MongoDB索引的用电信息非结构化数据存储方法

随着用电信息采集系统的健全,双向互动化功能的需求增加,系统所承载的用电信息由最初的规整结构化数据演变成结构化数据和多类型非结构化数据的混杂,且数据量也日益聚增。本文对用电信息采集系统的非结构化数据组成进行了梳理,从数据源角度出发,按照客户用电信息数据和客户数据两大类别,分别对用电信息采集系统涉及的A、B、C、D、E 5类用户进行了非结构化数据特征分析。本文提出采用MongoDB索引Hadoop分布式文件系统的新型用电信息采集系统非结构化数据存储方法,实现对系统中混杂非结构化数据的分类存储和准确实时读写,为双向互动化功能提供了良好底层泛在数据支撑。

特定环境下电力用户用电数据信息采集系统的应用

针对特定环境下电力用户用电数据信息采集系统采集成功率偏低的问题,笔者阐述了电力用户用电数据信息采集系统的网络架构,比较分析了光纤以太网传输、公网GPRS传输、北斗卫星短报文传输3种数据信息传输方式的适用场合和优缺点,讨论了地域局限、空间限定等特定环境下用电数据信息采集系统传输方式的应用、遇到的问题和解决的办法,增加了新的数据信息传输方式,实现了多种数据信息采集方式共存,提高了数据信息的采集稳定性和采集成功率。

基于用电信息采集数据的电能质量分析方法

在大数据时代背景下,大数据如果存在数据质量问题,会带来不可预估的后果,因此需要对大数据实施质量分析,从而为后续的基于大数据的应用提供支持。由于数据质量的重要性,研究人员围绕数据质量分析展开了一系列研究,并取得了研究成果。大数据为数据质量带来了诸多挑战问题,进一步增加了数据质量分析的难度,同时也给数据质量分析带来了新的研究机遇。

用电采集等信息的配电网故障判断技术应用

将现有的10 kV配电网进行地理接线与新软件的融合,可以提升电网故障判断的精度。对电网故障的逻辑进行故障检测编程,可进一步实现故障检测的及时性和可视化。文章分析了用电采集等信息的配电网故障判断技术,可以大大提升配电网检测的速度,为诊断提供有效的依据。与此同时,针对用户的用电功率、电流、电压等信息进行检测,促使电网调度的自动化水平得以进一步提高。

缓存技术在甘肃用电信息采集系统中的应用

随着电力信息化建设的不断加强,能够覆盖各级电力公司的用电信息实时数据采集系统已经上线使用,缓存技术作为核心技术之一应用在该系统中。该缓存技术是一款DBM数据库,该数据库由一系列key-value对的记录构成,读写速度非常快,并且支持双机互为主辅模式,主辅库均可读写,是一款支持高并发的分布式持久存储系统。其中缓存技术的Table模式使用方便,索引和主键条件查询大大提高了查询速度。用电信息实时数据采集系统中在线率统计,定时任务采集,数据入库等重要功能与缓存技术有密切的关系。

缓存技术在用电信息采集系统中的应用

随着电力信息化建设的不断加强,能够覆盖各级电力公司的用电信息实时数据采集系统已经上线使用,缓存技术作为核心技术之一应用在该系统中。用电信息实时数据采集系统中在线率统计、定时任务采集、数据入库等重要功能,与缓存技术有密切的关系。

一种基于国密SM4算法的电力数据加密方法

用电信息数据一般经数据采集终端设备获取,数据整合器收集后传输到数据存储应用中心,这样的用电数据采集方法是明文传输存在数据泄露风险。针对上述问题,文章基于嵌入式ARM主控芯片STM32F103与三相电能专用采集芯片ATT7022设计搭建了硬件实验环境小型用电信息采集系统,同时对对称分组加密国密SM4算法进行了优化分析,采用SM4对采集系统传输的数据进行加密,且通过比较其他主流国际对称加密算法的加密效率进行验证,为电力信息数据传输提供了一个安全、可靠的加密防护方案。实验结果表明,使用本方法对电力数据进行加密防护相比其他加密方法可以有效降低内存消耗,对于在资源有效的实际场景下该方法有较好的实用性。

面向海量用电信息采集数据的质量分析方法研究

数据质量是进行后续有效分析以及数据应用的前提,在大数据时代的,这个前提尤其重要。文章从数据的基本定义出发,首先介绍了数据质量的定义、具体指标和相关研究,接着详细分析了用电信息采集数据的生成流程以及典型特征,然后阐述了基于大数据技术的质量分析理论,提出了基于大数据统计分析和大数据挖掘分析的海量用电信息采集数据的质量分析方法,并从基本框架、指标计算、分析流程和结果展示等方面进行了详细的设计,最后对用电信息采集数据的质量分析方法进行了简单总结。

基于孤立森林算法的台区线损分析与管理系统研究

在"大数据"时代背景下,为解决台区线损管理低压客户庞杂及数据处理任务繁重的现象,设计基于孤立森林算法的台区线损分析与管理系统,介绍系统各子模块功能及设计方法,对孤立森林算法进行了分析,并采用孤立森林算法对用电数据进行深度挖掘。以某县用电数据为例,对系统实现加以说明,数据结果显示,孤立森林算法对用电数据异常检测有较高的准确性,该系统可有效提高低压配电台区线损管理效率。