智慧电厂大数据云平台的架构建设与模型开发研究

火电机组运行智慧化是“双碳”目标约束下机组灵活运行的关键技术,基于大数据云计算平台的机组数字化架构是其重要组成部分。但目前现役机组的云平台改造建设尚缺乏深入技术探索及报道。以2台350 MW机组为例,系统开展了火电大数据云平台改造建设的实践研究。首先,发展了利旧的私有云平台搭建技术,实现了整合厂内原有6台服务器资源的低成本部署,同时保障建设期内机组正常运行;其次,针对火电机组万亿级的年数据量存储及电厂应用场景下数据读取需求,发展了云平台数据库数据同步技术,改进了数据库的测点管理方式及数据存储方式,开发了数据接口服务,使云平台数据库实现105量级测点数据的秒级写入及3 s内全年数据的单点检索。在此基础上,在云平台上部署了依托2.45×109条数据的大数据寻优算法,实现了机组能耗的可视化运行指导;搭建了针对高噪声测量数据的预处理模型,完成了对风量等数据的趋势提取;开发了选择性催化还原(SCR)入口NO x浓度的神经网络预测模型,并通过构建负荷变化因子对预测结果进行反馈调节,可捕捉不同幅度的喷氨量变化需求。上述模型框架均可在云平台实现灵活调整与拓展,所提技术可为火电企业及新型低碳/零碳燃烧能源设备的智慧云平台建设提供参考。

施耐德EcoStruxure Power中低压智能配电系统

介绍配电智能化发展概况及趋势,探讨施耐德Eco Struxure Power中低压智能配电系统功能特点、系统架构、典型应用方案。并对未来智能配电系统发展进行展望。

基于多传感器数据自动融合的配电房能耗远程监控系统

为了全面、准确地监测配电房能耗,设计了基于多传感器数据自动融合的配电房能耗远程监控系统。硬件上,采用A1101R04C霍尔传感器、DC 0~20 V电压传感器、SINAEX P530功率传感器及DHT11温湿度传感器设计传感器模块,并选择STM32F407ZGT芯片作为微处理器。软件上,采集配电房传感器监测数据,基于多传感器数据自动融合算法进行不同传感器监测数据的融合,获取配电房能耗监控结果。结果表明,配电房能耗远程监控数据的误差在±1%范围内,具有较高的监测精度和稳定性。

基于ZigBee技术的电力大数据可视化通信传输系统设计

电力大数据量的急剧增加,使通信传输网络产生了较大的传输功耗。为此,设计基于ZigBee技术的电力大数据可视化通信传输系统,以优化电力大数据通信传输效果。根据电力大数据传输需求,引入ZigBee技术搭建可视化通信传输网络架构。制定电力大数据传输机制,基于通信强度可视化处理通信传输节点关系,采用覆盖栅格算法计算每个节点范围内的电力大数据指标。通过指标数值可视化呈现电力大数据的通信传输情况,实现电力大数据的可视化通信传输。实验数据显示,设计系统应用后,通信传输速率最大值为470 MB/s,信传输功耗最小值为26 dBm,证实了设计系统应用性能更佳。

基于PCA-ISSA-GRU的燃煤电厂供电煤耗计算研究

随着国内电力体制与市场交易机制的变革,燃煤电厂之间的竞争压力越来越激烈,供电煤耗作为衡量电厂经济效益的重要指标,其精准计算就显得愈发重要。提出一种基于PCA-ISSA-GRU方法的供电煤耗计算模型,首先采用滑动窗口法对数据进行稳态筛选,采用主成分分析法(PCA)对处理的数据进行特征筛选,选择最相关的输入参数。其次对机组的外部环境进行分析,采用K-means方法最终确定8种不同的工况。最后为了使模型计算更加精确,采用改进的麻雀算法(ISSA)对门控循环单元(GRU)的超参数进行寻优。以上海某600MW机组的历史数据进行验证,并对不同组合模型之间的预测精度进行对比。结果表明,本文的模型供电煤耗计算与实际相吻合,平均误差为1.32g/(kW·h),相对误差在±1%,模型计算精度高,泛化能力强,适用于燃煤电厂供电煤耗的计算。同时,综合评价指标对比显示,本文构建的预测模型比其它的预测模型精度更高,效果更好。

基于聚类的居民用电优化潜力研究

由于用电习惯和生产模式的差异,不同用户的用电曲线和负荷调整能力存在差异,而历史用电数据揭示了其用电规律。以重庆市城镇居民用电负荷为研究对象,基于数据驱动的负荷优化评估方法,通过负荷弹性系数来识别用户用电负荷在时间上的灵活性与可控性。结果表明,重庆市居民侧预计最大可调负荷达196.80万kW,用电优化潜力可达1180.82万kW·h。

调控云架构下的长短期电网运维行为大数据防泄露分布式存储仿真

为了实现大数据安全体系,对边界安全、访问控制和授权、数据保护、审计和监控提供支持,增强大数据存储的稳定性与安全性,提出调控云架构下的长短期电网运维行为大数据防泄露分布式存储仿真。构建长短期电网运维行为大数据防泄露分布式存储的调控云架构,采用网格技术构建大数据的分布式存储结构,对网格信息进行分级与调度,通过分类并处理冗余数据降低冗余数据对分布式存储的影响,并采用密度演化结合数据特征压缩的存储方法,实现长短期电网运维行为的数据分布式存储;调控云架构的云安全加密部分通过调控云架构初始化、密钥产生、明文信息加密、密文分布式存储,防止分布式存储大数据泄露。实验结果表明:该方法存储性能好,数据上传速度快,存储过程稳定,能够保证存储数据安全性及计算机系统负载均衡。

人工智能与大数据技术在变配电系统中的应用

阐述变电系统的数字化技术特点,探讨变电站人工智能技术和大数据技术的应用,包括对变电站系统运营的巡视、变电站系统的运维操作、变电站系统运行的安全维护,分析大数据技术的应用成效。

智能技术在变配电系统中的应用

阐述人工智能与大数据技术在变配电系统中的应用,分析深度Q网络算法、基于策略梯度的方法、基于动作-评价结构的方法、多智能体深度强化学习技术的原理和应用,从而提高配电系统运行效率。

基于大数据的电力通信通道智能路由推荐策略研究

面对规模庞大、结构复杂的电力通信网,针对通信调度如何根据业务需求准确、合理、高效地安排通信通道,提出了一种基于分布式图并行计算的大数据智能路由推荐方法。该方法根据电力通信网特点构建电力通信网络拓扑模型、建立优选路由指标模型,并采用基于分布式图并行计算框架实现并行路由推荐算法。实验证明,该方法具有快速迭代与收敛的特性,在大型复杂的电力通信网络路由推荐与规划中具有良好的应用前景。

配电自动化技术在用电监察中的应用研究

在用电监察中,配电自动化技术具有提高效率、降低事故风险、减少人力成本和促进节能减排等优势,其关键技术包括遥测技术、遥信技术、故障检测与定位技术、数据通信与信息处理技术。通过详细阐述配电自动化技术在自动监测、数据分析、负荷管理、供电监控和智能巡检等方面的应用,提出了加强数据通信安全、提升设备可靠性、挖掘数据价值等优化建议,以期推动用电监察领域中相关技术的发展和服务提升。

基于用电大数据处理的配网供电可靠性分析方法研究

针对现有大多数方法难以准确分析配网可靠性影响因素的问题,文中开展了一种基于用电大数据处理的配网供电可靠性分析方法研究。该研究以大数据平台为基础设计了用电数据处理模型,并通过插值法来完成数据预处理。同时利用熵权法来优化灰色关联分析法,以全面考虑数据的潜在特征。通过将改进灰色关联分析法用于分析供电可靠性指标与各影响因素的关联程度,从而为配网改造优化提供指导意见。基于某供电公司的用电大数据对所提方法进行实验测试,其分析准确率最高且最稳定,均超过了90%。而环网率的关联系数也达到了0.852,影响最大。

低压停电感知与检测系统设计与实现

随着国家对于新型智能电网发展要求不断提升,传统的电力监测与管理系统已经无法满足对数据可靠性与监测准确性日益增长的需求。相比于高压与中压电网,与人们生活密切相关的低压电网停电处理优化工作更易被忽视。针对该问题,结合高速电力线载波技术和通用大数据而设计的低压停电感知与监测系统,提供了友好的管理界面,实现了低成本的低压配电网服务提升,解决了停电信息的误判漏报等问题,为智能电网性能提升提供了值得参考的解决方案。

基于大数据分析的电力用户用电行为特征识别研究

为解决电力用户用电行为分析的难题,提出了一种基于大数据分析的方法。通过多源数据融合和机器学习技术,实现了对电力用户用电行为特征的精准识别。实验结果表明,该方法能够有效区分不同类型用户的用电模式,为电力系统的精准负荷预测和需求侧管理提供了有力支撑。

Planning of electric vehicle charging infrastructure under the Background of Big Data

Today, the problems of power consumption and environmental pollution caused by road trafficare very serious. Automobiles produce large amounts of carbon monoxide and nitrogen, dust,and particles, which are the primary user of the fuel. Unconventional design methods will preventthe international process of replacing fuel-filled vehicles with electric vehicles. The promotionand adoption of electric vehicles can effectively alleviate these problems, but the planning ofelectric vehicle charging facilities needs to be resolved as soon as possible. The state-of-the-artmodeand power model of public charging equipment proposed in this paper can solve the problemof positioning charging equipment in large-scale transmission networks and research onrelated charging materials and location planning and energy model design methods that arebeneficial to the future development.

配电网规划中负荷预测与电源布局优化研究

在配电网规划中,负荷预测与电源布局优化是确保电力系统高效、安全运行的关键。负荷预测通过对未来电力需求的精准预估,为电源布局提供数据支持,有助于提高资源配置效率。电源布局优化则旨在通过合理的电源配置,降低系统损耗,提升电力供应可靠性。文章分析了配电网规划、负荷预测及电源布局的现状,基于面临的难题提出优化措施,并通过实际案例,说明优化的可行性。

基于大数据的配电网计量采集分析与应用

配电网作为电力系统的重要组成部分,承担着将电力从发电站输送到终端用户的关键任务。为了更好地管理和运营配电网,计量数据的采集与分析显得尤为重要。传统的计量方法已经难以满足当前电力系统的需求,因此引入大数据技术成为一种必然选择。文章研究了基于大数据的配电网计量采集分析与应用,以期为电力系统的智能化提升提供理论支持和实践指导。

基于电网大数据的智能配网规划研究

智能配网规划已成为我国电网发展的重要任务。以电网大数据为依托,开展智能配网规划研究,旨在提高配网规划的效率和质量。文章介绍了电网大数据的特点和应用,分析了智能配网规划的现状及存在的问题,提出了基于电网大数据的智能配网规划优化策略,对智能配网规划的应用前景进行了展望。

基于大数据的配电网架空线路工程造价预测研究

随着电力行业的不断发展,精确的工程造价预测变得尤为重要,但传统工程造价预测方法已无法满足日益复杂的电力工程需求。借助大数据技术的工具和方法,能够更准确、更高效地进行工程造价预测,从而提高资源利用效率、降低成本,以确保工程的可持续发展。

基于大数据技术的客户用电分析报告自动化生成系统研发与应用

鉴于某公司当前采用的传统手动数据分析方法存在耗时费力、反馈滞后的问题,难以及时捕捉并响应客户用电情况的动态变化,本文研发一种基于大数据技术的自动化客户用电分析报告生成系统。该系统旨在实现客户用电数据的实时采集、深度分析与高效报告生成,以便企业能够迅速适应市场波动并满足客户的个性化需求。实践应用证明,该系统不仅能够输出标准化的电力分析报告,还能依据客户的具体需求及历史用电数据,定制个性化建议。此外该系统不仅显著提升了客户满意度与忠诚度,还强化了公司的市场竞争力。通过实施精准营销策略,公司能够更加精准地推广新产品或服务,从而有效提升销售业绩。