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.

基于电力大数据的钢铁企业大气污染物排放核算模型构建及应用

近年来,各级生态环境部门与国家电网公司积极签署战略合作协议,促进电力大数据在生态环境管理信息化平台的应用.本研究通过梳理电力大数据在大气污染防治中的应用,以唐山市钢铁行业为例构建基于电力大数据的大气污染物高时间精度排放核算模型,进一步挖掘电力大数据在大气污染排放控制中的应用潜力.结果表明:①模型核算的2019年唐山市17家钢铁企业的大气污染物排放量与2019年唐山市大气污染物排放清单(简称“城市清单”)结果一致性较好,SO_(2)、NOx和PM_(2.5)排放量分别为1017.90、2047.75、1141.81t,误差介于-0.46%~4.27%之间.②基于工序而言,以PM_(2.5)为例,模型预测结果与城市清单结果的相对误差在-17.34%~10.60%之间.③唐山某钢铁企业2022年SO_(2)、NOx、PM_(2.5)月排放量受钢铁市场价格影响较大,1月和6月分别为最高和最低污染物排放月,而其日排放受行业特征影响较为平稳,小时排放可能受电价波动影响较大.研究显示,基于电力大数据的大气污染物核算模型阐明了电力大数据和污染排放的动态响应关系,一定程度上提升了排放核算的时间精细度,实证了基于电力大数据核算大气污染物排放的研究意义和可行性.

基于大数据技术的电力营销计量系统优化分析

阐述大数据技术在电力营销计量系统中的应用,探讨优化方法,包括数据存储和处理、数据分析和决策支持。通过展示实验结果和数据分析,提出影响和改进系统性能的优化方法。

基于大数据及人工智能技术的电力行业技能等级评价方法

电力行业现有技能类工种等级评价中,每个工种考核标准、方式存在不同,导致电力行业技能等级评价的效果欠佳。基于此,提出基于大数据及人工智能技术的电力行业技能等级评价方法。通过人工智能技术确定底层评价标准点,计算技能等级阈值区间,构建等级评价体系;基于评价体系和评价指标权重,构建综合评价函数,再结合阈值区间完成对电力行业技能等级的评价。通过机器不断学习,从底层试题库中根据不同的专业工种自动匹配到考评点,提高专业化等级考评工具的应用。实验结果表明:设计技能等级评价方法评价指标效度高,性能较高。

基于电力大数据的企业污染物排放智能测算方法精度对比

电力企业排污数据量较为庞大,且来源广泛,如果不能从这些数据中提取出有价值的信息,则会导致切页污染物排放测算结果出现较大误差,如何通过电力大数据,运用最合适的方法动态测算电炉企业污染排放量是一个难点问题。因此,开展基于电力大数据的企业污染物排放智能测算方法精度对比研究。以测算重庆某铸造厂污染物排放量为例,运用AI智能识别技术,并结合传统的RBF神经网络模型、BP神经网络模型及多元逐步回归模型,对2021年12月—2022年6月各时段的排污量进行训练测算。基于MAE、MAPE和RMSE对比分析,测算精度结果显示:RBF神经网络模型>BP神经网络模型>多元逐步回归模型。研究结果表明,基于电力大数据配合合适的算法可以实时测算电炉企业污染物排放量,为精准治污、科学治污提供科技支撑。

终端用电信息智能检测与精准计量数据异常识别

为保证终端用电计量数据采集的精准性,对终端用电信息采集过程中异常计量数据精准识别方法进行研究。分析计量装置采集过程中的异常情况,结合前馈神经网络和局部离群因子算法,构建异常计量数据精准识别模型;通过双层前馈神经网络模型,识别计量装置采集过程中的电能质量扰动类型结果后,将识别结果输入到局部离群因子算法中,通过计算局部离群因子,精准确定异常计量数据。测试结果显示,该方法能够获取各个扰动状态的数据点数量;有效计算所有数据的局部离群因子,确定数据中的异常计量数据,并呈现异常计量数据的精准识别结果。

基于多任务特征融合算法的电力大数据增量式自组织映射方法

为了实现电力大数据精准映射,基于多任务特征融合算法研究电力大数据增量式自组织映射方法。对电力大数据进行分解,以线性组合形式划分特征类型;利用多任务特征融合算法设计候选分类类别数量,确定自组织映射目标;通过不同数据的语义长度对应所属类型,实现电力大数据的增量式自组织映射,完成增量式数据的自组织映射方法设计。以某省实际运行的电力公司为测试对象,对其一年内产生的电力大数据作为测试样本,分别将其按照具体的类型进行映射,验证新方法。实验结果表明,新方法可以实现精准的自组织映射,在整个过程中不会产生数据交换误差,具有应用价值。

基于大数据的电力营销信息化技术应用

随着时代的发展,信息技术在各行各业得到了广泛的应用,在电力营销领域,信息化技术作为一种新兴技术,为电力企业提供了更好的决策支持和战略规划。而电力营销信息化技术是通过采集、处理和分析海量的数据信息,从中挖掘出有价值的商业信息。基于此,文章主要探讨电力营销信息化技术在大数据环境下的应用,旨在帮助电力企业了解该技术的应用特点和优势,并提出合理的发展建议,以推进电力营销信息化技术向更高层次的发展。

基于大数据的电力营销信息化技术分析

互联网技术的迅速发展,促使各个领域对大数据技术的应用范围逐渐扩大。在电力营销过程中,加强信息技术的应用能够促使企业对营销过程中产生的大量数据进行科学的储存、管理和分析,对企业服务质量的提升具有重要意义。文章通过阐述信息化建设的意义,说明信息技术的主要实施路径,并提出在技术应用过程中需要遵循的要点,以供参考。

电力工程物资采购管理的大数据应用

我国经济社会的信息化水平在不断提升与进步,在物资采购管理工作中,对于大数据技术的应用场景也越来越广泛,采购管理工作体系已经逐步形成了集申报到执行再到结算的全流程操作信息平台,而信息平台的日常运行及维护都会形成大量的大数据存储需要,但是如果对大数据只停留在存储与查阅的层面上很难有效发挥出大数据信息的应有价值。因此,本文以大数据技术为例,对电力工程物资采购管理大数据的应用方法进行分析。

电力企业大数据背景下内部审计信息化建设的思考

在大数据背景下,利用信息技术进行电力企业的内审工作,可以迅速提高内审的质量与效率,促进电力企业的全面发展。传统的内部审计手段已无法适应现代电力企业的发展需求,推动内部审计的信息化进程成为现阶段的重要发展趋势。为此,文章从企业内部审计信息化建设的意义入手,分析了电力企业内部审计信息化的发展现状及目标,从审计人员意识、制度体系、系统平台和审计队伍四个方面提出相应的优化措施,以供有关人员参考。

基于物联网的电力通信系统设计

文章提出一种创新的基于物联网的电力通信系统架构,融合先进的感知、网络、大数据以及人工智能等技术,构建了一个多层次、异构的智能化系统。该系统实现了对电网全貌的细致感知、高带宽低时延的数据传输、海量数据的高效处理和智能分析,并集成多种智能应用,显著提高了电网的运维水平。实验验证表明,该系统在数据采集、通信、分析以及应用各个层面均展现出卓越的性能,有力证明了系统设计的高效性和可行性。

大数据下电动汽车动力电池故障诊断技术面临的挑战及其发展

随着绿色理念的持续推行,新能源电池在汽车行业逐渐成为新型动力,促使电动汽车不断创新发展。但随着电动汽车的推广和普及,其动力电池故障问题明显增多,通过有效采用智能化的诊断技术,有助于及时解决电池故障,确保行车安全。鉴于此,解决大数据时代背景下,探究电动汽车动力电池故障诊断技术至关重要,通过结合相关文献资料和实践工作,深入分析电动汽车动力电池故障的常见类型与特点,探究电动汽车动力电池故障诊断技术面临的挑战,并提出相应的解决措施,以推动动力电池故障诊断技术的有效应用,最后对其未来发展进行展望,以推动电动汽车行业健康发展。

基于大数据分析的电力营销服务质量评估方法研究

本文旨在探究如何利用大数据分析技术,建立科学、有效的电力营销服务质量评估方法。研究采用了文献综述法,总结了传统评估方法存在的不足,指出了基于大数据分析的电力营销服务质量评估的优势。在此基础上,构建了一套多维度、动态化的电力营销服务质量评估指标体系,综合运用大数据采集、存储、处理、分析等技术,形成了科学完整的评估方法。研究表明,基于大数据分析的电力营销服务质量评估方法能够全面诊断服务短板,精准识别服务痛点,动态监测服务绩效,为电力企业优化营销策略、提升服务水平提供有力支撑。

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。

基于大数据驱动的风力发电对竞争市场批发价格的影响

针对目前电力市场难以高效、智能地处理和分析大量数据的问题,提出了一种基于大数据驱动的技术来分析风力发电对批发电价的影响。通过探索竞争市场批发电价与风力普及率提高之间的关系,为电力市场中各类产消者提供有用信息。以艾伯塔省的电力市场为案例进行研究,基于该省电力系统运营商的公共数据,评估每100 MWh风力发电对电价的影响。结果表明,一般情况下,风力发电的增加在一定程度上降低了电力市场批发价格,但这种影响不是恒定的,而是取决于电力市场的运行状况。

基于电力大数据的变电站设备智能控制技术

以电力大数据为基础,探讨了在变电站设备中应用智能控制技术的方法与效果。内容上主要涵盖电力大数据的概述,包括定义、特点、采集存储技术;变电站设备智能控制的基本原理和关键技术;电力大数据在变电站设备智能控制中的应用,包括数据分析与预测、设备状态监测与诊断以及控制策略优化与决策支持。

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。

基于大数据分析的电力工程智能化评审管理系统设计

电力工程评审涉及大量的数据分析计算,导致评审结果的精度难以得到保障。为此,文章提出基于大数据分析的电力工程智能化评审管理系统。在构建了电力工程智能化评审管理系统逻辑架构的基础上,利用大数据分析的方式制定了电力工程评审标准,并开展具体的评审分析。测试结果表明,该系统评审精度始终稳定在90.0%以上,具有实际应用价值。

基于大数据技术的电厂智感安防立体防控网络构建研究

文章旨在构建一个基于大数据技术的电厂智感安防立体防控网络,并探讨其在提升电厂安全管理和运营效率方面的潜力。通过对海量数据进行深度挖掘和分析,该网络可以实现对电厂各个环节的实时监测和预警。然而,要实现这一目标,仍然面临数据采集、处理、融合与分析等挑战。因此,文章还研究了流式计算技术、整合大数据技术以及构建整合和共享机制等方面的解决方案。