江苏电网EMS中网络通信的应用

首先叙述了网络通信方式相比于传统远动方式的巨大优势 ;然后从江苏电网的实际情况出发 ,对网络通信涉及的各个层次进行了分析 ,其中重点探讨了与能量管理系统 ( EMS)联系最为紧密的应用层协议的选择 ;最后 ,以江苏省目前的网络通信建设状况为依据 ,进一步验证了网络通信方式的优越性 ,并在肯定现有成绩的基础上 。

江苏电网二次系统管理整合的实践

随着电子、计算机、通信技术的不断进步,电网二次系统得到了高速、持续的发展,二次系统所涉及的各个专业趋向于相互渗透与融合,测量、控制、保护、通信的整合已成为一个必然趋势。同时,电网的快速发展对二次系统提出了更多更新的需求,二次系统内涵和外延不断被赋予新的内容。本文介绍了江苏省电力公司突破二次系统传统专业界面,遵照一体化管理思想,实施二次系统管理整合的情况。

协同过滤推荐项目优化处理的初步研究

协同过滤(CF)推荐系统应用知识发现技术为实时交易的用户提供个性化的产品或服务推荐。这些系统在电子商务领域取得了很大的成功。但是,在克服CF推荐系统的算法可伸缩性和推荐质量这两个根本性挑战方面还存在许多问题。本文分析了传统的CF算法,并介绍了一种提高推荐质量的新方法,我们称这种新方法为CF算法的推荐优化。从我们的分析可得,我们的方法相比传统的CF算法提供了更高的质量保证。

江苏电力数据网络IP VPN的实现及其安全可靠性分析

利用ATM交换机支持的虚拟路由器VR,在网络中完全实现了基于VR的IPVPN,构建了用于实时控制业务的VPN和用于电力调度管理业务的VPN,实现了实时数据(包括控制信息)和生产管理业务数据的安全可靠传输。在介绍实现原理的基础上并分析了其安全可靠性。

基于改进灰色关联分析与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测

针对短期负荷预测的精度问题,文中提出基于改进灰色关联与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测方法。在传统的灰色关联分析方法基础上,引入以距离相似性和形状相近性相关联的综合灰色关联度选取更高相似度的相似日。为缩小训练样本的差异程度,提高预测精度,利用相似日集合中的样本来训练蝙蝠优化的反向传播(BP)神经网络预测模型。以中国南方某城市的历史数据作为实际算例,将文中提出的基于改进灰色关联与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测方法与单纯的BP神经网络法、蝙蝠优化BP神经网络法、传统灰色关联与蝙蝠优化的BP神经网络组合法的预测结果相比,结果表明文中方法的预测精度较高。

自适应压缩算法在电力负荷数据中的应用

按需压缩是平衡数据在数量和质量方面的有效手段,针对处理SCADA系统中历史负荷数据量大的问题,提出了一种自适应压缩算法,首先通过计算历史数据库中一段时间内负荷数据的平均变化量来判断采样频率的增减,再利用A*算法搜索采样的最优解,自适应的调节采样频率,达到降低处理过程中数据量的同时不丢失信息量的目的。与传统等间隔采样方法的实验结果进行对比,得出了该方法对于负荷数据变化趋势的捕捉能力较强,减轻了网络和信息处理系统的负担,降低了后期数据清洗、负荷预测等工作的时间,是确保电网安全稳定运行的有效途径。

智能配电网故障抢修指挥平台功能设计及应用

基于营配调贯通成果,整合相关信息资源,建设了智能配电网故障抢修指挥平台,介绍了其功能框架,以及面向可视化、智能化、自动化、互动化的应用功能实现,并分析其应用成效。该平台的建设可极大提高故障抢修工作效率,缩短停电时间,提升客户服务水平。

Gabor变换仿生人脸识别

针对主成分分析(PCA)方法在特征提取和降维方面的不足,提出一种Gabor特征筛选的仿生人脸识别方法。首先提取人脸图像Gabor特征向量,经2DPCA方法降维处理后用仿生识别方法对其进行人脸识别。在AR人脸库上验证了该方法的有效性。实验结果显示,该方法的分类准确性高于仿生识别方法和PCA等方法。

省级电网企业数据资产管控模式探索与实践

为提升数据资产价值,江苏省电力有限公司结合国家电网公司全业务统一数据中心试点推广工作,开展省级电网企业数据资产管控模式研究,建立了涵盖规划设计、创建纳管、应用运维、备份归档4个阶段、9个关键环节的数据资产"全寿命周期管控模式"。该模式在全业务统一数据中心建设过程中,结合江苏电力的数据特点进行了落地实践验证,规范了数据资产管理,促进了数据资源共享和数据价值的挖掘应用,提升了省级电网企业数据资产的管理水平。

适用于电网多元数据的通用事件驱动型数据模型

作为一种面向列的、分布式的、高容错的数据库,HBase由于其容量大、随机读取快和优良的批量处理的性能,逐渐被制造业所采用。电网通常从多元数据源中产生大量的数据。与服务于关系查询的传统关系数据库不同,HBase中JOIN操作性能很低。在HBase的应用中,如何存储数据以保证JOIN运算和随机读取的充分性能是必须解决的关键问题。在本文中,我们提出了一种事件驱动型的HBase数据模型来解决这个问题。在我们的数据模型中,每一条数据记录都被定义为发生在电网中的唯一事件。来自各数据源的各类数据都可以在数据库中加以区分。因此,我们的数据模型可以存储由电网设备产生的多源数据。此外,我们通过在表中设计一个特定的RowKey,提高了集成在我们的数据模型中的JOIN运算操作从多个数据源读取数据的性能。我们还提出了一种包含了新型虚拟列族的方案,它解决了存储多源数据的兼容性问题。通过设计特定的限定符来实现虚拟列族。为了验证我们数据模型的有效性,我们在Hadoop平台上进行了实征性研究以比较我们的优化方案和原始方案。实验结果表明,我们的数据模型确保了优化后的方案比基于原始数据模型的方案更好。

基于拓扑结构改进的人工鱼群算法

人工鱼群算法是一种经典的启发式仿生算法,文章从人工鱼群算法的内部协同性出发,将自反馈模糊控制邻域结构与超立方体顶点搜索相结合应用到人工鱼群,提出基于拓扑结构改进的人工鱼群算法(TAFSA)。对高维以及多极值非线性函数的寻优问题,实验仿真结果表明,该算法具有易定位全局最优值,后期收敛速度快等优点。

源网荷友好互动系统通信组网方案介绍

随着分布式电源、微电网、多样性负荷等大量接入电网,源网荷友好互动形式呈现多样化,通信组网方案和安全策略也面临新的挑战。文中通过介绍源网荷友好互动系统的网络总体方案,详细探讨大用户安稳防御控制、营销生产控制大区、营销管理信息大区、可中断大用户接入等通信组网方案,并阐述了安全防护策略。通过江苏源网荷工程的实践,表明源网荷友好互动系统的通信组网方案可行有效。

软件定义安全在企业云计算中心的应用设计

传统网络安全与硬件设备的紧耦合关系以及软件定义网络技术的广泛应用,使得云计算平台面临许多新的安全威胁。针对具有软件定义网络(SDN)能力的云计算中心,设计了基于软件防火墙和安全资源池的软件定义安全架构的建设方案,以此为基础介绍了5种安全防护场景,并阐述了安全架构与云管理平台的对接功能。应用软件定义安全技术,可突破传统硬件防护设备的性能瓶颈,解决企业云计算中心访问控制列表不够灵活等问题,同时也可进一步提升云计算中心资源云化的能力。