基于多源异构数据的能源电力碳排放监测诊断服务系统研究

针对我国碳排放工业类型多、碳排放监测数据源多样的问题,设计了一个基于多源异构数据的能源电力碳排放监测诊断服务系统。系统由非分光红外探测技术、改进型微分粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)、云计算、对象链接与嵌入统一架构(OLE for process control-unified architecture,OPC-UA)技术等构成。通过改进PSO算法来提高收敛速度,进一步提高数据监测和处理效率。采取OPC-UA技术实现对碳排放多源异构数据进行统一传输和反馈,极大地缓解了系统主机的计算压力。试验结果表明,经系统技术核算的数据误差率在可接受范围内,为其他技术研究奠定基础。

基于双层XGBoost和数据增强的空间负荷预测方法

为了解决空间负荷预测面临的特征变量众多和数据匮乏问题,文中提出一种基于双层极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)和数据增强的空间负荷预测方法。该方法首先将待预测区域按馈线供电范围划分为若干子区域;其次构建基于双层XGBoost的特征选择模型,第一层XGBoost对特征进行评分及排序,将组合特征和负荷输入第二层XGBoost并进行子区域负荷预测,根据子区域负荷预测结果选择每个子区域的最佳特征变量;然后利用生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)增强每个子区域的训练集样本,并通过极限学习机(extreme learning machine,ELM)实现子区域预测;最后将每个子区域的预测值相加得到待预测区域的预测值。以上海市局部区域为例,对文中方法进行仿真实验和对比分析。结果表明,文中方法可同时解决特征变量选择和数据匮乏问题,具有更高的预测精度。

静压桩的施工方法及质量控制

系统地介绍了静压桩的施工方法及质量控制。

止水帷幕结合灌注桩在深基坑支护工程中的应用

本文从工程应用出发,比较系统地论述了三重管高压摆喷止水帷幕与灌注桩形成的组合挡土壁在挡土、止水方面的特性,并通过工程实例,全面地介绍了组合挡土壁的设计方法和止水帷幕的施工操作、组织管理、质量检验及效果评价等。

漳州某大楼玻璃幕墙工程质量监督

以漳州某大楼玻璃幕墙工程为例,对幕墙工程的防火、防雷设计和施工的质量控制作了阐述,并介绍了玻璃幕墙工程的质量监督工作应包括的内容,从而保障人民的人身安全。

考虑多维特征和数据增强的空间负荷预测方法

针对空间负荷预测的影响因素多样及历史数据匮乏的问题,提出了一种考虑多维特征和数据增强的空间负荷预测方法。该方法首先综合考虑多种影响电力负荷的因素,从开发强度、发展水平、气候条件建立地区多维度指标模型。然后构建生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的数据生成模型,对训练集进行数据增强,生成数量充足且符合地区特点的训练样本。其次采用基于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化初始权重和阈值后的反向传播(back propagation,BP)神经网络建立空间负荷预测模型,并利用增强后的数据集实现空间负荷预测。最后,以东部某市4个区为例,对本文的方法进行验证,仿真结果表明本文提出的方法可以提高空间负荷预测精度,具有实用性和有效性。

基于数据可信共享的区块链安全技术分析

阐述区块链存证、溯源、认证算法的研究,结合数据运营平台产品的核心数据、通过构建数据安全体系,为能源大数据中心提供安全的数据交易和确权环境。

基于电力数据的商圈经济发展研究

近年来随着城市化进程的加快,商圈呈现整体向好的发展态势,商圈经济的发展已成为衡量城市经济运行情况的重要因素。目前对商圈经济发展的研究仍然以传统的行业调研、人工搜集的评估方式为主。电力数据是国民经济的“晴雨表”,能够真实准确反映商圈经济的发展状况。以某省商务厅公布的省级重点商圈名单为分析对象,基于商圈的商户档案和用电数据,通过清洗、转换相关数据,构建商圈经济活力指标体系,生成商圈经济活力指数,并建立多维应用分析场景进行分析,反映商圈经济发展水平。通过电力视角看商圈经济的发展现状和发展潜力,能够辅助政府主管部门的政策制定,为地产企业的商业布局提供参考。

基础汇聚平台与数据运营平台应用研究

现阶段因不同行业之间的数据多处于分离状态,存在电网、其他能源行业、政府、气象、经济等之间的数据缺乏融通共享等状况,给政府、企业、公众等开展跨行业的分析应用、数据运营带来了一定困难。有针对性地提出数据汇聚平台及数据运营平台的建设意见,阐述了两大平台建成后可实现数据全景视图统一展示、数据链路统一监控、企业数据门户、数据应用运营、平台系统管理、数据工具、数据应用管理等功能,达到电力数据汇聚,满足数据应用的孵化,丰富数据应用,探索数据价值点和市场方向,指引电力大数据中心数据应用的研究和运营,深度释放数据资源价值。

基于能源大数据中心的数据商业运营模式研究

能源是国家经济发展的命脉,能源大数据是能源生产、消费与大数据理念的深度融合。立足能源大数据对于数据商业运营的需求,设计面向不同服务对象的数据商业运营模式,主要从产品服务模式、盈利方式、交易方式、权利归属等方面开展数据运营商业模式研究,挖掘数据资产商业化潜力,考虑实体资产和虚拟资产的不同性质,明确业务服务对象,探索合适的商业运营模式,实现数据资产利用效率和业务营收提升。