基于大数据的电力营销环境异常状态监测研究

本文目的在于探讨如何利用大数据技术来监测电力营销环境中的异常状态。研究内容涵盖监测方法的构建、优化多特征融合的样本采集算法,以及应用拉普拉斯特征映射的降维技术等。通过实例测试验证了所提方法的有效性。研究结果表明,该方法能够准确监测和识别电力营销环境中的异常状态,为电力企业的决策提供有力支持。本文整理了相关领域的研究成果为进一步开展类似研究提供了参考。

电力营销业务风险防控知识图谱的构建与应用

营销专业是电力公司面向电力客户的窗口,在日常工作场景中存在许多业务风险点。一直以来,电力营销稽查部门不断优化方法,通过门禁、预警、稽查等手段对营销业务风险进行防范,对产生的差错进行纠正,保障公司经济效益,提升公司管理水平。本文探索营销业务风险防控知识图谱的构建与应用,进一步增强电力营销全业务过程管控水平。

基于数字化平台的电力零售市场服务提升

从浙江省电力零售市场管理与服务的实际出发,通过开展零售套餐标准化制定工作,利用大数据、区块链等数字化技术搭建零售交易平台,推出标准化零售市场服务机制,助推零售市场规范高效运行。经过半年多的实践检验,浙江省电力零售市场运转平稳有序、规范高效。

基于能源互联网营销服务系统的全渠道接入服务研究与应用

由于营销信息化历史持续性建设,营销1.0阶段各渠道接入技术架构不统一,随着能源互联网营销服务系统(营销2.0系统)的建设,基于对渠道服务连接标准和技术实现方式的深入研究,结合各省调研情况,开展全渠道接入服务的研究与应用,旨在规范全渠道数据接口标准,强化渠道服务协议配置能力,降低运维管理难度,提升服务数据聚合水平、渠道监管和运营能力[1]、渠道合作营商体验,促进全网全渠道接入业务在营销2.0的顺利落地。

电力现货市场容量保供下的电费结算优化机制研究

在容量保供下,目前的电费结算机制缺乏对市场需求变化和供应能力的灵活性。为避免以上情况的发生,提出电力现货市场容量保供下的电费结算优化机制设计方法。分析电力现货市场容量保供下电费结算管理现状,包括电力现货市场的结算规则不明确,导致结算过程中存在争议和不确定性;计算电力现货市场容量保供下的电费,构建电费结算的风险预警制度,实现电力现货市场容量保供下的电费结算优化机制设计。试验结果表明:优化后的电费结算流程更加高效,减少了不必要的环节和步骤,提高了结算效率。

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。

基于“电力+民政”大数据的精准帮扶研究与应用

基于滑动时间窗口的集成学习算法,对全省40多万社会救助对象的日常用电数据进行深度挖掘分析,并按不同地市分别建模,实现了困难群众主动识别,让更多的困难群众“应享尽享”;根据民政部门提供的客户标签,构建不同的帮扶场景,应用多场景时序异常检测算法,对不同类型的困难群众实施分类管理预警机制,为政府完善帮扶工作、保障特殊用电、守护生命安全发挥数据创新应用价值,提供个性化用电关怀。

基于双层聚类和模糊等级评定的客户侧供电服务评价

客观评价电网公司供电服务质量从而精确定位供电服务薄弱点,对提升客户侧供电服务水平具有重要意义。在此背景下,从客户诉求、责任归属、工单异动、服务处理方面构建了客户侧供电服务评价指标体系。接着,提出了基于熵权法和修正因子的指标权重确定方法,克服了熵权法的权重分配在指标值分布相似情况下不合理的情况。提出了基于改进理想点法和余弦相似度的供电服务质量综合评价方法,满足了供电服务质量全面性的要求。然后,提出了基于双层聚类和模糊理论的供电服务质量等级评定方法,以聚类结果作为等级评价的依据,克服了以往供电服务等级评价主观性较强的缺点。最后,以浙江省各电网公司服务质量为研究对象进行算例分析。结果表明所提出的客户侧供电服务评价方法能有效评价各供电公司服务水平,为服务整改方向提供参考。

基于聚类和LSTM的电力分钟冻结数据缺失值填充方法

在用电信息采集系统中,由于采集和配电设备的海量接入,终端获取的分钟冻结数据普遍存在缺失。针对该问题,提出一种基于聚类的时间序列预测方法填充缺失值。该方法利用终端获取的分钟冻结数据具有时序自相似和关联性特征,首先对终端聚类,使具有相似时序特征的终端在同一分组,针对长时间序列具有的高维特征造成聚类困难的问题,使用自编码器降维,提高聚类性能;然后,对各分组建立基于长短期记忆(LSTM)单元的神经网络模型预测缺失值。实验结果表明该方法能有效利用终端时间序列的特性,验证了基于自编码器的聚类可提升预测性能。

利用有限低频信息的居民用户非侵入负荷监测算法

通过更多信息特征或高频采样技术提高识别准确率的负荷监测算法,会增加信息采样阶段的成本和边缘数据处理的难度,提出一种基于有限低频信息的非侵入式负荷监测算法。设计最佳事件检测器,该检测器根据滑动窗口采集聚合负荷数据,并根据统计特征指标判断电器投切位置;将事件发生前后的功率序列作为识别特征,利用互补集合经验模态分解算法分解出功率序列中的多阶本征模态函数和最终趋势,绘制分解结果的二维图像并将其输入卷积神经网络进行训练和识别,从而实现仅基于有限低频采样信息就可高精确率地识别负荷。基于公开数据集的仿真结果验证了所提算法的有效性。

接入电力电子变压器的光伏及混合储能协调控制策略研究

针对级联型电力电子变压器(power electronic transformer,PET)低压直流端口接入光伏发电和蓄电池与超级电容组成的混合储能系统的应用场景,提出了一种基于PET低压直流电容瞬时功率缺额的超级电容定功率控制参考值确定方法;在此基础上提出一种基于储能荷电状态、直流母线电压和PET功率缺额的光储系统协调控制策略,该策略通过蓄电池组和超级电容的互补工作特性平抑PET母线电压波动,通过基于SOC的改进下垂控制合理分配蓄电池出力,同时通过控制两级式DC/DC变换器充分利用光伏发电电量。该策略同时考虑到电压暂降工况,可以实现蓄电池充放电功率平滑过渡,防止电压暂降恢复时蓄电池对直流母线造成功率冲击。PSCAD仿真结果验证了理论分析和所提协调控制策略的正确性。

基于RFID的电力设备全寿命周期故障预测

为了延长电力设备寿命,引入RFID技术预测电力设备全寿命周期故障。使用RFID技术定位并剔除设备故障数据,利用z-score法归一化处理数据;使用交叉熵理论获取数据的随机变量,建立概率密度函数,据此构建设备的全寿命周期故障预测模型;以构建的模型为依据,使用曲线拟合方法获取电力设备的健康指数分布函数,从而实现电力设备的全寿命周期故障预测。实验结果表明:该方法预测电力设备全寿命周期时,高、低温环境下振动峰峰值误差为0.1㎝,波动均匀,无突变;全寿命周期故障预测时间较少,为6 s;预测性能较优,故障数据剔除后的预测性能灵敏度为94.8%。

环境保护视角下电力通信在电网智能化中的支撑作用

针对传统智能电网存在的数据传输效率低、对环境破坏程度大等问题,提出基于环境保护视角分析电网智能化支撑电力通信的研究方法。电力通信技术是理论研究基础,从电场和磁场2个方面分析电网与环境之间的关系,并设置量化的环保因素指标。在环境保护指标的约束下规划电力通信网络,实现电力信息的实时传递以及电网设备的监控管理。并从发电、输电、变电等多个模块,实现对电网的智能化建设。通过与传统电网的对比发现,在电力通信技术的支撑作用下,智能电网对环境破坏程度有所降低,且在电力输出传输效率和智能化方面更加具有优势。

基于消息列队的电力信息平台安全漏洞智能检测

电力信息平台工作量较大、控制范围广,其中的静态数据、动态数据以及动静混合数据类型复杂,容易出现管理漏洞。传统智能检测技术由于分析漏洞特性不到位,导致检测结果中遗漏了部分动态和混合数据,因此研究基于消息列队的电力信息平台安全漏洞智能检测技术。该检测利用消息列队网络,设计全新的智能扫描方式;通过评估漏洞风险态势,区分平台漏洞类型;根据程序分析技术,实现多角度漏洞检测。实验设置三类漏洞类型,即静态漏洞、动态漏洞以及混合型漏洞,根据实验结果可知,此次研究的检测方法,只在混合型漏洞检测时有数据遗失,其检测遗失率为10%;而两种传统方法面对动态漏洞、混合漏洞,其漏洞检测的平均遗失率分别为52.94%、65%。由此可见,此次研究的电力信息平台安全漏洞智能检测技术更可靠。

浅谈基于大数据分析的营销稽查防窃电分析预警体系建设

防窃电是电力企业的一项重点工作,直接影响着电力企业的经济效益。新形势下,电力企业应积极应用大数据技术、智能分析技术,建立以大数据分析为基础的营销稽查防窃电分析预警体系,实现对营销稽查业务的智能化管控与精细化管理,提高防窃电水平。现主要对电力企业营销稽查防窃电工作面临的问题进行了分析,并探讨了以大数据分析为基础的营销稽查防窃电分析预警体系建设思路。

“互联网+大数据”下电力客户精准账单推送研究

账单作为考量用户花销的主要媒介,涵盖了大量的基本费用信息,而传统的电力客户账单推送方法中数据分析力度较小,导致推送的账单只含有单一用电信息,没有分层细化推送内容。为此,提出一种在“互联网+大数据”条件下电力客户分层精准账单推送方法。该方法利用互联网采集客户用电轨迹,并通过计算数据类间距设置用电信息分层。在此基础上,使用大数据分析技术构建客户用电分析模型,然后采用自适应调度算法推送电力账单,从而实现账单的分层精准推送。测试结果表明:该方法细化了用电信息,有具体的内容分层,提升了用电客户对电力账单推送的满意度。由此可见,该方法能够满足用电客户对账单信息精准推送的要求。

基于AARRR模型的电力微信公众号信息溯源方法研究

现有电力微信公众号信息溯源方法会受到关系网络尺寸的限制,在10 000数量级以上网络尺寸中存在信息源定位准确度小的问题,为此提出基于AARRR模型的电力微信公众号信息溯源方法研究。构建电力微信公众号关系网络,通过AARRR模型获取信息传播路径。基于节点紧密度选取可观测节点,降低关系网络数量级,并计算信息传播激活时刻向量,利用BFS算法计算信息传播时间近似矩阵向量,依据计算的信息传播激活时刻向量与信息传播时间近似矩阵向量建立信息溯源估计函数,估计信息源节点,实现了电力微信公众号信息的溯源。实验结果表明:与现有代表方法相比较,提出方法在10 000数量级以上网络尺寸中溯源成功率高、真实源节点平均排名比例小,信息源定位准确度高,适合大力推广使用。

新型电力系统储能技术研究

电力系统储能技术在社会经济发展中起重要作用,受能源、环境、城市建设等因素影响,储能技术面临新问题和新挑战,新型电力系统储能技术的应用亟待研究。为了不断提高我国新型电力系统的质量,文章对新型电力系统中应用的各种储能技术的进行分析,以最大限度地提高电力规划质量,促进我国新型电力系统稳定有序发展。

基于图数据库的电力设备全生命周期数据质量管理技术研究

本文将针对基于图数据库的电力设备全生命周期数据质量管理进行研究,简要概述图数据库和电力设备全生命周期数据质量管理要求。从图数据库角度出发,提出电力设备全生命周期数据质量管理技术,使得各项技术的实际作用得以彰显。

应用5G消息和共享风险链路组的电力需求响应系统设计

针对传统电力需求响应系统中存在的网络传输可靠性低和系统推广性差等问题,应用5G消息与共享风险链路组技术,提出了一种电力需求响应系统设计方案。该方案对网络传输层的性能进行优化,并通过引入一个拥堵-网络风险指数来定量评估网络质量。同时,综合考虑网络链路中存在的节点风险、链路风险与共享风险,对传输网络进行优化,从而降低网络传输过程中发生通信故障的可能性。采用5G消息结合人工智能与自然语言处理技术,实现了该系统业务的智能化应用,并在优化后的传输网络中进行仿真实验。实验结果表明,所提出的网络优化算法相较于DPP算法,网络阻塞率降低了约40%。