电能大数据细分市场应用研究

电能是社会经济发展的基础,通过将大数据技术引入电能领域,可以通过海量数据来实现对电能用户的细致化分析,通过对电能市场的细分情况进行分析,可以在大数据的支持下,让电能市场的经营发展变得更加顺利。电力企业只有在经营发展中不断挖掘潜在目标用户,才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。本文对大数据技术展开分析,并对电能大数据细分市场应用提出个人看法,希望为关注电能大数据细分市场应用的人群带来参考。

电力企业数字化转型路径探索

为解决企业转型问题,以电力企业为例,对数字化转型路径进行研究,分析了转型期间所面临的挑战,明确了转型思路以及效益,提出建立完善的数字化发展体系,深挖电力数据、提高服务质量,创造企业价值,信息共享4个方面措施,以期为相关人员提供参考。

基于DBSCAN算法的电力系统线路过载控制

电力系统中负载分布不均匀导致缺失,且缺乏有效的负荷调节和平衡机制,容易导致线路过载问题。为此提出基于DBSCAN算法的电力系统线路过载控制策略研究。对原始电力系统中缺失的负荷数据通过DBSCAN二次聚类方法进行修补,以获得更全面的负荷数据;修补后的负荷数据用来构建线路过载控制模型。在构建模型时,以用电负荷、机组有功调整以及电压偏差最小为目标函数,以发电功率、负荷节点功率以及节点电压负荷为约束条件;使用二进制布谷鸟搜索算法对该模型进行求解,获取满足约束条件的最优解,通过不断地迭代和调整搜索的位置,寻找电力系统线路过载控制的最优策略。实验结果表明:所提方法的功率波动及电压偏移控制效果较好,在保障系统较好的线路过载控制效果的同时,具有较高的计算效率。

线路重要度区分下的电力系统脆弱线路辨识

电力系统实际运行中可能受到负荷变化、故障发生、天气变化等各种因素的影响,这些因素导致电力网络间的大范围互联会使小范围内的故障很快传到大范围甚至于整个电力网,,脆弱线路辨识的过程中,传统方法针对线路引入了带权重线路介数指标,形成了脆弱线路辨识流程,但是这种方法没有区分不同线路的重要程度,导致路线辨识存在误差。为此,提出基于混合蛙跳算法的电力系统脆弱线路辨识方法研究。通过直流潮流算法对电力系统中的非重要线路和重要线路进行识别和区分,将重要线路进行进一步脆弱性分析,确定脆弱指标后,建立电力系统脆弱线路辨识模型;利用混合蛙跳算法的更新迭代功能求解该模型,搜索模型的最优解,以此实现电力系统脆弱线路的有效辨识。实验结果表明,所提方法在避免局部最优的同时,有效提高了脆弱线路辨识的精度和效率。