一种图文融合的电网故障综合研判方法分析

为解决监控告警信息丢失引起故障类别判断错误,以及常规故录波形人工分析无法快速识别故障原因,文章提出了一种图文融合的电网故障综合研判方法。通过对主站SCADA监控信息进行文本机器学习,结合结巴分词技术构建基于历史告警案例的文本词库,基于TF-IDF算法完成故障输入文本向量化比对,推算故障类型结果,从而提高故障类别判断准确度。通过对历史故障录波样本进行波形机器学习,采用小波熵分析法提取故障特征信号—能量熵特征值,基于支持向量机算法完成波形向量化比对,快速获取故障产生原因,如鸟害、雷击等。

社会治理视角下的城市大脑电力驾驶舱设计及应用

针对电力数据如何在线化、智能化服务社会治理问题,提出以城市大脑为基础的电力驾驶舱理念,依托电力大数据为政府数字化城市治理提供辅助决策、为企业健康绿色发展提供智慧支持。首先,分析城市数字化转型中对电力数据的需求及电力大数据特征,构建一种社会治理视角下的电力大数据范式应用体系;其次,设计电力驾驶舱系统架构,实现海量能源据实时、安全的传输交互;最后,研究电力大数据的社会治理关键技术,提出电力-政务数据融合方法,构建社会治理电力指标体系和电力用户行为分析方法,实现指标化、场景化、平台化的电力数据服务。系统实际部署及应用场景取得的成效表明,电力驾驶舱是一种实现电力数据服务社会民生,提升城市数字化治理水平的有效途径。