基于注意力机制-集成学习耦合的电力时间序列数据补全方法

基于电力系统所采集的海量数据进行运行管控,在维持电网的安全、稳定和经济运行上发挥着重要的作用。由于设备故障和通信中断等原因,量测数据可能会出现缺失。因此,如何补全缺失数据成为电力系统研究的热点与关键问题。然而,单一的数据补全模型往往难以应对复杂多变的数据环境,如大段缺失和时间序列特征多样等,不同模型处理数据的能力各有优缺点。基于此,提出AttnStack算法,一个耦合注意力机制和集成学习的电力时间序列数据补全方法。该算法综合了先进模型图循环补全网络模型(GRIN)和时间序列双向循环补全模型(BRITS)的预测结果,引入时间断面的上下文信息,通过注意力机制在每一时间断面上动态调整每个个体学习器输出的权重。综合GRIN和BRITS算法使之具备同时处理剧烈波动和平缓稳定场景的能力。通过在来自爱尔兰的实际居民用户智能电表数据上进行实验,相比于仅使用单个模型,使用单一模型(3个GRIN)的集成算法均方误差最少降低了4.87%,耦合GRIN和BRITS算法平均绝对误差降幅高达19%,证明AttnStack算法汇聚了各模型的优势,比单一模型更能应对大波动、少规律的用户负荷功率数据补全任务。

面向自动抄表系统的智能消息语言

针对传统自动抄表系统存在的多种计量设备相互通信困难的问题,提出了一种面向自动化抄表系统的智能消息语言(SML)。分别阐述了SML的基本概念、结构及其在网络结构中的定位,分析了SML语言标准中的消息簇组成格式、封装和编码方式等。最后,结合电力抄表系统的应用实例,给出了SML语言在电力自动抄表系统中的各种数据传输格式。通过引入SML语言,可以使传输过程规范化,从而为我国有关标准的制定提供了依据。

电能计量数据采集系统的应用

为了解决人力抄表存在的诸多问题,哈汽公司提出了一种基于互联网的电能表计量数据采集系统。阐述了该系统的构成、特点、工作原理,以及该系统在该公司实施后的效果。

基于智能消息语言SML的无线抄表管理系统

介绍了一种无线抄表管理系统的设计方案,简要介绍了智能消息语言(Smart Message Language)技术,利用SML数据通信结构的特点设计数据帧格式,实现了数据通信格式统一;系统基于VC++6.0环境开发,采用Windows的Winsock开发通信模块并采用Access2003数据库和ODBC数据库访问技术实现数据处理功能;搭建由无线终端、PC机、无线接入点和电表组成的实验系统来验证系统的通信功能,电表接220V市电,管理软件显示电压在220V范围内小幅波动,与电表实际值相同,并且数据可以每两秒刷新一次;系统高效的实现从下位机抄收电表数据、数据实时显示,处理和保存的功能,并且可以对电表的读数进行统计管理,有效解决了传统抄表方式的安全性和效率性不高问题。

智能小区集中抄表系统数据的采集与监控

智能小区电表、水表和煤气表数据采集和监控的实现,对降低管理费用、提高物业管理水平具有举足轻重的作用。利用VB6.0 ActiveX通信控件MSComm和C-MBUS总线实现了单台PC机与多个智能表的串行通信和监控,可以集中控制分散设备、采集计量数据和自动上报。

基于CFDA网络的电网数据采集系统设计

简要描述了CFDA的网络模型特点。结合广东省电力系统的现场实际情况,对用电信息采集系统进行了设计,详细论述了方案的规划、施工、路由建立、数据采集传输等环节。结合山地特有复杂地形,选用无线通信模式解决了网络覆盖;采用专门配制的防雷天线以及工艺设计,保证设备在多山多雷环境下稳定运行。试点运行情况表明本方案在供水、供气、供热信息抄收和智能家居控制等领域非常有效。

“四表合一”集抄系统建设综述

针对电、水、气、热供应公司各自独立建设集抄系统,存在软硬件功能重复,导致资源浪费,运维成本高且工作量大等问题,提出了电、水、气、热供应公司集约共建集抄系统的可行性。现状调研结果表明,传统的“四表合一”推进方法,会涉及各供应公司之间责权利协调问题;而如果政府部门主抓落实,则“四表合一”可建成落地。调研还注意到,某供电公司为实现“四表合一”研制的智慧能源网关,可成功规避以往“四表合一”遇到的协调困难,为“四表合一”建设提供了新的思路。并指出,可将更多种生活需量数据信息的集抄统一考虑,拓展这款智慧能源网关的功能,进而为综合能源、能源互联网计量提供相应技术支撑。

基于改进GM(1,1)模型的智能电能表集抄数据二次出账研判

针对智能电能表集抄数据出账存在的若干问题,融合动态初值与新陈代谢建模思想,提出了基于改进GM(1,1)模型的智能电能表集抄数据二次出账研判方法。依次将原始数据序列中数据作为GM(1,1)模型的初值,推断出残差最小所对应的初值,进而可获得使GM(1,1)模型残差最小所需的数据维数,再利用新陈代谢的建模思想,建立改进GM(1,1)模型,将改进GM(1,1)模型应用于首次出账失败的智能电能表集抄数据二次研判,结果表明,相较最小二乘法与传统GM(1,1)模型,改进GM(1,1)模型具有更好的预测精度,更适合智能电能表集抄数据二次出账研判。

智能电表远程数据采集系统设计

传统抄表收费为先用能后收费模式,管理公司前期垫付大量资金,后期再向用户收取,资金占用率高,同时存在可能由于各种原因收不上费的风险。建设了一套远程数据采集系统,并布署在新增服务器上,采集终端将变电站电表数据采集上传至系统后台,最终实现站内电表的数据远程采集、展示及数据汇总。该系统的应用不仅在经济、安全、管理效益等方面都有体现,同时提升了管理信息化发展进程。

基于智能检测技术的电能量采集终端研究

针对人工抄表成本高、效率低下的问题,设计了一种基于智能检测技术的电能量信息采集终端,该终端由抄表模块、集中模块和控制模块三部分组成,并通过重新设计电能量信息采集终端访问协议,使数据传输更加安全可靠。该智能化电能量信息采集终端通过抄表模块对智能电表的用电数据进行统计,并通过集中模块进行汇聚,最终上传到电力公司数据库中,完成这次采集行为。为了验证该电能量信息采集终端的稳定性,进行了模拟实验,发现该终端在正常环境下信息采集的准确率和完整度在99%以上,就是在-20℃和50℃的温度下信息采集的准确率和完整度依然能够保持在98%以上,平均值在99%左右。

基于GIS+AI的智能物抄精细化监管研究

文章阐述了沈阳水务集团有限公司依托智慧水务大数据平台,利用表具图像AI识别、自动比对分析、人员定位跟踪、轨迹查询等功能,以月环比数据质量、准确率、及时性、工作量等指标为基础,实现对抄表人员的智能考核和管理,约束抄表"失误"行为,实现精细化、智能化监管.