基于Android的外业核查系统设计与应用

地理国情普查的目的是全面获取地理国情信息,掌握地表自然、生态以及人类活动基本情况。本文利用Android操作系统的java开源技术,通过移动设备的二次开发,实现了地理国情普查外业核查系统,该系统实现了样本采集、路径数据的存储、地理信息数据的采集等功能,使得外业核查工作的自动化程度大幅度提高,从而有效的减轻了劳动强度,提高了工作效率。

电能计量异常处理方案的研究与分析

电力作为人们日常生产和生活的主要能源之一,其计量的准确性和稳定性直接关系到多方的经济利益.为提高电能计量准确性,文章提出了一种基于改进孤立森林算法的电能计量异常检测方法,并将该方法与未改进的孤立森林算法进行了实验对比,实验证明,文章提出的方法在电能计量异常检测中有着更好的性能.

北斗三代短报文通信技术在配电网营销数据采集及费控停复电领域的应用

研究探讨了北斗三代短报文通信技术在高海拔地区的配电网营销数据采集及费控停复电领域中的应用效果。尽管目前该技术得到了广泛应用,但其在处理大规模递增数据时的性能尚未得到充分验证。因此,研究针对该技术在高海拔地区的系统设计和性能进行了实证评估。结果表明,在数据总字节从64字节增至409字节,理论传输时耗从10秒增至310秒的情况下,北斗短报文通信一体机的丢包数从1.3轻微上升到1.9,而且实际传输时耗的增长保持在合理范围内。这些发现表明,北斗三代短报文通信技术在提升工作效率、保障电力供应稳定性以及有效处理大规模数据传输任务方面具有显著优势。

基于智能电表的用电信息采集与能源管理研究

用电信息采集系统作为智能用电业务的数据基础和交互的核心枢纽,可实时监测和管理电能质量,自动采集电力用户的用电信息,并监控智能电表用电数据,为辨识故障提供依据。阐述智能电表的特性,分析智能电表用电信息采集的具体应用,通过智能电表能源管理系统的功能设计,量化智能电表计量数据中心需求响应潜力,为提高工作效率和降低电力能源消耗提供基础数据与依据。

工业加热电炉高耗电异常DCS数据主动采集技术研究

工业加热电炉在运行过程中容易出现高耗电现象,且异常用电数据产生的频率较高、数据量较大,使得对异常数据的采集效率降低。为此,提出工业加热电炉高耗电异常分布式控制系统数据主动采集技术研究。利用局部平均值计算工业加热缺失DCS数据,采用拉格朗日插值法对其插补,对插补后的数据标准化处理。构建用电不平衡特征矩阵,采用局部离群因子检测算法,提取出用电异常数据特征集,构建基于长短期记忆网络(long short-term memory,简称LSTM)的分位数回归模型,实现工业电炉异常DCS数据的主动采集。实验结果表明,所提方法有效地提高了采集效率和采集精度,采集平均用时仅为029ms,其准确率-召回率在98%以上。

基于大数据的计量数据采集与存储系统设计

阐述智能水电网收费中的智能信息采集系统设计,通过信息系统采集用水、用电的数据,并实现信息的共享、监控和管理,从而实现电网、水网与用户计量表的相互连接。

基于多级索引集群均衡的电力能源大数据采集方法研究

电力能源是现今人们生产、生活使用最为广泛的能源之一,处于持续短缺状态;电力能源产生的数据量级较大,如何在电力能源大数据中精确查询并采集需求数据,对电力能源合理管理与应用至关重要。提出一种基于多级索引集群均衡的电力能源大数据采集方法。深入分析电力能源大数据存储情况(电力能源数据表与元数据表),构建多级索引集群;采用定向任务分配算法均衡处理多级索引集群,确定每个集群节点的任务分配结果;以集群节点任务分配结果为依据,配置并启动多级索引集群;结合电力能源大数据查询需求,对查询数据进行缓存,最终实现电力能源大数据的采集。实验数据表明:相较于对比方法,应用所提方法获得的构建索引耗时和需求数据查询时延均更少,其最小值分别为3 s、12.03 s;数据采集质量参数更大,最大值为9.6,证实了提出方法具有可行性。

电气自动化技术在电力系统中的应用探究

在电力系统中,传统的电力系统监测和控制主要依赖人工操作,不仅存在人为误差和延迟的风险,还会影响整个系统的稳定运行。而电气自动化技术能实时监测、快速故障定位和智能调度等。通过自动化的数据采集和处理,电力系统管理人员更加准确地把握电力设备的运行状态,及时发现潜在问题并采取相应的措施,保证电力资源合理分配和供需平衡,有助于提高电力系统的运行效率和能源利用效率,减少能源浪费。

基于供电所历史电费数据的用户风险评估

电费作为供电企业经营成果的直接体现,因此加强电费管理、减轻电费风险显得尤为重要。精准高效的电费智能催收应用可以有效地建设电费回收风险,随着大数据、云计算等新技术的快速发展,电力用户画像库的建设和应用已具备充分条件。基于历史数据,提炼用户特征标签,多维度呈现用户画像,并筛选营销电费回收风险的特征指标,对电费回收方式预测,判断用户的电费预测风险等级,提高电费催收效率。

大数据技术在电气系统中的应用

阐述通过对电力系统中的数据采集、负荷预测与优化、故障诊断与预警以及安全稳定性分析方面的应用,展示大数据技术在提高电气系统效率、优化运行和维护策略方面的潜力。

仪器仪表在高压电气试验中的数据采集与分析

在电力系统和电气设备的研发与维护中,高压电气试验是保证电气安全和稳定运行的关键步骤。研究聚焦于这些试验中仪器仪表的数据采集与分析技术,旨在提高数据质量和分析效率;分析了不同类型的高压电气试验方法及其对应的数据采集需求,展示了优化仪器配置和数据处理流程的策略;研究结果不仅提升了试验数据的准确性和可靠性,同时也为高压电气试验提供了更为高效的技术支持。

用电信息采集系统中的计量数据异常原因分析

阐述用电信息采集系统电能计量数据异常的原因,包括计量装置故障原因、线损率计量数据异常原因。从改进计量装置故障诊断与维修策略、校正与优化线损率计量数据异常方法方面提出解决措施。

用电检查中的智能化数据采集与分析技术应用

阐述针对电力系统用电检查中的问题,探讨基于计算机工程的智能化数据采集与分析技术。通过分析传感器技术、数据处理算法和机器学习方法,提出完整的解决方案。

基于人工智能的用电数据采集策略优化分析

阐述人工智能在用电数据采集中的应用,包括数据预处理、数据聚类、异常检测。从数据采集设备优化、数据采集频率优化、采集策略智能优化方面,探讨基于人工智能的用电数据采集策略优化。

智能计量技术在电力营销中的应用

阐述智能电表在防窃电、计量和营销领域的应用。分析表明,智能电表在防窃电方面具有监测与报警功能,计量方面实现实时数据采集与差异化计费,营销方面提升了客户服务体验及创新营销策略。

用电信息采集系统中的计量数据异常原因分析

阐述用电信息采集系统发展现状,分析电能计量数据形成异常的原因,包括互感器故障、接线盒故障、变压器故障、终端故障、外在因素、未明确制度。提出保障采集用电信息系统精准性的措施。

电力现货市场中用户电量异常数据辨识方法研究

针对现有辨识方法对用户用电量异常数据映射越限不明显及辨识率较低的问题,提出电力现货市场中用户电量异常数据辨识方法。通过采集用户用电异常数据,对缺失值进行补充和归一化处理,计算当前用户用电量数据和历史用电量间的差异,再建立模型观测用电量与系统状态之间的关系,获取不同时间段内的变化规律。运用非参数密度法统计电量数据,提取日电量特征及加权后的用户特征曲线和用户电量数据的可行矩阵,比较待辨识数据曲线的上限、下限是否在可行范围内,从而完成异常数据的辨识。结果表明,电量异常数据映射至可行域中存在明显超越可行域上限、下限的情况,实验组的异常数据辨识准确率为100%,实现了电力现货市场中对用户电量异常数据的精准辨识。

计算机技术在营销电费账务集中核算的应用

随着电力行业的数字化转型,计算机技术的应用为电力行业中的电费核算操作带来了革命性的改变。深入探讨计算机技术在电费账务集中核算中的应用。通过智能电表和数据采集系统在电力行业中的应用,实现电费账务数据的自动采集、处理与存储,这些措施大大提高了数据处理的速度和准确性。通过优化电费核算的流程,人力成本和时间消耗大幅降低和缩短,且其准确性和透明性提升。此外,通过大规模数据处理和提升系统稳定性进一步提高了电费核算的效率和安全性。异常用电行为的准确识别和电费账单的精确核算也通过运用数据分析技术得以实现。基于此,通过案例的内容展示计算机技术在实际应用中呈现的工作效率提升、电费核算准确率提高以及业务流程优化等效果。计算机技术在电费账务核算领域的具有不可逆转趋势,但未来仍需关注数据安全、系统稳定性和技术升级等挑战。

基于罗氏线圈电流采样的导轨式监测装置

针对国网多表位计量箱缺乏整箱计量设备、充电设施运行状态无法实时监测等问题,设计了一种基于罗氏线圈电流采样的导轨式监测装置,采用小华半导体HC32F460,锐能微计量芯片RN8302B,电流采样使用外置罗氏线圈,电压从罗氏线圈穿刺取电。结果表明:罗氏线圈精度为0.5S,基表精度为C级,整机精度为B级,支持罗氏线圈互换性安装,可实现计量箱与充电桩用电数据监测,促进国网充电设施全寿命周期管理模式建设,深化低压电能表的状态评价。