基于区块链技术的电力市场电能计量数据安全与隐私保护研究

在数字化时代的背景下,电力市场的电能计量数据安全与隐私保护成为了一个日益突出的问题。电能计量作为电力市场运作的基础,涉及大量敏感数据,其安全性和隐私保护对于确保市场的有效运作至关重要。随着区块链技术的崛起,其在各行各业中的应用提供了新的解决方案。本文介绍现有的电能计量模型,阐述其功能和局限性,详细解析区块链技术的原理及结构,重点探讨基于区块链技术的电力市场电能计量数据的安全与隐私保护机制,并借助系统验证展示了这些方法在实际应用中的有效性和可行性,为区块链技术在能源领域的应用提供实践经验。

用电信息采集系统电能计量数据异常识别研究

针对电能计量数据识别异常问题,进行用电信息采集系统电能计量数据异常识别方法的研究。选取改进的粒子群算法优化支持向量机核函数参数,构建电能质量扰动模型,对用电信息系统采集的电能计量异常数据实施分类;利用LOF算法计算异常因子,采用飞走异常智能分析方法所确定的扰动模型来判断电能计量器示值是否异常,完成电能计量数据异常识别过程。实验结果表明:该方法对异常数据分类较为精准,识别准确率高达98.50%;检测时间较短,仅为1.121 s,均优于对比方法。说明能更好地防止发生错误判断,可有效提升电能计量数据异常判断的质量和效率。

基于孤立森林法的电能计量数据异常检测方法

为提高电网服务质量,保证电网安全稳定运行提供可靠保障,提出基于孤立森林法的电能计量数据异常检测方法。应用智能化电能计量数据采集系统采集电能计量数据后,使用自适应布谷鸟搜索的并行K-means数据聚类算法获取有价值电能计量数据,在聚类后数据中随机选取电能计量数据作为树的根节点,构造包含若干随机二叉树的孤立森林,通过确立超平面分离电能计量数据,遍历所有随机二叉树的电能计量数据后,依次执行平均深度计算、异常分值求解以及异常分值比较等操作,完成电能计量数据异常检测。实验结果表明该方法可有效检测电能计量异常数据,检测效率与准确性均较高。

用电信息采集系统电能计量数据异常的原因

电力行业的进步与革新不仅促进了我国整体国民经济的飞速发展,也提高了人们的整体生活品质。用电相关信息的采集工作提高了电力管理的工作质量与效率,也为电网的科学规划提供了参考。电能计量的数据异常是用电信息在进行采集时经常出现的问题,加强对电能计量出现数据异常的原因分析,有利于提高电力管理效率和用电信息收集、整理的质量。

研究用电信息采集系统电能计量数据异常原因

基于电力工程的快速发展,人们对供电质量的要求越来越高。通过分析用电信息采集系统电能计量数据异常的原因,能够帮助工作人员更好的了解用电信息采集系统的运行情况,并制定相关的解决方案,保证用电信息采集系统能够更加稳定的运行。因此,本文主要研究用电信息采集系统电能计量数据异常原因,希望能够给相关工作人员提供一定的参考与帮助。

用电信息采集系统电能计量数据异常的原因探讨

近年来,我国社会经济发展越来越繁荣,人民生活水平逐步提高,生产生活所需用电也逐步增加。合理利用能源已成为一个重要问题。体现在电力领域,电力信息采集系统的应用提高了电能的监测效率。但实际上,电力系统中的用电信息采集系统(以下简称采集系统)可能存在电量测量数据异常的问题。因此,有必要找出数据异常的原因,然后有针对性地采取措施解决这一问题,从而提高电力管理水平,促进电力企业高质量发展。

试析用电信息采集系统电能计量数据异常原因

随着我国科技的不断发展,能源的高效利用成为可持续发展的关键,而在用电方面电能的高效利用也成为不断探索和研究的方 向,推广高效节能的用电技术和新能源的电力系统;提高节能意识等都是提高电能利用率的方法。而用户用电信息采集系统可以充分的实 现电网智能化,通过方便快捷的方式筛查异常用电用户。

用电信息采集系统电能计量数据异常的原因探讨

随着我国经济的发展,提高能源利用率是实现可持续发展的关键,因此用电信息采集系统应运而生,以缓解供电压力。电力数据采集系统中,电力测量工作的开展要求对电力用户的电力数据进行实时监测,并利用计算机进行数据分析和研究,在这些指标中,对电力计量资料进行分析时,往往会发生一些不正常现象。电力用户的信息收集是电力市场智能化的一项关键技术,供电公司必须要更加注重对电网异常数据的处理,正确分析和判断故障产生的根源,以达到改善电能质量的目的。

浅析用电信息采集系统电能计量数据异常原因

用电信息采集系统能够在一定程度上帮助电力企业应对电力供应矛盾,并且可以提升电能资源的有效利用率。在运行电力设备 以及计算电能是时候必须要保证现场校验工作的正常进行,只有这样才能够确保采集到精准的电力信息。然而系统在进行信息采集之后还 需要进行一系列的分析计算,在此过程中,极易产生计量数据异常的情况。本文针对用电信息采集系统,探讨其存在计量数据异常问题的 主要形成原因。

基于ELM-SVM模型与电能计量大数据的窃电识别技术研究

窃电现象破坏社会供用电秩序,严重时更会阻碍新型配电系统建设的发展。为了更精确地识别窃电行为,提出了一种基于极限学习机(ELM)与支持向量机(SVM)相结合的窃电智能识别模型。利用电能计量大数据,分析窃电用户数据状态指标,构建窃电指标评价体系;利用指标评价体系训练窃电智能识别模型,进而以ELM-SVM预测模型来识别窃电用户。该方法有效集合了ELM算法与SVM算法的优点,算例表明,识别模型的识别准确率可达97.8%,说明ELM-SVM结合方法是可行的,实现了对用户窃电行为的高精度、高效性预测识别。

分析电能计量大数据对计量装置运维的应用

电力行业是我国经济社会的重要组成部分,加强电能计量运维工作不仅能提高企业的可持续发展,促进经济增长,还能切实优化计量方式,使用户获得更好的用电体验。为此,本文将围绕电能计量自动化系统以及计量装置的发展现状进行分析,并深入探索电能计量大数据对计量装置运维的具体应用,从而使其工作质量和工作效率得到大幅度提升,其功能架构得到优化改进。

分析电能计量大数据对计量装置运维的应用

信息时代的到来,进一步推动了电力企业的技术革新,为相关流程提供了有力的数据支持,确保相应设备高效、稳定地运行,避免产生安全隐患。因此,合理利用电能计量大数据,将其应用在计量装置的运维中,既是时代发展的必然趋势,也是减少工作误差,降低运营成本的重要举措。为了使提出的应用方法更具有针对性和科学性,首先要全面了解电能计量自动化系统。

电能量采集终端综合测试管理系统的研究和实现

随着我国经济的不断发展,我国的电力系统为了方便计量自动化系统中的各类能量,开始采用终端曾是综合管理系统进行电能量的开发,这个系统是集各类终端测试功能为一体的数据采集终端,能够实现所有种类的计量自动化的资料管理。本文通过对电能采集总段综合测试管理系统的研究,总结了此系统的使用方式,为以后的点能量采集提供参考。

A New Multi-platform Data Acquisition System for Power Quality Metrological Certification

In order to provide power quality monitoring activities with metrological certification, a DAS （data acquisition system） has been designed, realized and characterized. The system allows acquisition on tri-phases plus neutral lines picking up 499 samples per period of the fundamental at 50 Hz. To ensure certified measurements, the system gets external certified time and voltage references. The system uses a FTDI Virtual Com Port Driver to communicate data over High Speed RS232 virtual interface and it does not need any advanced programming skill. The choice to use a virtual serial communication makes the data acquisition software portable over many platforms, regardless by the development environment and by the programming language. To test the proposed device some custom software have been written in many programming language （C^#, VB6, LabView, MatLab）, moreover in order to characterize the device the most common ADC （analog to digital converter） performing test have been applied.