电网调度控制系统分布式任务管理的体系架构与关键技术

随着电网规模的不断扩大,采集数据数量的快速增长,数据处理和分析业务向集群化发展,目前单机方式的任务管理在保证分布式任务的高效性、可靠性上面临严峻的挑战。文中提出了一种适用于电网调度控制系统的分布式任务管理技术。首先,分析了电网调度控制系统对分布式任务管理的需求,然后介绍了分布式任务管理的体系架构和自动部署、负载均衡、冗余容错等关键技术和典型应用。测试结果表明该技术能够实现任务在多个节点上的高效计算和可靠运行。

调度自动化系统及设备统一运维技术

采用归纳总结调度自动化系统及设备的软硬件特征,抽象公共特征形成层次结构,建立自动化系统及设备的健康模型,通过构建自动化系统及设备运行数据采集和汇集机制,实现对自动化系统及设备的实时监视与告警,形成自动化系统画像和设备画像,并自动生成系统及设备健康报告。

基于图论的电力系统公式并行计算实现方法

提出了一种利用图论算法对电力自动化系统实时监控模块中的公式并行计算的方法,将电力系统公式间的依赖关系描述成一个有向图,通过环判断处理、拓扑排序、生成公式优先级、公式分组、公式分配等步骤完成并行计算,提高了计算速度、可靠性和通用性,可以满足实时性的要求。

基于长短期记忆神经网络的短期负荷预测

准确的电力负荷预测是电力系统安全、稳定、经济、优质运行的前提,负荷预测的本质是通过历史数据对未来负荷情况做出预先估计。电量的快速增长和用户的多元化对负荷预测提出了更高的要求。文中提出了一种基于长短期记忆网络的负荷预测方法,利用长短期网络数据驱动和对时间序列建模强的特点,对于含非线性、不确定性的系统,提取其负荷数据中的周期特征,具有较强的自适应性。以真实数据为算例,验证了方法的有效性。