基于电力信息可视化采集的230 MHz射频技术研究

原有的230 MHz射频技术在授权用户受到认知用户干扰时,通信过程误码率较高,为此,提出一种基于电力信息可视化采集的230 MHz射频技术。设计射频技术中接收灵敏度、动态范围、接收带外抑制等接收发射指标,优化基带对有用信号的调节,消除认知用户的干扰;引入可视化信息采集技术,由230 MHz无线专网承担通信工作,设计时序逻辑控制,采用过分配方式定义GTS和CFP的分配,保留通信过程中的处理时间,减小干扰。对比实验结果表明在光谱强度相同时,设计的技术误码率较低,具有有效性。

基于PIO算法的海量用电数据协同交互系统设计

针对当前使用的边缘计算方法、OpenFlow协议受到海量用电数据随机不确定性因素的影响,导致数据协同交互结果与实际情况不一致的问题,设计了基于PIO算法的海量用电数据协同交互系统。利用可信平台控制计算平台服务器,形成完整的业务系统。通过配置大屏幕显示器,即时显示所需数据。设计智能协同蜜网结构,避免出现网络传输时延问题。根据海量用电数据协同交互过程中的全局最优输出流程,确定最佳输出群体,并得到满足终止条件的交互数据。设计协同交互流程,将数据转换为实体,实现海量电力数据的交换。由实验结果可知,该系统数据吞吐量与实际吞吐量一致,时延也在允许变化范围值附近波动,说明数据协同交互结果与实际情况一致。

基于大数据思维的审计作业模式转型探索——以大型电网企业为例

近年来,数字化转型的全面深化推进了审计对象的高度信息化,致使原有审计手段不满足企业数字化转型的需求,客观上要求审计作业模式做出相应调整。为更好地发挥审计经济监督职能,电网企业亟需以数字化转型作为全面深化审计监督的重要引擎和抓手,坚持向信息化要资源、向大数据要效率,将数字化思维贯穿审计全过程,以大数据思维统领审计工作,深度探索数字技术与审计业务有效融合,以匹配企业数字化转型带来的审计效能改变。

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。

考虑电力营销能力的多维客户画像精准构建方法

由于当前已有方法未能考虑客户画像预测建模问题,导致多维客户画像精准构建准确性以及运行效率下降,对此,提出一种考虑电力营销能力的多维客户画像精准构建方法。对电力企业的电力营销能力以及电网用户进行分析,通过双通道方法对不同客户画像进行预测建模,组建多维客户多源特征体系,组建基于机器学习的多视角融合模型,通过模型输出多视角融合结果,以达到多维客户画像精准构建的目的。仿真实验结果表明,所提方法能够有效提升多维客户画像精准构建的准确性以及运行效率。

基于边缘计算的电网边缘侧设备缺陷智能识别模型研究

目前,在电力设备的日常巡检和试验中,积累了大量关于设备故障情况的记录,缺乏相应的故障处理措施。传统集中式数据处理模型无法支持当前的强大电网系统。针对这一缺陷,文章提出了一种基于热点数据的电网边缘侧设备缺陷智能识别模型,模型分为云中心层、边缘层和现场层。在现场层,使用动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)补充算法补充传感器数据;采用树突神经元模型(Dendritic Neuron Model,DNM)在边缘层进行故障初等分类,并将分类结果上传至云中心层;在云中心层利用数据之间的相关性实现故障分类。最后在公开数据集上进行设备缺陷识别模型验证,验证了模型的有效性和可行性。

基于电力物联网的数据智能检测模型研究

为支撑电力物联网数据共享,发挥电网数据价值,文章针对当前电力物联网数据平台中存在的技术组件多样、应用难度大、检索数据困难、数据应用门槛高和数据模型管控机制不完善等问题,优化电力物联网数据平台整体框架,提出基于孤立森林的量测类实时数据质量异常检测及改进算法,通过抢修故障研判和停电故障研判2个场景仿真验证数据质量检测算法的可行性,仿真试验结果表明该模型能够有效提升数据质量检测准确率。

基于多旋翼无人机的机载激光点云树障隐患识别方法

传统的架空输电线路树障隐患识别方法速度慢,树障隐患识别过程耗时较长。为了解决这个问题,文章设计了一种基于多旋翼无人机的机载激光点云树障隐患识别方法。以激光雷达点云作为识别技术,构建B/S架构的激光雷达点云数据运算框架体系。以多旋翼无人机机体为坐标原点,构建巡检空间坐标系,对树障隐患实施跟踪监测。将不同跟踪周期内的无人机位置点作为不同的空间点,对树障隐患位置进行定位。以无人机飞行过程中3个轴向的不确定参数作为设备隐患距离参数,采用嵌入式容积卡尔曼滤波(Embedded Cubature Kalman Filter,ECKF)算法创建一个随机常数值,控制识别过程的计算量,并实现对树障隐患的识别。实验结果表明,该方法的平均识别程度参数约为82.2%,识别精度数值约为0.94,所需的平均识别时间约为5 ms,证明其满足设计预期。

企业计算机信息系统维护探讨

0引言近年来,网络信息技术快速发展,计算机已经成为人们工作中不可缺少的重要工具,电网企业计算机信息系统的应用,不仅极大地提高了工作效率和工作质量,而且实现了基本日常服务的自动化和智能化,但是电网企业计算机信息系统也面临着越来越严峻的管理和维护问题,如系统升级、软硬件损坏、病毒攻击等。

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。

应用于不平衡数据的电力实体识别方法

电力文本语料稀缺造成了训练数据的不平衡,使得主流的双向长短期记忆网络和条件随机场方法表现较差。为此引入一个分类模型,将语句分为强弱两类,分别训练优化网络模型。通过在公开语料数据上进行实验,证明了在对电力语料数据进行命名实体识别时,该方法比传统的聚类方法和原双向长短期记忆模型分别高12%和4%。

基于IPv6流标签的企业资产档案主数据驱动质量控制方法

由于主数据驱动质量控制过程对于资产档案架构的适配性较差,导致数据传输能力较差,因此,设计基于IPv6流标签的企业资产档案主数据驱动质量控制方法。更新主数据IPv6流标签报头格式,将处理后的数据输入到驱动控制器中,通过设定约束条件,将控制器等价为动态线性化数据模型。通过实验结果对比可知,使用此方法后数据包的转发能力与传输能力得到明显的提升,在日后的资产档案主数据驱动管理中可使用此方法,为资产管理提供便利。

电力企业干部资质画像准确性评价系统设计

传统准确性评价系统忽略了实时流计算和离线批处理技术联合的必要性,导致其实时性和完整性较差,得到的评价结果精准度较低,对此,提出电力企业干部资质画像准确性评价系统设计。在Labmda架构的基础上,结合实时流计算和离线批处理技术,设计电力企业干部资质画像准确性评价系统整体架构。对画像准确性评价指标去模糊化和无量纲化处理,应用层次分析法计算评价指标对应权重,建立白化权函数和评价矩阵,在灰色系统理论的基础上实现电力企业干部资质画像的准确性评价。实验结果表明,设计的系统实时性、完整性较好,评价精准度高。

基于数据负荷序列聚类的配电网电力营销实时信息系统测试

伴随现代信息技术的快速发展,在电力营销工作中构建信息系统对优化电网正常工作、推动营销活动顺利实施具有十分关键的影响。构建一种基于数据负荷序列聚类的配电网电力营销实时信息系统,当数据接口模块通过现场设备采集电力数据之后,传输至数据操作模块进行数据统计、存储并传输至基本操作模块,设备管理人员可以在基本操作模块刷新配电网电力数据;然后基于该数据通过预警模块使用基于数据挖掘多层次细节分解的负荷序列聚类分析方法,预测电力信息是否存在异常,若存在异常情况,预警模块将及时通知设备管理人员实施修复。经验证,在谐波、电压闪变两种不同的异常电力环境下,所构建系统预测精度较高、时延较短,可实现高精度、高效率的配电网电力营销实时信息管理。

自然语言处理技术下电网敏感客户画像多特征提取方法

为快速、准确地识别和认知电网客户,并制定针对性、精细化、个性化的服务方案,从而提升服务质量与效率,该文提出一种自然语言处理技术下电网敏感客户画像多特征提取方法。基于电力系统业务需求方向,选取头脑风暴方式确定电网敏感客户画像标签本相,利用德尔菲法确定和完善与电网业务具有高度相关的标签,由此获取具有应用性的电网敏感客户画像标签。利用自然语言处理技术中的分词、词向量转换以及词权重计算等方法,提取画像标签中的特征:选取N元文法模型确定标签文本中分词计划,选用one-hot模型对分词后的文本实施词向量转换,计算词向量转换后标签文本内的词汇权重,利用词汇权重确定后保留下来的特征词,确定电网敏感客户画像标签文本内的句子情感,实现密度、范围、数量等多特征提取。实验结果表明,该方法特征提取精度优于对比方法,且其特征提取效率受画像标签样本数量提升的影响程度不显著,能够适用于电网大数据环境中。

三维场景下基于GIS技术的变电设备管理及数据展示模型

三维场景下,为提升变电设备的管理效率与数据展示的精准性,可以利用GIS技术实现对变电设备的管理及数据展示。文章首先利用激光扫描仪获取变电设备信息,并根据GIS技术获取设备的具体位置,结合上述获得的2种信息构建变电设备的三维模型。然后建立变电设备数据管理库,并利用AreGIS Server软件构建空间数据库,将其导入变电设备数据管理库展开综合管理。基于此,在图形数据展示单元中,利用二维GIS与三维GIS的组合对象技术展示三维模型的图形数据。实验结果表明:该模型具有较高的变电设备管理效率,可保证较高的数据展示成功率,且其成像清晰度更高。

调度变电与电网GIS输配电线路图模拼接实现方法

针对输变配电网图模数据由不同系统先后维护,导致图模数据未建立有效的图模交互和共享机制,制约了输变电可靠性、站线变户关系等应用正常开展的问题,文章采用图模数据拓扑关系分析、Trie树算法与模糊匹配相结合的方式,提出了一种维护调度自动化系统的变电站图模数据和GIS系统的输配电图模数据模型拼接的方法。首先对数据进行拓扑追踪,记录拓扑关系和关键属性;其次根据拓扑关系和设备关键字段,采用Trie树算法进行相似性判断,探索并提出了一种新的基于过滤方法的Trie算法,对中文字符串进行模糊匹配,保证模糊匹配的效率和有效性,为EMS变电图模数据与GIS输配电线路的模型拼接提供了一个可行的方案,保证了图模数据在不同系统中的集成贯通,全面推进管理业务的融合和提升。

中学物理的“衔接”教学

新课程改革中提出＂重视学生发展、提高全民素养＂的要求。近几年,非重点中学的生源猛增,但学生基础很差,对物理学习缺乏兴趣,学习相当困难,怎样有效搞好物理教学,做好高、初中物理教学衔接显得尤其重要,我校提出初中物理教学＂送一程＂,高中物理教学中＂接一段＂的教学模式,分别在初、高中物理教学中予以重视。

电网行业元数据集成数据存储策略研究

针对当前电网行业产生的海量数据,提出采用规范化元数据管理等方式来实现对电力行业数据的统一存储与管理方案。首先通过数据预处理,将不同格式的电力数据统一转换为XML格式数据,然后采用中间件技术实现对XML数据抽取与访问;其次,针对大规模数据存储问题,提出基于哈希分桶算法对数据进行存储,以提高数据存储的效率;再次采用MapReduce框架对数据进行查询;通过对电力行业的部分数据进行查询试验,结果表明在查询时间方面,具有优势。

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。