台区综合电力系统电能质量均衡分配算法

为了提高台区综合电力系统电能质量均衡分配和调度能力，提出基于负载均衡控制的台区综合电力系统电能质量均衡分配算法。采用电网电能质量产生机理分析方法，建立约束台区综合电力系统电能质量的稳态参数分析模型；根据多级电网联络点交叉性分析，构建电压等级序列分布式融合参数分布集；采用非线性序列特征重构方法，建立台区综合电力系统电能质量均衡分配的能量泛函分析模型；结合负荷参数分析和特征分解，均衡分配和耦合控制台区综合电力系统电能质量的链路；采用功率因素和阻抗参数联合分析方法，构建台区综合电力系统电能质量均衡分配的目标函数模型；采用寻优控制和自适应参数配置方法，实现台区综合电力系统电能质量均衡分配。仿真实验表明，采用该方法进行台区综合电力系统电能质量分配的均衡性较好，配置电压始终保持在480～510之间，自适应调度能力较强，输出功率均衡性较好，拟合度较高，这种方法提高了台区综合电力系统电能质量均衡分配和调度能力。     

网络数据动态传输与存储安全自动监测系统设计

为了提高网络数据动态传输与存储安全自动监测能力,进行监测系统优化设计,提出基于负载均衡调度和嵌入式总线传输控制的网络数据动态传输与存储安全自动监测系统设计方法。构建网络数据动态传输的信道均衡调度模型,采用随机线性均衡控制方法进行网络数据动态传输与存储过程中的信道自适应调度,提取网络数据动态传输过程中的模糊关联规则,采用自适应的链路转发控制方法进行网络数据动态传输与存储的安全监测和负载均衡调度。在嵌入式总线协议下进行网络数据动态传输与存储安全自动监测系统的软件开发设计。仿真结果表明,采用该方法进行网络数据动态传输与存储安全自动监测的稳定性较好,自适应控制能力较强,降低了网络数据动态传输的误比特率。     

基于网络感知的电网数据均衡动态关键路径调度算法

针对传统调度算法对电网数据调度负载不均衡、调度效果差的问题,提出了基于网络感知的电网数据均衡动态关键路径调度算法.依据电力网络的拓扑结构,选取与处理调度目标参数,结合随机均衡策略,动态迁移电网数据.充分考虑电网数据均衡动态属性,采用网络感知迭代均衡方法,进行电网数据归一化处理.依据均衡调度样本误差,确定最终负荷输出值.制定基于网络感知的均衡动态关键路径调度流程,解决电力数据中心吞吐率小的问题.由仿真实验结果可知,该算法调度能够解决电网数据时变耦合性跟踪问题,也证实该算法具有良好调度效果,达到优越负载均衡效果.     

基于物联网技术的异构集群动态负载均衡算法

为提高异构集群的动态负载均衡性,引入物联网技术中的传感技术构建异构集群信道传输模型,然后采用动态加权方法配置输出信道,并完成对信道特征的分解;在建立信道模糊重组结构模型的基础上,采用噪声干扰抑制方法对异构集群通信信道进行多径干扰抑制,并结合波特间隔均衡采样方法控制信道输出的均衡性,通过模糊度均衡配置和空间均衡调度过程实现对异构集群动态负载的均衡处理。仿真结果表明,采用该方法进行异构集群负载调度的均衡性较好,可降低输出信号的误码率,提高异构集群的输出均衡性和自适应控制能力。     

云计算环境下资源调度系统设计与实现

在云计算环境下,对开放的网络大数据库信息系统中的数据进行优化调度,提高数据资源的利用效率和配置优化能力;传统的资源调度算法采用资源信息的自相关匹配方法进行资源调度,当数据传输信道中的干扰较大及资源信息流的先验数据缺乏时,资源调度的均衡性不好,准确配准度不高;提出一种基于云计算资源负载均衡控制和信道自适应均衡的资源调度算法,并进行调度系统的软件开发和设计;首先构建了云计算环境下开放网络大数据库信息资源流的时间序列分析模型,采用自适应级联滤波算法对拟合的资源信息流进行滤波降噪预处理,提取滤波输出的资源信息流的关联维特征,通过资源负载均衡控制和信道自适应均衡算法实现资源调度改进;仿真结果表明,采用资源调度算法进行资源调度系统的软件设计,提高了资源调度的信息配准能力和抗干扰能力,计算开销较小,技术指标具有优越性。     

多逻辑链路最大可用带宽比流量调度算法

针对多逻辑链路间流量调度不平衡问题,分析逻辑链路流量调度模型,给出逻辑链路可用带宽计算方法,提出＂可用带宽比＂指标,以更准确地刻画各链路负载状况,量化特定链路上调度流量的大小。仿真实验证明,该算法有较好的流量调度能力,能有效控制各链路的流量,改善多链路间负载均衡,提高链路利用率。     

EIGRP不等价链路负载均衡网络方案分析与实施

负载均衡建立在现有网络结构之上,提升了网络的数据处理能力、灵活性和可用性,具有低成本且有效透明的优点。负载均衡之一链路的负载可以极大地提高链路的传输效率和利用率,EIGRP协议非常好地支持了不等价的链路负载均衡。本文针对某一网络结构,论述了EIGRP协议负载均衡的特点,分析了EIGRP协议不等价负载均衡配置方法,实现了网络架构的不等价链路的负载均衡。     

云计算环境下多区域资源的混合调度模型设计与实现

为了提高云计算环境下多区域资源的混合调度的负载均衡性与资源利用率,提出一种基于网格优先级列表控制及副本相关性检验的云计算环境下多区域资源的混合调度模型,构建多区域资源混合调度的网格拓扑结构,采用最小合计成本约束方法构建综合调度策略,采用网格优先级列表控制方法进行资源调度的副本优化管理和资源分布的站点定位,采用副本相关性检验方法选择最佳区域,实现混合调度模型优化设计.实验结果表明,采用该模型进行云计算环境下多区域资源的混合调度,负载均衡性较好,资源利用率得到有效提升.     

基于信息熵的容器云平台监控模型设计

为了提高容器云平台监控和数据调度分配能力，提出基于信息熵的容器云平台监控模型。采用资源冗余度分析和CPU物理核心资源检测方法，提取容器云平台监控的信息熵，采用负载均衡控制的方法，分析容器云平台的负载变化和资源调度延迟，将容器云平台的运行数据分为决策类数据、计算资源池数据以及监控服务数据类，采用类型化的特征匹配和数据聚类方法，建立器云平台监控模型的信息熵和关联信息特征匹配模型，通过多个复杂均衡的任务调度序列进行随机链路动态分配，采用容器云的任务排队模型，实现容器云平台监控模型的优化设计。仿真测试结果表明，采用该方法进行容器云平台监控的云数据调度能力较好，资源利用率达到100%,收敛值达到12 000以上，提高了资源利用率和云资源的在线调度能力。     

物联网节点负载均衡优化调度方法研究

针对物联网节点负载均衡调度方法存在资源节点浪费的问题,笔者提出物联网节点负载均衡优化调度方法。通过建立物联网节点负载均衡优化调度模型,实现了分层路由网关节点数目匹配与网关调度任务节点重组,对重组后节点进行网络负载均衡匹配,可以完成物联网节点负载均衡优化调度。根据仿真实验,对比优化调度方法与其他调度方法的负载均衡离差值,证明了优化调度方法能够更好地实现物联网节点负载均衡优化调度。     

基于贝叶斯方法的电网操作指令自动识别系统

为了提高电网操作的自动控制能力,需要进行操作指令自动识别,提出一种基于贝叶斯方法的电网操作指令自动识别方法,构建电网操作指令传输信号模型,采用相关性检测方法进行电网操作指令的集成传输和调度,结合模糊加权学习方法进行电网操作指令的自动跟踪和程序加载,采用贝叶斯方法进行电网操作指令的输出转换控制,提高电网操作指令的指向性和识别能力。在Visual DSP++环境下进行电网操作指令识别系统的开发设计,构建指令的读写模块、指令加载模块和指令传输模块,结合嵌入式模块化设计方法进行电网操作指令自动识别系统的模块化开发设计,利用C/C++编写电网操作指令程序,实现电网操作的自动控制和指令混合加载。测试结果表明,该系统能有效实现电网操作指令的自动识别,在DSP硬件运行程序上指令调度性能较好,提高了电网操作的稳定性。     

基于云平台的多电网调峰调度自动控制系统设计

传统电网控制系统存在调度运行模式稳定性较差、调峰控制数据循环时间过长等弊端。为解决上述问题，设计基于云平台的新型多电网调峰调度自动控制系统。在云平台控制框架结构中，协调多电网自动调度模块、调峰执行单元间的平衡关系，完成新型系统的硬件运行环境搭建。在此基础上，通过组态端结构分解的方式，完善PLC调峰指令的存在形式，并根据多电网控制指令的流通周期，完善数据的循环运行流程，完成系统的软件运行环境搭建，实现基于云平台多电网调峰调度自动控制系统的顺利运行。模拟对比实验结果显示，与传统电网控制系统相比，应用新型系统后，调度运行模式稳定性差、调峰控制数据循环时间长的现象得到明显缓解。     

基于神经网络的电力负荷预测方法研究

电力负荷预测易受到高频、低频和超低频振荡干扰,导致预测准确性不高,提出基于神经网络的电力负荷预测方法。在无线ZigBee组网协议下进行电力负荷传感器信息组网,构建电网负荷数据采集模型并进行模型修正。根据电力负荷数据采集结果,去除高频、低频和超低频振荡干扰因子。进行神经网络样本数据训练,去除冗余数据,输出电网负荷数据集合。对获得的数据集采用神经网络分类器进行分类融合处理,根据电力负荷数据的融合结果实现电力负荷预测。仿真结果表明,采用该方法进行电力负荷预测的准确性较高,预测过程的抗干扰性较好,在电力负荷的实时监测和信息调度中具有很好的应用价值。     

基于VoIP技术的多网融合电网调度指挥系统研究

针对电力系统电话调度网络阻塞问题以及新一代电力系统的建设需求,研究了基于VoIP技术的多网融合电网调度指挥系统。该系统采用基于SIP协议的VoIP技术,在C/S模式的基础上构建了用户代理模型和网络服务器模型。同时,利用FreeSwitch作为混合组网的通信服务器,完成了网络交换机、PBX网关以及用户界面多媒体服务器三体合一。在此基础上,用中继语音板卡实现了电话网络和IP网络之间的信息交互,并采用WebRTC的HT-ML5.0技术构建了电网调度指挥系统的网页客户端。本研究内容对于缓解调度电话通信压力,有效提高调度电话指挥通信的效率具有重要意义。     

基于云计算的多因素电力负荷坏数据自动检测方法

电力负荷坏数据对电网具有严重的破坏性,为了提高对电力负荷坏数据的检测能力,提出基于云计算的多因素电力负荷坏数据自动检测方法。采用云计算模型进行多因素电力负荷坏数据的分布式重组和集成运算,构建多因素电力负荷坏数据的云网格分布模型,在云网格空间中采用主成分特征分析方法进行多因素电力负荷坏数据特征检测,在双极型直流配电网中实现对多因素电力负荷坏数据的共模分量计算,提取电力负荷坏数据的能量谱特征量,根据负荷用电特性、潮流分布及其容量等参数,实现对多因素电力负荷坏数据的特征检测。仿真结果表明,采用该方法进行多因素电力负荷坏数据检测的自动性较好,检测准确率较高。     

基于机器学习的电网关键断面安全运行自动控制系统设计

输电断面稳定超限问题日益突出,为此提出基于机器学习的电网关键断面安全运行自动控制系统。根据极限学习机理论使预测误差最小化,引入核函数获得关键断面精度。设计符合电网在线运行要求的电网关键断面安全运行自动控制网络框架,采用潮流法对断面输电极限功率实施运算,依据调度策略确定控制支路并实施约束,保证系统运行的安全性。控制电网负荷频率,获取采集交换业务数据,通过自动控制系统达到电网关键断面功率平衡,最终完成最优控制。实验结果表明:设计该系统能够提高电网整体的稳定度,并且能有效降低能耗。     

考虑负荷转供的校正型安全约束最优潮流模型研究

针对电力系统的经济调度问题,采用最优潮流模型求解考虑N-1静态安全约束的经济调度问题,为了反映电网对故障的调节能力,在N-1故障状态下提出通过网络重构将故障区域负荷转移至其他未受影响的区域,即负荷转供能力。建立了考虑中高压配电网的负荷转供安全约束最优潮流模型,减少调度高价的安全约束必开机组,有效降低电网的购电成本。在标准算例中将校正型控制模型与预防型控制模型进行对比,验证文中所提模型能够降低4%购电成本。     

营配贯通大数据分析在供电服务平台停电信息管理中的应用

当前,供电企业在计划停电前,只能通过报纸等媒体对停电线路覆盖的全部电力客户发布相应的停电通知,这种粗放性的通知方式,已经无法满足客户服务日益精细化管理的要求。国家电网公司主持的营配数据贯通工作,在各省级电力公司取得了显著的成效,并在各系统数据融合的基础上取得了应用上的突破。营配数据贯通实现了电网设备与用户信息的融合,从电网设备数据到用户数据实现了“一张图”的布局,从而为停电影响范围分析到具体用户提供了数据和技术支撑。本文探讨了在营配贯通的基础上,加快推进供电服务平台建设,通过大数据分析实现计划停电和故障停电影响范围拓扑、停电信息分析到户和停电信息主动通知的等业务功能,进而实现客户服务管理的精细化要求和电力优质服务水平的提升。     

电力调度操作网络发令系统的研究与应用

随着电网规模的不断扩大,传统的电力网络调度电话发令模式逐显弊端。为此,本文充分利用网络信息技术方便快捷等优势,建立了电力调度操作的网络发令系统;通过对电力调度操作网络发令系统的组织架构及关键技术进行介绍,阐明电力调度指令如何安全且自动地送至受令单位。该系统的实际运行效果表明其能够确保电力调度指令操作的安全性,并能有效提升电网的工作效率。     

山西电网消纳风电能力的计算分析

山西电网风电并网规模不断增大,电力系统的调峰能力已成为消纳风电的主要因素。结合山西省水电贫乏、火电供热机组增多等特点,并考虑负荷特性、电源特性,分析了山西电网的调峰能力和风电对电网调峰能力的影响,提出了山西电网消纳风电能力的计算方法。在收集各种实际运行数据的基础上,通过计算分析,得到了山西电网消纳风电能力容量范围,并据此提出了电网运行控制措施。通过实践运行,证明此计算分析方法基本正确,达到了提高电网消纳能力的目的。