基于MEA-BP的窃电识别方法研究

为了提高窃电识别准确度,提出了基于思维进化算法(Mind Evolutionary Algorithm,MEA)优化BP神经网络的窃电识别方法。得到各类用户的用电特征曲线,根据用户用电值与特征曲线的关系来判断是否存在窃电情况。为了提高BP算法的预测精度,采用MEA优化BP算法。将用户的负荷值作为MEA-BP的输入,MEA-BP的输出为窃电嫌疑程度。仿真结果表明,相比于传统的BP算法,MEA-BP算法具有更高的窃电检测精度,验证了所提方法的可靠性。

基于灰色熵权法的大数据质量评估

目前电力大数据的质量不高,提高电力大数据的质量有利于提高电网智能化水平。根据对电力系统数据质量评估流程及架构的分析,提出了MapReduce并行化的K-means算法,用于对大数据进行分类处理;构建了电力大数据评价指标体系;采用熵权法确定电力大数据的指标权重;最后通过灰色评估方法求取数据质量评价等级。最后对所提方法进行了算例仿真,仿真结果表明被检测电力系统采集的数据处于良好水平,验证了所提方法适用于大数据背景下电力数据的质量评估。

基于分桶算法的灾备数据比对工具研究与实现

随着国家电网公司信息化建设的快速推进,其生产、经营和管理对信息系统愈加依赖。为确保信息系统安全稳定运行,国家电网公司在北京、上海、西安三地建成灾备中心并正式投运,而利用有效的工具验证灾备数据与生产数据的一致性,是确保灾备效果的核心工作。文章主要对数据一致性验证工作的背景、现状、目标及意义进行了阐述,并在对数据比对的核心算法进行深入研究的基础上,提出了数据比对工具的实现方式。