基于区块链的电网调控数据溯源技术研究

随着电网建设的深入开展,数据治理流程愈发复杂,异构部门间数据交互愈发频繁,对调控业务系统数据的安全可靠交互构成一定的威胁。文章利用区块链技术防篡改、可追溯、共识机制等特征,研究基于区块链的电网调控数据溯源管理技术,解决调控数据治理过程中可能出现的误操作问题,为调控运行提供统一、可追溯的链上数据。首先设计了调控数据溯源与管理的区块链整体架构,其次对调控模型数据协同管理、模型数据上链存储及链上数据查询等环节进行了详细设计,最后通过实验对其应用特点和应用性能进行了验证分析,结果表明提出的基于区块链的电网调控数据追溯与管理技术可实现数据的通用、高效存储,有效提升调控数据管理水平。

电网调控数据质量精益提升

随着电力系统的迅速发展,电力系统的结构和运行方式日趋复杂。电网状态估计作为高级应用软件各种功能模块的重要平台,其指标成为了同业对标的一项关键指标。特别是信息化时代的到来,对大数据的依赖越来越高,电网调控系统作为电网数据的汇集中心也越来越重要,而目前远程终端单元采集、通道状况、设备参数设置、电网系统运行方式、硬件平台、软件本身等多种原因均会影响电网调控数据质量,而有的数据问题并没有告警信息,从而不能及时被发现。

变电站调控数据交互规范探索

某调度控制中心(以下简称中心)担负着该地区电网的调度运行管理和无人值班变电站的监控任务,文章以此为例,对变电站调控数据交互规范进行探索。

基于调控云的电网调控数据信息共享的探究

现阶段国家对于电网建设工作越发重视,电力企业要做好电网调控数据的信息共享工作,完善电网的形态,使其成为统一的整体。目前我国电网已经具有技术先进、操作简单的特征,这些都归功于相关人员的不断努力,智能电网的出现大大提高了电力运行的速度和运行的质量,能够满足广大用户对电的需求。云计算作为国家战略工程的重要组成部分,其发展应该与国家电网建设紧密联系起来,在调控云平台的基础上做好数据信息的共享工作。本文笔者将从调控云平台的概述、调控数据结构化管理以及调控数据信息的共享机制等方面出发,浅析调控云平台在电网调控中起到的重要作用。

基于调控大数据分析平台应用的监控质量提升

电能质量作为约束电力工业产品的一项重要指标,电力企业发展的核心竞争力以电能质量为核心,优质的电能是国民经济的发展状况的重要指标。国网奎屯供电公司立足奎屯电网发展定位,充分发挥区位优势,全力配合新疆公司做好国家电网公司战略承接及“五大引领示范工程”实施工作,聚焦“战略落地实践”。奎屯地调利用调控大数据分析平台,从海量电网设备监控数据进行深入挖掘分析,评价电网电气设备运行状态与调控业务相结合,实时关注电网电压质量。采取通过充分利用调控大数据分析平台,规范监控数据接口,分析海量原始数据,关联相关信息应用,辅助提升电网监控质量;通过自动采集大规模监控质量数据,针对供电区域负荷特性,结合电压曲线情况,梳理设备存在缺陷,预先控制电网存在的潜在问题;针对不同季节,不同时段,片区负荷特性情况,在负荷突变前,提前进行人工干预;针对电网监控质量所存在的问题,分别从“管理明确、系统固化”两个方面事后管控,取得突破性进展。以保证电网和广大用户电气设备安全经济运行为目的,促进国民经济又好又快发展,提高人民生活质量为目的创新监控质量提升,开展了——基于调控大数据分析平台应用的监控质量提升的调度管理探索。

基于粗糙熵加权密度的电网调控系统异常检测

针对调控系统运行过程中出现的异常状态,提出基于粗糙熵加权密度的智能电网调控系统运行异常数据检测方法。采用粗糙集对电网调控系统运行数据进行分析和推理;利用隶属度的割关系方法,将复杂的不确定关系转化为布尔数据并排序;基于对象加权密度对智能电网调控系统运行中出现的异常数据进行检测,实现对调控系统各种功能异常状态数据准确识别。采用真实电网调控系统数据对所提方法进行验证,结果表明:该方法与传统异常状态识别方法相比,具有更高准确率和更低漏判率。

电网调控运行数据的分布式自主分析技术研究

本论文旨在研究电网调控运行数据的分布式自主分析技术,以提高电网调控系统的效率和数据安全性。首先介绍了电网调控的重要性,并概述了当前存在的问题和挑战。其次详细讨论了电网调控运行数据的采集与处理方法,包括先进的数据采集技术和处理算法。然后深入研究了电网调控运行数据的自主分析技术,利用机器学习和数据挖掘方法发现隐藏规律,并为决策提供支持。同时,重点关注电网调控运行数据的安全性保障技术,使用加密和访问控制等手段确保系统安全。最后总结了论文成果并展望未来研究方向,为电网调控数据的分布式自主分析提供理论和技术支持,推动电力系统智能化和可持续发展。

基于大数据吞吐效益评估的网络数据综合调控算法研究

鉴于当前云网络研究过程中普遍存在的吞吐困难、评估机制单一及难以解决网络拥塞现象等问题,论文在大数据吞吐效益评估基础上,提出了一种网络数据综合调控算法。首先,通过在数据生命周期内评估数据调控成本,依据网络数据具有的大数据吞吐性能进行资源匹配;然后将用户级别的资金价值、生命周期等因素嵌入到成本函数中,从而实现了网络数据的资源调度优化,降低了网络拥塞现象的发生。仿真结果表明,与DBC算法相比,论文算法能够提高网络节点的吞吐性能,增强网络的数据调控效率,改善节点带宽的运行性能,具有较好的实际部署价值。

基于电网调控运行数据的分布式自主分析关键技术与应用

电网规模在生产需求刺激下得到了发展和进步,我国电网规模不断扩大的同时为社会生产提供了充足的电力支持。目前信息产生速度越来越快,电网行业进入市场之后需要快速摸索行业发展的优势,立足激发市场活力。而在这个过程中对数据信息的运用是最快途径,目前电网运行数据信息资源的大量产生,增加了电网企业的管理难度。在现代化发展过程中数据信息的分析是提高电网管理水平、实现现代化建设的关键,这也是保证电网运行效率的重要基础。

电网调控大数据平台体系架构及关键技术

以数字化技术和能源互联网理念为驱动的“数字新基建”对现有调度自动化系统的数字化转型提出新的挑战,该文考虑调控数据存储规模、数据加工复杂度和数据服务多样化的需求,提出电网调控大数据平台的体系架构。在此基础上,研究了多源调控数据集成与融合、异构数据库分层统一存储、调控数据资产管理、大数据算法引擎等关键技术,实现全业务、全场景的电网调控数据汇集、加工和资产管理。该技术方案为调控云智能分析应用提供了存储、数据和算法的有力支撑。

应用调控大数据的电网运行态势动态感知方法研究

传统方法在对电网运行态势进行感知的过程中,受到电网运行态势波动影响,无法提取态势因子参数,在态势感知累积和阈值为0.05-0.2的范围内存在负荷水平偏低的问题。为此,提出调控大数据的电网运行态势动态感知方法。获取系统静态有功安全域边界,根据调控大数据中的气象边界条件获取电网的安全裕度;选取丢包率、利用率、吞吐量作为电网运行的网络态势因子,依据简单网络管理协议(SNMP)信息的采集结果,对态势因子相关的性能参数进行计算,实现态势因子参数的提取;通过构建电网运行态势动态感知架构实现电网运行态势动态感知。为了证明所设计方法的有效性,进行负荷水平的对比试验。试验结果表明,该方法的负荷水平在几种试验方法中可以始终保持最高,更适用于该范围内的电网运行态势动态感知。

基于OpenFlow的自适应防火墙调控算法仿真

网络运行时地址转换、信息传输等操作均存在一定风险,相对隔绝的保护屏障是网络安全、稳定的关键。防火墙可以扫描网络通信,过滤掉隐藏风险以及入侵攻击,但是由于其任务类型的多样性,其调控难度较大。为此提出基于OpenFlow的自适应防火墙调控算法。利用OpenFlow协议完成数据的分析以及转换等预处理,得到有序的风险数据和正常数据,并对风险数据评估,进而确定风险数据是否为异常数据。基于此,调控异常网络资源数据,强化网络的各项传输资源,以此优化防火墙,实现自适应防火墙调控。实验结果表明,所提的自适应防火墙调控算法的适应度和成功率均更高,且网络传输延时较短。

基于改进的快速密度峰值聚类的调控系统故障定位算法

为了解决目前电力调控数据中心机房设备众多且日趋复杂而难以有效管理的问题,提出了一种改进的快速密度峰值聚类算法,通过对机房设备产生的海量运行数据进行深度分析和挖掘,从而完成精确故障定位的目的。该算法在原始快速密度峰值聚类算法(FDPC)的基础上,采用带有递减的本地自适应窗口(LAW)的迭代覆盖图(OM)程序来构建多维密度图和决策图。通过将构建的密度图与FDPC进行结合显著减少了后续步骤处理的复杂度。此外,提出的算法对参数变化不敏感,因此,可以对聚类簇中心的选择过程进行持续优化。实验结果表明,提出的算法对电力调控数据中心机房设备的故障检测达到了较高的准确率。

基于电网调控支持系统信息精细化的思考

在计算机及网络技术高度发达的今天，电力生产过程也快速融入这一趋势，变电站监控技术也迅速朝着高度自动化、网络化、集中化转变，并且现各厂家推出的变电监控自动化系统已同调度自动化系统完全融合。在此形势下调控技术支持系统基础数据及信息的规范性、实用性将直接影响调控工作的正常开展，影响电网安全运行。本文试对地级中型规模电网中的调控数据信息精细、优化工作进行分析，提出信息精细化、优化改进措施。

智能变电站调控一体化实施方案研究

大运行模式要求智能变电站实现无人值班、远方集中监视及运维,现从调控中心主站远程管理、远程维护的管理功能要求出发,通过优化变电站调控数据以及输变电在线监测和视频监控系统等与主站的协调互动,由一体化监控系统平台可靠地将变电站信息通过传输通道接入调控主站,从而满足管理模式变化带来的功能要求,解决了大运行模式下海量信息与电网集中监控之间的矛盾。

人工智能应用于电网调控的关键技术分析

当前以深度学习为代表的新一代人工智能技术快速发展,作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,已上升为国家战略,备受各行各业关注。电网调控运行作为电力系统运行的"决策大脑",是集大量数据、机理分析、运行规程和专业经验相结合的综合性决策控制,与以数据驱动、知识引导为特征的新一代人工智能发展思路和演进方向十分相近。在分析新一代人工智能技术特点、电网调控运行业务场景及需求的基础上,提出了未来基于人工智能的调度控制系统设计思路、总体架构和主要功能,并从高性能计算、调控大数据、基于深度学习的电网预测及辨识、基于知识图谱的智能辅助决策以及基于语音交互的调度助手等方面,对其关键技术和潜在应用场景进行了分析。最后对未来人工智能在电网调控中的发展进行了小结和展望。

融合人工智能的电网调度控制业务技术及方法

当前人工智能发展不断取得创新突破,并且与电力实践工作之间的联系也变得日益紧密,这为电网调度控制业务的转型升级注入了鲜活动力。对此,文章介绍了一种以智能技术为核心的电力输出辅助系统,并对该系统的体系结构和关键技术进行了研究。在此基础上,运用大数据分析、深度学习等技术,形成一种更加方便、快捷的人机互动模式和智能化的辅助决策系统。希望通过该研究,能够有助于将人工智能更好地融入电网调度控制业务实践中,从而发挥人工智能优势,促进电网工作发展。

配网抢修智慧指挥全流程管控系统设计

为了扩大配网抢修过程中的管控规模、降低风险和损失,设计了配网抢修智慧指挥全流程管控系统。在硬件部分,针对系统实际应用功能设计硬件整体结构,根据IEC 61850标准,利用电缆和三轴磁传感模块优化电子互感器的接口电路,以提升电流与电压信号的传输性能。在软件部分,基于多维数据云调控技术进行数据采集与融合,完成配网抢修智慧指挥全流程管控系统设计,以实现抢修看板可视化管控。测试结果表明,所提方法与理想方法之间的关联度指标优于其他对比方法。该设计可降低配网抢修风险。

基于大数据平台的电网运行指标统一管控方案

针对传统电网运行指标管控的不足,提出了一种基于大数据平台的电网运行指标统一管控方案。该方案提出了电网运行和管理指标的统一管控体系,利用大数据平台所提供的海量电网运行与调度管理数据以及高效的数据处理能力与挖掘分析能力,实现了多级调控中心多业务数据的融合与共享。通过指标体系定义工具实现了指标计算公式自定义功能,通过指标计算引擎和任务调度技术实现了指标自动计算功能。该方案已经在电力调控中心试点应用。实践表明,该方案能够解决传统指标管控存在的不足,全面提升电网运行和管理精细化水平。

基于人工智能的电网调控技术研究与分析

人工智能在电力系统中电网调控运行及决策过程中占据核心地位,属于综合性决策控制模式的一种,涵盖专业经验、数据和机理分析、运行规程等,文章主要对基于人工智能的电网调控技术进行了研究,在对人工智能特点、电网调控运行需求进行分析的基础上,提出了一种调度控制系统的设计方案,阐述了系统的总体架构及核心功能,并分析了大数据的高性能计算与调控、电网预测及辨识、智能辅助决策等的关键实现技术。