电力信息化建设存在的问题及对策研究

随着我国电力体制改革实施的不断深入,各大电力企业对电力信息化建设的重视程度越来越高。基于此,本文就电力信息化建设存在的问题及研究对策进行分析,首先介绍了现阶段,电力行业市场化运行转变进程中所出现的几点问题,提出了相应的解决对策,主要包括完善信息化管理设备、加强信息化技术改进健全信息化管理的标准规范、促进行业体制改革与管理创新、强化信息安全与运维体系建设。

基于大集中背景的电力信息化新运维体系研究

本文通过对大集中、主业化的分析,阐述电力信息化运维体系的发展态势,并从存在的问题、构建运维体系、需注意的问题三方面入手,深入探究大集中背景下电力信息化新运维体系,旨在完善、革新电力信息化新运维体系,满足大集中背景下的发展需求,促进电力行业稳健发展。

基于机器学习的电力通信可靠性研究

随着当前电力输电网络的不断扩大,如何保障电力通信,提升电力输送的可靠性,成为电力部门思考的重点。本文针对当前电力通信的可靠性需求,结合当前的研究水平和基础,从网络带宽的角度入手,提出一种基于改进ELM的电力通信可靠性评估方法。文章首先对当前传统的BP神经网络的原理,以及其存在的弊端进行了简单的分析和阐述,认为BP神经网络作为机器学习算法的一种,存在易陷入局部最优的问题,认为极限学习机算法比BP神经网络算法在解决局部最优和迭代方面存在很大的优势。对此,在上述比较的基础上对ELM算法的原理进行分析,并结合ELM原理,对ELM算法进行改进,进而提出一种基于自适应K邻近算法的宽带预测算法。该方法通过对键入的优化,进而使得键入实例与学习数据能够匹配,最终提高拟合结果的准确率。最后,采用试验验证的方式对上述方案进行仿真,结果表明预测值与实际值相差较小,在合理误差范围内,进而验证本方法的可行性。