个性化推荐模型能够有效提高推荐效果,具有实际意义.

基于改进雷达图法的电力信息运维技能综合评价模型

针对电力信息运维技能评价结果不够形象直观的问题,提出了基于改进雷达图法的电力信息运维技能综合评价模型。该模型的评价过程如下:首先建立电力信息运维技能评价指标体系,然后基于主客观组合赋权法确定每个子系统的综合权重,最后使用改进雷达图法构建综合评价模型对电力信息运维技能进行评价。经实例验证,该模型能够形象直观地评价电力信息运维技能,其计算速度快,可靠性高,具有实际意义。

基于多预测树组合算法的电力信息系统数据库缓存模型

为解决电力大数据时代背景下信息系统数据库体积大、并发量高导致的运行效率瓶颈,分析了当前几种缓存模型的基本架构和原理,综合电力内网中各业务系统的主要特点,构建了一个电力信息系统数据库缓存模型,在模型中设计了一种多预测树组合算法(预测树森林)。通过在应用层使用boosting方式对队列进行抽样得到具有时序性和业务逻辑特点的SQL语句构建预测树森林,智能预测可能发生的数据库操作并将结果集提前缓存到内存中,模型还可以根据系统的运行情况动态调整预测树森林的投票阈值,从而达到提高缓存效率和命中率的目的。并基于Oracle数据库对模型的可行性进行了讨论,在云平台下运行结果表明模型不仅算法收敛速度快而且能够实现同等内存容量下缓存效率的提高。

基于信息构建的高校图书馆网站设计原则及实践——以吉林化工学院图书馆为例

介绍了信息构建理论和信息可用性的概念,以及高校图书馆网站信息构建的内容,以吉林化工学院图书馆网站设计为例,对信息可用性在图书馆网站设计中的应用进行说明,并提出进一步完善该网站的建议。

信息融合在电力内网安全态势评估上的应用

内网安全是近年来逐渐被人们所重视的网络信息安全研究领域,文章针对电力内网安全评估问题构建了以漏洞为评估对象的网络安全态势评估模型。利用D-S证据理论对网络信息进行融合,获得漏洞的评估结果,以漏洞-服务-主机-网络为对象对网络安全态势进行评估。模拟试验表明,经过信息融合获得的漏洞信息能够对电力内网的安全态势评估提供很好的支持,有效提高了评估的准确性。

智能客户端在基建工程项目信息管理中的应用

针对现有管理信息系统(M IS)软件的B/S或C/S架构在实际应用中的不足,本文引入智能客户端架构作为系统的解决方案。通过介绍智能客户端的技术及其优点,提出基建工程项目信息管理系统的系统设计目标和系统框架,并分别阐述了智能客户端关键技术的实现过程。

基于云计算技术的电力大数据预处理属性约简方法

针对大数据时代下电网数据体量大、类型多、速度快的特点,传统的属性约简方法已经无法完成对电力大数据的预处理,为此提出一种基于云计算技术的电力大数据预处理属性约简方法。该方法剖析了粗糙集中相对正域理论的特性,利用MapReduce模型设计了可以并行计算正域中元素个数的属性约简算法MP_POSRS。最后,在Hadoop平台上对电网故障诊断表和风电实测数据进行属性约简,实验结果表明,该方法有效可行,并具有较好的加速比和可扩展性,适用于电力大数据预处理属性约简。

基于Spark的电力设备在线监测数据可视化方法

大数据可视化可以实现海量电力设备在线监测数据中各种属性、运行状态等电力特征信息的图形、图像化直观呈现,为设备运行状态的及时有效监控分析提供有力保障。因此,本文提出一种基于Spark的电力设备在线监测数据可视化方法,为实现大数据环境下的电力设备在线监测数据的状态信息快速提取,在Spark大数据计算平台上,建立了基于设备状态评估指标体系与模糊C均值聚类(FCM)的电力设备状态信息提取算法。针对数据的多维、时序特性,构建三维平行散点图的数据可视化展现形式,实现电力设备在线监测数据信息全貌的可视化展现。将该方法运用于吉林省某风电场的风电机组在线监测数据集,实验结果证明了该方法的有效性。

基于空间分割的电力大数据三维全景可视化场景管理方法

三维虚拟场景下的电力大数据全景可视化以场景物体灵活多样的显示状态对深层电力特征信息进行直观呈现,以场景漫游的形式对海量多态、异构数据进行全景实时展现,为电网运行状态的及时有效监控分析提供有力保障。针对其场景管理问题,提出了基于空间分割的电力大数据三维全景可视化场景管理方法。首先,构建空间分割代价函数并产生分割平面选择因子,优化场景空间分割。然后,根据场景空间分割结果,建立电力大数据场景组织关联模型,一体化组织管理场景物体、环境和实时分析数据,并实现物体显示状态实时控制及场景漫游快速渲染。最后,通过变电站数据三维全景可视化分析系统的场景管理应用,验证了该方法的有效性。

混沌免疫遗传算法在电力系统故障诊断中应用

针对电力系统故障诊断问题,提出了一种新的免疫遗传算法——混沌免疫遗传算法。该算法将免疫算法、混沌与遗传算法相结合,利用混沌运动的遍历性、随机性产生初始种群,加快搜索的速度;利用免疫原理的浓度计算及调整加入新的混沌序列补充种群,增加种群的多样性,避免陷入局部最优;交叉变异结束后在最优解附近再用混沌进行局部寻优提高解的精度。它能从保护和断路器的拒动和误动中,快速找到故障点。实验结果表明,该算法能快速寻找到最优解,保证系统的实时性和准确性,较好地实现了对电力系统的故障诊断。

云计算技术在未来智能电网信息处理平台中的应用

未来的电网将会是一个高度自动化、智能化的电网,如此一个庞大、复杂的系统从发电、输电一直到变、配、用电的过程时刻都会生成海量的电能信息及设备运行状态数据,这就需要一个强有力的信息处理平台作为支撑,且这个平台应具有对海量数据的可靠存储、准确分析、实时同步更新及共享的功能,尤其是音视频等异构数据的分析与处理。云计算技术在大数据处理中具有得天独厚的优势,文中将云计算技术引入到未来智能电网的信息处理平台的建设中,针对未来智能电网信息处理平台的各项功能需求,对比目前电网信息处理平台的诸多瓶颈进行深层次的探讨,证明了将云计算技术应用到未来智能电网信息处理平台中的可行性。

具有面向服务架构的电力企业资产管理系统模型设计

针对企业资产管理(enterprise asset management,EAM)系统在电力行业中的应用,提出了电力企业EAM系统设计模型,讨论了该模型各层的设计思想和设计要点,并运用面向服务的设计方法对系统进行服务粒度的划分,同时使用Web服务技术实现与外部系统的接口,最后结合电力行业设备点巡检管理系统的开发实例阐述了EAM应用系统的设计方法。

基于可拓云模型的电力生产安全综合评估方法

为保证电力生产过程的安全性,必须对其安全水平进行客观合理的评估。针对电力生产安全评估的特点,全面考虑安全生产分级边界的模糊性和随机性,采用可拓云理论来评估电力生产安全综合状态。首先结合现代安全管理理论和生产实际建立电力生产安全综合评估指标体系,并采用主客观综合赋权法确定各评估指标的权重;然后综合云模型本身的不确定推理特性和可拓学中物元理论兼具定性、定量分析的特点,构建可拓云模型进行评估,并引入置信度因子和危险因子标识评估结果的可信信息和危险信息;最后通过算例分析验证了该方法的可行性和合理性。

电力系统信号与数据的压缩传感技术综述

随着智能电网建设及电力系统自动化、智能化水平的不断提高,电力系统信号分析与数据处理方法在电力系统中的重要作用进一步凸显。压缩传感(CS)是一种基于信号的稀疏特性,将利用奈奎斯特采样定理的信号采样过程转化为基于优化计算恢复信号的观测过程的新兴信号处理方式,并广泛应用于信号/图像处理、医疗成像与无线通信等领域。基于压缩传感的电力系统信号分析与数据处理方法具有采样速率低、高压缩比,以及便于提取信号特征等优点,因而,在电力系统中具有广泛的应用前景。描述了压缩传感理论框架,并对该理论在电力系统信号分析与数据处理中的应用进行详细综述,其中主要围绕电能质量分析、故障分析、电力系统模态识别、电力系统预测、数据传输,以及智能电网等方面进行评述,并结合压缩传感在电力系统信号分析与数据处理领域的发展状况,对其发展前景进行展望。

基于知识关联度的电力大数据协同过滤推荐算法

针对电力大数据推荐结果排名没有考虑电网领域知识关联度,推荐结果的准确度不高的问题,提出了引入知识项关联度的协同过滤推荐算法AR-Item CF.通过计算用户推荐列表得到最终推荐结果.结果表明,该算法能有效地解决推荐结果关联度较低的问题,显著地提高了推荐结果的质量和推荐效率.

一种基于Hadoop的电力大数据属性实体识别算法

随着大数据时代的来临,传统的实体识别技术由于电网数据体积大以及类型复杂等特性已经无法有效地进行数据预处理。近年来兴起的Hadoop技术能够对大数据进行较好的处理。因此提出一种基于Hadoop的电力大数据属性实体识别算法。该算法利用改进离散化算法选取出信息准确率较高的离散点,并提出了一种离散化评价指标。最后,在Hadoop平台上对某风电机组的监测数据进行了属性实体识别。实验证明,该算法在实验正确性和断点数目方面表现良好,并且具有较好的加速比,适用于电力大数据的属性实体识别处理。

宽带电力线载波OFDM信道估计

正交频分复用(OFDM)是电力线高速数据传输的有效调制技术。而电力线信道的时频双选择性造成OFDM系统的频率偏移,导致载波间干扰(inter-carrier interference,ICI)。为准确掌握信道特性,提出了基于离散长球序列-基扩展模型(DPSS-BEM)的宽带电力线载波OFDM信道估计方法。采用二维DPSS-BEM对电力线信道进行建模,将电力线信道视为二维正交分量的线性加权,并利用导频位置的训练信息和最小二乘法估计权值。仿真表明,该方法能有效地跟踪电力线信道变化,改善信道的归一化均方误差和误码率性能,以便有针对性地采取措施,减少载波间的相互干扰。

基于AJAX的电力图形系统的实现

着重阐述在以AJAX(asynchronous Javascript and XML)引擎为核心的图形多层体系架构的基础上,结合W3C组织推荐的基于可扩展置标语言(XML)的可缩放矢量图形(SVG)技术,研发具有异步通信机制的、基于Web的电力图形系统,并有效解决电气模型信息的实时动态刷新问题。同时提出了基于AJAX的多用户协同设计方案,提高了图形系统的工作效率。

电动汽车充电站RFID智能信息管理系统

为了提高电动汽车充电站的管理水平,设计了一套智能信息管理系统。其硬件系统主要包括TMS320VC5509处理器、RFID读写模块、GPRS传输模块和GPS定位模块等,用于实现电动汽车的信息采集与管理;上位机管理平台包括充电桩信息、电池信息、车辆信息、预约信息和员工管理五个单元,用于实现充电站内充电桩和电池的状态管理、来访车辆信息及车辆充电预约信息管理等功能。该系统对提高充电站的智能化管理水平具有重要的现实意义。

基于GPRS的电力系统远程监控设计与研究

以电力远程监测系统领域现阶段的技术为参考,提出了一种基于GPRS无线通信技术和以ARM为内核的高性能的嵌入式微处理器的电力远程监测系统。首先简述了GPRS无线业务特点及其嵌入式系统技术,然后重点介绍了基于GPRS的电力线路监控系统的组成、原理,给出了硬件原理图,对具体的软硬件设计过程进行了简要的阐述。实践证明GPRS技术非常适用于要求实时性的、大数据量传送的应用场合。