基于大数据的电力营销环境异常状态监测研究

本文目的在于探讨如何利用大数据技术来监测电力营销环境中的异常状态。研究内容涵盖监测方法的构建、优化多特征融合的样本采集算法,以及应用拉普拉斯特征映射的降维技术等。通过实例测试验证了所提方法的有效性。研究结果表明,该方法能够准确监测和识别电力营销环境中的异常状态,为电力企业的决策提供有力支持。本文整理了相关领域的研究成果为进一步开展类似研究提供了参考。

电力系统计量表精度调节控制方法

电能表是电力系统计量主要装置之一,常因多方面因素导致计量的数据失真,降低了计量系统作业的精度系数。文中分析了电能表的实用功能,总结了影响系统计量精度的相关因素,提出了切实可行的精度调节方法。

智能电网定向供电系统设计与应用

供电系统是智能电网的核心结构,关系着区域用电调度的可持续性,影响着供电公司经营收益水平。设计定向供电系统是电力节能改造的基本要求,也是降低用电耗损量的有效方式,应作为供电公司改革的重要内容。现主要分析了智能电网的应用特点,总结了智能电网对供电传输的新要求,提出了定向供电系统设计与应用方法。

基于SOM的电能计量装置数据自动集成方法

目前的电能计量装置是由电力互感器、电能表及二次联线等环节构成。由于多种设备的数据具有不同属性,且中间环节容易导致误差、窃电等影响数据自动集成的结果。提出基于SOM网络的电能计量装置数据自动集成方法。首先,利用SOM网络的训练过程不断改变神经元连接权值,计算并完成对电能计量装置数据的分类处理;然后,分析自动集成的约束条件,在数据属性参数(即“T值”)及装置终端参数(即“M值”)的约束下,将数据集成任务拆解为多个任务子集,得到电能计量装置数据的属性,确保已分类数据的一致性和可靠性;最后,根据约束条件,通过SOM网络自主学习能力完成终端数据的自动集成。实验结果表明:本方法具有较低的丢包率和误差,能高效完成电能计量装置数据自动集成任务。