电网企业自动化运营管控平台的构建

为有效提升电网企业管控能力和信息处理能力、缩短运营管控响应时间、提高企业满意度,构建一种基于数字化转型的电网企业自动化运营管控平台。基础层通过多种信息系统获取数据,搭建主数据库并将数据传输至中间层。管控层的管控模块通过运用大数据的管控路径,实现企业运营管控。信息孤岛模块通过数字化的信息调度,解决电网企业因运营数据量大而导致的无法及时整合和提取的问题。满意度评价模块采用Dempster-Shafer(D-S)证据理论,数字化评估管控模块管控效果,并通过用户层电脑界面向用户展示管控层的各项管控结果。试验结果表明,电网企业自动化运营管控平台能够完成9 700条以上数据的整理与提取,说明数字化信息调度方式能够明显增强平台的数据处理能力。平台的运营响应时间最高仅为10 ms,显著提升了企业对运营管控的满意度。该结果证明了D-S证据理论在实际应用中的高效性与优越性。

电网企业信息系统运行方式模型研究

随着电网信息化建设进程的推进,电网企业运维的信息系统和相应的信息化设备数量增长迅速,对应的IT系统运维任务异常繁重。一旦信息系统和信息设备出现故障,排查故障的难度非常大,由此造成的社会影响和经济损失不可估量。文章提出电网企业信息系统运行方式模型,提前控制系统作业风险,提升故障修复效率,最大限度降低运维故障带来的损失。该模型提出了大型信息系统运行方式的梳理流程,给出了模型的实现工具和方式,以电网企业的安全生产管理信息系统为例验证了模型的可用性。

基于对象相关性的全监督和直推式排序算法

在信息检索和机器学习领域,大部分排序学习方法假设查询中的各个对象均满足独立同分布.虽然该假设简化了排序问题,却未能利用目标对象之间隐藏的相关性信息.在全监督排序和直推式排序2个问题中分别提出了新的方法,充分地利用了对象间的关系.在全监督排序问题中,将对象相关性映射为RBF Kernel,作为约束项加入优化目标,使得优化过程中越相似的对象打分越接近,即全局一致性思想.在直推式排序问题中,利用对象相关性将每个查询映射为图结构,设计了新的基于图结构的查询相似度度量,使得优化过程中越相似的查询,该查询内的对象对预测查询的影响越大.实验结果表明,加入对象之间的相关性提升了全监督排序算法和直推式排序算法的性能.

基于LoRa无线技术的台区配用电电能物联网监测系统研究

为提高台区配用电监控过程的抗干扰能力,提出新的基于LoRa无线技术的台区配用电电能物联网监测系统。在LoRa数据采集网络架构的支持下,设置多源传感器采集台区配用电各项数据,设计WAKE的高低电平切换模块,并控制其工作状态,通过MODE的高低电平控制切换通信模块的工作模式,获得台区配用电数据后利用jzy3d大数据可视化类库实现物联网监测。在外在因素的干扰下,系统的监控数据完整性较好,RSSI值在-50 dBm以内,系统抗干扰性能得到明显提升。

智能电网中的主动立体防御体系应用场景研究

智能电网是"电力流、信息流、业务流"的融合和统一。随着智能电网建设的不断深入,面临的挑战越来越严峻,特别是面临的安全问题。主动立体防御体系是解决安全问题的重要手段之一,对该防御体系应用场景进行深入的研究,将有助于更好地理解并利用该防御体系,从而提高智能电网的安全系数。

基于学术社区的学术搜索引擎设计

学术社区和学术搜索引擎在科研活动中日趋重要。给出了一个基于学术社区的学术搜索引擎的设计方案,指出了它应具备的功能,提出了应着重解决的关键问题,并对部分问题提出了实现思路。给出了系统的架构设计,并讨论了文献资料的整合算法,将分散在不同位置、提供不同内容的学术信息组合为一个整体,有效地解决了文献提取问题。针对普通中文分词组件在对姓名进行分词时准确率较低的问题,设计了一个专门针对姓名进行分词的高效的算法。在开源框架Nutch和HBase的基础上,实现了一个学术搜索引擎,并在实验中验证了设计的有效性。

电力软交换系统及其安全性研究

电力行政和调度电路交换网向软交换系统演进是必然趋势。软交换是承载于IP分组网上的数据通信系统,可同时传输数据、语音和视频等信息。但同时软交换由于其开放、复杂等特点,无论在网络硬件开发、协议设计还是应用软件开发上,都面临着各种各样的安全威胁。在分析电力软交换系统安全威胁的基础上,从业务安全、信息安全、设备安全和网络安全等多方面提出安全方案,保证电网稳定运行。

基于IEC标准多源异构数据融合的一体化维护技术研究

本文利用IEC国际电力模型标准,通过“云大物移智”等数字化技术,针对“发—输—变—配—用”各电压等级、各业务域数据,通过唯一数据编码系统源,实现数据横向贯通,构建统一的电网资源设备模型维护入口,实现发输变配图模多源异构数据的高度融合。

数据-物理融合驱动的有源配电网自适应电压控制

分布式电源高比例接入条件下,配电网运行状态更加复杂,同时也难以获取准确的物理参数。本文提出一种数据-物理融合驱动的有源配电网自适应电压控制方法。首先,构建数据-物理融合驱动的有源配电网自适应电压控制框架;然后,针对有源配电网的电压控制问题进行数据驱动建模;进一步考虑数据驱动控制的局限性,通过不完备物理模型修正数据驱动模型;最后,基于改进的IEEE33节点算例进行分析验证,结果表明数据-物理融合驱动控制策略可以有效抑制有源配电网的电压频繁越限,提高配电网自适应优化控制水平。

基于广东电网数据仓库大数据架构研究

随着电网智能化建设和规模的持续扩大,每天都会产生各种结构的海量数据,传统的数据架构已经无法满足高效低成本的数据存储以及处理。根据电力大数据的特点和发展趋势,结合广东电网数据仓库的现状,从公司业务特点和实际需求出发,提出一种高效的数据分析处理的数据架构,并分析了该架构的数据存储、数据查询和数据整合等方面的关键技术。

基于异构系统、多部署模式的图模适配和校验方法研究

文章分析了异构图模校验的总体思路,细致阐述了图模校验工具的研究内容和实现要点。对图模校验规则引擎、异构图模接入适配器、图模校验方法和图模校验结果的可视化展示技术进行了研究。通过基于异构系统、多部署模式的图模校验差异性适配和校验方法的研究,开发对应的变电站图模校验工具,实现了多个厂家、多个型号调度主站系统图模的定制适配、统一接入、模型校验和问题可视化展示,有力地支撑了自动化主站变电图模与GIS平台输配电图模的交互和融合工作。

模拟电路软故障诊断的动态电流测试方法

在综合阐述目前各种模拟集成电路故障诊断方法的基础上,针对中小规模模拟集成电路的软故障诊断问题,提出结合小波分析、聚类分析和神经网络的动态电流测试方法。采用动态电流测试方法的同时,对电流中的稳态部分与瞬态部分进行分析处理,提高故障的覆盖率。首先对待测电路的动态电流信号进行小波分解,将各频段相对能量作为故障特征向量;然后对得到的故障特征向量样本集进行聚类分析,改善样本质量,并将聚类后的样本集输入神经网络进行训练,提高神经网络的学习效率。对实例中小规模模拟电路进行软故障诊断仿真实验,取得了较高的故障识别率,验证了所提方法的有效性。

基于综合功率介数的主动配电网脆弱性分析

考虑到主动配电网在智能电网发展中的重要性以及在潮流分布与运行方式上的复杂性,进行了符合主动配电网运行实际的脆弱性分析。将主动配电网视为有向网络,将系统潮流分布方向作为网络邻接矩阵的方向矢量,从而得到考虑方向性的网络介数指标,以衡量各节点在网络连通性中的重要性。考虑发电机-负荷因素,分析功率在支路间的分布情况,提出功率因数指标,以评定各节点在功率传输中的作用。使用熵值法确定各指标权重,提出综合功率介数的概念,并对主动配电网的脆弱环节进行识别。以年为时间尺度,对网络脆弱性的年变化趋势进行研究,发现了较强的季节特性。使用添加了分布式电源与电池储能系统的IEEE 33节点系统,计算了网络在受到按脆弱性识别结果进行攻击时的失负荷率,验证了所提方法的正确性。

基于FPGA的深度卷积神经网络优化压缩算法研究

针对现有海量数字图像信息落后,提出了新型的压缩算法,设计出基于FPGA的视频图像采集系统。应用深度卷积神经网络优化视频图像编码算法和聚类算法实现数据特征提取,将图像与距离信息作为深度卷积神经网络的输入与输出,并利用其特征提取能力学习图像特征的距离信息,提取深度卷积神经网络中的全连接层作为编码,通过迭代调整确定图像编码,完成图像压缩。应用测试结果显示,该算法具有较高效率优势,且图像压缩解码后质量较好。

电网企业电网数据资产运营监控系统设计

在"互联网+电网"、"互联网+能源"背景下,电网数据资产体现出新的特点。由于大数据服务能力持续提升,内外部数据的汇聚,数据分析服务持续丰富,数据更新频率从日提升到分钟级,具备准实时数据应用的能力。为了保证电网安全运行,提升电网服务能力和水平,电网企业电网数据资产运营监控系统的建立可以发挥多方面的作用,借助监控系统可以实时全方位分析数据资源的变化情况,全方位提升数据管理技术支撑能力。

优化完善电力结构在节能减排中的应用分析

当前,电力问题越来越严重,我们需要针对这些问题找出合理的解决方法,合理设计电力结构,将它运用到需要它的地方。我国现在很多地方电力短缺,需要电的东西越来越多,因此我们必须合理地利用电力,尽可能地减少浪费,这样也可以给环境保护带来便利。想要保护环境,就必须好好保护电力,只有保护好电力,才能保护好环境。为此,我们必须节约用电,并且合理地优化完善电力结构,这样对我国的环境发展才有好处。

基于分箱灰色预测的月用电量数据缺失值处理方法

在月用电量数据缺失问题的预处理方法中,如何使预处理的数据更接近原数据,一直是研究的重点内容。采用分箱灰色预测的方法,先将月用电量数据进行分箱处理,再用灰色预测方法进行线性填补,最终得到填补后的月用电量数据。

基于Bi-LSTM-CRF的中文电力实体识别

电力系统科学研究与生产实践的长期发展,积累了大量的非结构化和半结构化文本。对电力领域文本进行中文实体识别,是其进一步信息抽取的基础工作。为探索有效的电力实体识别方法,文中首先把电力实体分成十六种并对三类电力文本信息进行标注,进而采用双向长短时记忆网络和条件随机场的混合方法,对标注的电力文本进行了中文实体识别实验,并与隐马尔科夫法、独立的条件随机场法和独立的双向长短时记忆网络法进行对比。实验结果表明,文中采用的Bi-LSTM-CRF方法可以更加准确有效地识别文本中的电力实体。

倒送功率约束下的分布式电源最大接入容量分析

分布式电源(DG)接入配电网后,低电压等级电网可能倒送功率至高电压等级电网,对电网造成不利影响。在各种影响因素中,倒送功率限制是影响DG接入电网的主要因素。从倒送功率约束的角度出发,结合节点电压及潮流约束,建立了以DG接入容量最大为目标的数学模型,给出了最大接入容量的计算方法,并分析了DG的接入对配电网有功网损的影响。考虑节假日对负荷的影响,给出了调整倒送功率约束以增大DG接入容量的建议。以一个33节点的10 kV配电网接入分布式光伏电源为例,验证了所提方法的可行性。

基于数据挖掘技术的电网时序数据质量维护研究

随着电力系统智能化水平的不断提高,电网中产生的数据体系也越来越庞大,而数据的质量会直接影响电力系统的运行分析和规划决策。文中基于数据挖掘技术提出一种电网时序数据质量维护体系,筛选不合格的数据,并确定数据所存在的问题,为分析出现问题的原因提供便利。对电力数据及传输过程进行了分析,并指出了可能存在的问题。不同地区的数据具有自身不同的特点,为了提高检测速度,基于决策树算法先对历史数据样本进行决策分析。以某地区的数据训练集为例,对该地区电力数据检测流程进行分析,得到适合该区的检测顺序。针对数据合理性难以检测的问题,利用基于聚类的离群检测法筛选出问题数据,并尝试分析问题数据产生原因。通过算例证明了所提时序数据质量维护流程的有效性和可靠性。