智能电网中的一次设备有关数据分类和网络结构

对智能电网中一次设备的数据分类、网络结构进行了讨论。数据分为5大类,即基本数据、运行数据、试验数据、在线监测数据和事故数据。数据网络分为3层结构,即贮存、采集、应用。对数据和网络之间的关系进行了分析。同时还讨论了近期需要开展的工作。     

电力大数据平台研究与设计

电力大数据平台定位为数据共享平台、数据分析应用平台、大数据应用开发运行平台,从数据采集、存储、预处理、计算、分析、可视化等多个层面为数据分析人员、大数据应用开发人员提供服务。文章分析了电力大数据平台应用需求,详细设计了电力大数据平台的应用架构、技术架构和数据架构,并对电力大数据平台的多源异构数据融合技术、异构数据并行处理技术、基于工作流的任务调度技术等关键技术进行了研究,最后针对电力大数据平台下一步的研究思路、重点和方向提出了建议。     

面向多源异构电网数据的获取与转换技术研究

电网数据呈现广域分布特征,其复杂性体现在量、类、时3个维度,为了有效集成多电网业务系统数据,形成多源异构融合型电网大数据资源,支撑电网业务大数据分析与预测,促进电网业务创新发展,分析了电网业务系统现状及其数据资源特征,提出了面向多源异构电网大数据的获取与转换架构及实现方法,对数据获取、数据预处理、数据清洗、数据质量评价、数据转换等模块进行了设计,研究开发了面向多源电网业务系统的数据获取/转换装置,并结合典型电网业务进行验证测试。实验结果表明,该装置能够有效获取多源电网业务数据,实现多源异构数据的规范化处理,满足电网大数据分析与预测要求。     

电网企业数据中台方案研究

随着电网企业各部门信息化的高速发展,沉淀了丰富的全域数据资源,但系统间数据未有效贯通、共享公用,企业在数据价值挖掘、数据对业务支撑、拓展新兴业务等方面有强烈需求。文章结合当前业界热烈讨论的数据中台战略,提出了电网企业数据中台的业务架构,给出了关键技术选型和技术验证步骤,并就数据中台的数据建模、数据服务两大能力,重点介绍了敏捷数据建模平台和基于SpringCloud的数据服务平台。最后以“企业客户电力大数据征信”为例,讲述如何利用数据中台构建对外变现的数据服务。文章的数据中台方案对电网企业在建设数据中台特别是分析建模、挖掘数据价值上具有一定的借鉴意义。     

环境监测数据审核方法探讨

快速、准确地审核出环境监测数据中的错误,需掌握一定的方法技巧。从数据审核定义、数据审核依据、数据审核内容、数据审核技巧等4个方面进行了阐述,供监测数据审核人员共同探讨。     

电网企业数据管理模式探索

随着大云物移智链等新技术在智能电网建设中的应用和布局,电力数据呈现爆发式的增长,只有做好数据管理工作才能有效挖掘数据价值。结合电网企业现状,提出了"4+2"的电网企业数据管理模式,即数据形成层、数据共享层、数据融合层、数据应用层的数据管理,支撑数据管理工作有效开展的数据质量监控体系和技术支撑体系,可有效提升电网企业数据管理效率,发挥电网企业数据价值,支撑电网企业"三型两网"战略目标。     

智能电网中非结构化数据可视化技术研究

非结构化数据大量存在于智能电网的大数据中,其增长速度是结构化数据的25倍。然而,非结构化数据缺乏连续性,数据信息量大,不利于系统数据的可视化处理和分析。为了有效解决此问题,文章针对智能电网的实际需求,总结非结构化数据可视化处理存在的问题,利用节点链接技术获取数据、Hbase技术存储数据、分割式技术处理数据、四面体技术进行标识、建立Map Reduce检索模型,并进行显示程序编辑,旨在对智能电网的性能进行优化,从而解决智能电网中非结构化数据可视化难的问题,以及海量数据难以进行批量化处理的问题。     

电力大数据解读及其在检修中的应用

大数据为企业的运营管理注入了新的活力,是企业转型与服务升级的决策支撑。在讨论大数据、电力大数据及其特点的基础上,解读电力大数据在提高产品质量、提升生产效率的意义。从精益要求、柔性要求、绿色要求、云计算和人工智能5个方面讨论了电力大数据的优势,并提出电力大数据在数据的流动性、再利用、可视化上遇到的困难。结合检修工作的实际需要,提出大数据在设备管理、状态评价、监控报警和决策支持4大方向的应用需求。     

面向新能源多业务场景的大数据平台构建关键技术与应用

随着风能、光能等可再生能源的大规模高比例接入,新能源数据呈现爆发式增长.电源侧、电网侧与监管侧都提出了基于新能源大数据融合的多业务场景需求,但新能源运行数据海量多源异构、数据孤岛、智能化水平不高,对跨部门应用提出了巨大挑战.在分析新能源大数据应用面临的技术挑战后,从数据融合、智能计算、应用服务三个方面阐述了新能源大数据...     

电力企业信息系统数据融合与共享方案研究

研究了电力企业信息系统数据融合与共享的技术实现方法,通过企业数据中心、企业服务总线等信息交换方式实现了信息系统间数据的共享,打破了专业和管理因素对信息系统数据使用的限制和束缚,实现数据的准确、畅通使用。并以流程管理系统数据融合为例,研究信息系统数据融合与共享的实现方案。应用结果表明,信息系统数据融合可以为企业提高数据质量、实现跨专业数据共享和构建企业级信息平台提供技术保障。     

电力大数据面临的机遇与挑战

电力行业信息化和工业化融合发展促使电力数据迅速增长和不断融合,电力大数据时代已经到来。电力大数据源自电力行业,与智能电网、智慧城市紧密相连,是未来电力发展的重要资源。面临电力大数据的机遇与挑战,研究多数据融合、数据模型、数据可视化、内存计算、分布式计算等关键技术,促进电力大数据在电力生产和企业经营管理中的应用,对更好地服务节能减排、服务经济社会发展、服务资源节约型和环境友好型企业建设意义重大。     

基于MCGS的光伏电站数据监测系统的设计与实现

光伏电站数据监测系统以工业控制组态软件MCGS为开发平台,以数据的获取、传输、变换、输出为主线进行程序设计,开发了电站监测计算机数据采集与处理程序.系统程序设计有数据存储、电站数据及曲线动态显示、报警信息查询、自动生成电站系统运行日报表、报表打印等功能.电站数据监测系统采用了分布式数据采集的结构模式,利用传感器、交送器分别对太阳能辐射强度,光伏组件发电数据,以及蓄电池的充放电等重要数据进行采集,最后利用RS-485总线结构模式将采集到的数据传送至监测系统计算机中进行统计与处理.     

加快我国可再生能源数据信息平台建设

有效的可再生能源数据信息平台是进行新能源发展战略制定、规划、决策的基础.相比可再生能源的迅速发展,我国可再生能源信息收集和统计工作相对滞后,并缺乏一个集中的信息发布和共享服务平台.我国迫切需要建立和完善可再生能源信息收集平台,构建基于系统科学的数据信息分析系统.美国能源信息署(EIA)、美国可再生能源实验室(REL)、丹麦可再生能源实验室(Risoe)、国际能源署(IEA)、亚太经合组织(APEC)在能源和可再生能源数据信息平台建设方面积累了丰富的经验,代表了国际先进水平,可为我国可再生能源数据信息平台的建设提供重要的参考与借鉴.它们的经验包括人财物组织、数据收集方式、数据管理、数据监测、数据分析等方面.为加快我国可再生能源数据信息平台建设、建议有关部门应做好以下几项工作:加大对国家可再生能源数据信息平台建设的支持力度:加强国际交流合作,充分利用各国和有关国际组织的研究成果;严格数据定义,统一数据标准;建立高质量的数据收集体系;建立数据核查与评价机制;建立可再生能源数据信息平台标准手册制度;实现数据信息平台建设和运营管理的“天缝”衔接.     

南方电网大数据发展研究

当前经济转型升级、电力体制改革不断推进,对南方电网公司产生了深刻的影响,提质增效、以创新驱动企业发展是南方电网公司的内在要求。利用大数据提升企业精益化管理、拓展多元业务是公司面临的重要课题。剖析了大数据的哲学本质,分析了南方电网发展大数据的驱动力。电力大数据的本质是"大数据+电网",基于此探讨了电力大数据的价值与意义。提出了电力大数据的总体框架,围绕该框架分析了南方电网发展大数据的重要任务。提出的大数据总体框架及大数据发展重要任务对南方电网发展大数据有一定的指导意义。     

GLDAS月气温数据在中国区的适用性评估

鉴于全球陆面数据同化系统(GLDAS)已广泛应用于全球变化与水循环研究中,以气温逐月变化趋势、相关系数、平均偏差和平均绝对偏差等指标,评估了1979~2012年间GLDAS五套气温数据在中国区的数据质量时空间分布特征。结果表明,GLDAS气温数据与实测气温数据相比,总体误差较小,相关性较好,但不同时段数据质量有所不同。其中各套数据在1979~1982年质量最高;GLDAS-1气温数据在2000~2006年有严重问题,相关系数明显偏低;GLDAS-2/NOAH则在2008~2009存在一定异常;各套数据中,GLDAS-1/NOAH、GLDAS-1/MOS与GLDAS-1/VIC三者精度一致,GLDAS-1/CLM数据质量最差,而GLDAS-2/NOAH数据在一致性、趋势性特征描述、季节稳定性等方面优于其他几套数据;各套GLDAS气温数据在湿润区的描述能力明显高于干旱区。     

基于大数据平台的新能源智能化运营监管技术

为突显大数据平台的新能源电站远程监控、数字智能运维与决策的作用,解决新能源大数据"大而不精",缺乏深度的大数据分析、智能化应用,无法有效指导生产运维等问题,依托于中国大唐集团新能源大数据平台建设,提出一种基于大数据平台的新能源数字智能化运营监控技术.通过建立集团风电、光伏生产数据质量标准化体系,实现边缘端生产运维数据采...     

基于大数据技术的电网运营分析决策系统研究

随着海量历史准实时数据管理平台的建成,湖南省电力公司已初步建成由结构化数据中心、海量数据中心、非结构化数据中心和电网GIS数据中心组成的SG-ERP数据中心;业务应用的数据正以前所未有的速度增长,电力大数据时代到来的同时,如何盘活公司的数据资产成为重要的研究课题。文章通过对大数据技术以及电网运营数据的研究,完成了通过大数据技术来预测用、售电量,以及电网负荷预测的初步探索,并构建了电网运营分析决策系统。研究结果表明,大数据技术在电力行业具有广阔的应用前景。     

光伏系统采集数据在线清洗与修复方法研究

以湖北巴东光伏电站实采数据为基础,分析了温度、辐照度、系统出力3类原始数据特征及变化特点,以融合准确率和召回率的综合指标为评价依据,提出采集数据的在线清洗与修复方法,最后以电站实采数据为例,进行数据清洗与修复的可行性验证。结果表明：根据趋势距离对变化趋势统一的温度数据进行清洗、通过设置动态阈值区间对辐照数据进行分时刻清洗,以及对独立分析困难但适宜联合分析的出力-辐照数据进行匹配度核算和清洗,均可较好地实现离群数据的筛选识别;此外,对残缺数据,根据相应清洗指标最小化原则,进行数据修复,可较好地再现缺失点的数据原貌。     

基于电力物联网的数据智能检测模型研究

为支撑电力物联网数据共享,发挥电网数据价值,文章针对当前电力物联网数据平台中存在的技术组件多样、应用难度大、检索数据困难、数据应用门槛高和数据模型管控机制不完善等问题,优化电力物联网数据平台整体框架,提出基于孤立森林的量测类实时数据质量异常检测及改进算法,通过抢修故障研判和停电故障研判2个场景仿真验证数据质量检测算法的...     

基于ArcGIS的排水管网数据转换及检查方法

为了解决城市排水管网建设中的数据收集和整理问题,提出了基于CAD和ArcGIS数据特点的排水管网数据转换方法,利用ArcEngine的二次开发功能,编写排水管网数据检查程序,采用SQL结构化查询语句对排水管网数据进行管道逆坡、管道错位、管网上下游追踪等多项拓扑关系的检查,实现了快速、准确且直观的错误数据定位,并将其应用于宁波市污水管网建设中。结果表明,基于ArcGIS的排水管网数据转换及检查方法,一定程度上解决了排水管网信息化建设中数据庞大和繁琐的问题,且提高了数据的准确性和工作效率。