基于海量多维数据分析的电网跳闸事件智能判别

本文提出一种基于海量多维数据分析的电网跳闸事件智能判别方法。通过对监控信号、检修申请、操作票、遥测和遥控等大量多维数据进行结构化解析,实现信息的有效聚类,构建设备故障跳闸事件分析模型。该模型能够将离散的监控信号转换为具体的事件,从而实现电网跳闸事件的智能判别。实际应用证明,此方法为提高电网运行的安全性和可靠性提供新的思路和技术支持,以解决电网监控过程中信息量大,不规范,跳闸事件无法快速、准确识别的难题,提高调控中心监控信号处置效率,高效辅助调控人员电网故障处置。

面向新型电力系统的主变负荷预测

自构建新型电力系统以来,我国的新能源装机容量不断增长,但因其受季节、地理等因素影响明显,其发电量可预测性不足,对电网主变设备负荷预测也带来困难。本文基于新型电力系统的总体背景,从当前新能源发电建设和并网的实际出发,对主变负荷优化方式、主变负荷与新能源出力研究、主变负荷预测研究等方面进行分析,旨在全面提升预测准确度和工作效率,让调控员能集中精力关注于操作和应急,为提升电网安全保驾护航。

电网实时运行状态智能评估方法

本文深入探讨了电网实时运行状态智能评估的技术与方法,采用一种熵权—层次分析法和多层次模糊综合评判的评估系统。该系统综合考量了电网本身运行工况、电力设备健康程度和外界环境因素变化,利用大数据和智能分析技术,实现对电网运行状态的全面、准确、快速评估。实验结果表明,该系统能够显著提升电网运行管理的智能化水平,为调度和运行管理人员提供强有力的决策支持。

一起山火处置分析及其对电网调控运行的启示

因西南某区域特殊的自然环境,山火成为威胁其电网安全稳定运行的重要原因。如何高效处置山火故障,保障电网安全是电网调控工作面临的难题。本文通过介绍一起220kV同塔双回线山火故障的调度应急处置,剖析本次山火处置的亮点,并就电网实时调控和运行管理两个方面提出建议,以期为电网调控运行合理高效处置山火故障提供有益的帮助。

基于Python的遥信抑制分析系统

针对遥信抑制后未能及时发现或恢复,导致漏监信号以至于造成设备故障的问题,设计了一种基于Python的遥信抑制分析系统。通过读取数据库内遥信抑制相关数据表,采用条件判断,分析单条遥信抑制、遥信封锁、间隔告警抑制、厂站告警抑制之间的逻辑关系,运用文本处理方法,实现了遥信抑制与恢复操作详细信息的一键式查询,同时提供文档导出功能。供管理人员分析的同时,极大地减轻了监视人员的压力,防止遥信误抑制、抑制后未及时恢复等行为,有效提升安全管控水平。