云计算在智能电网调度技术支持系统中的应用研究北大核心

建设智能电网调度技术支持系统过程中,必须解决诸如:海量数据的存储和处理、大计算量、系统的统一管理和弹性扩容、业务的灵活部署和调度,以及计算和分析能力的集成等技术上的关键点和难点。结合云计算技术的相关特性,就如何利用云计算的相关技术、优化支持系统基础平台建设进行探讨。     

云计算平台技术及其在电网调度中的应用

计算平台技术是对海量数据进行高效可靠的存储、访问以及分析处理的核心技术。详细分析了传统计算平台技术,包括并行计算技术、分布式计算技术、网格计算技术。在此基础上引入了云计算平台的概念。从定义介绍、网络拓扑、软硬件架构等方面对云计算平台进行了详细论述,并比较了云计算同网格计算的不同之处。最后,提出了基于云计算平台的新一代电网调度控制系统的原型概念设计,并从系统整体架构、基础云平台核心技术和业务应用模块3个方面对该系统进行了阐述。该系统充分发挥了云计算的技术优势,将全局性集中式分析业务与区域性分布式实时业务有机整合,实现了电网调度的集约化管理。     

面向智能电网的互动式节能调度初探

节能调度是国内电力行业实现节能减排的重要研究课题。为建立符合中国国情的电力系统调度体系,更好、更快地推广节能调度,结合智能电网带来的新机遇,对互动式节能调度进行了初步研究。初步提出了包含集中调度与发电企业自主调度相协调的节能调度,以及基于尖峰负荷边际能耗的用户侧互动优化调度的互动式节能调度基本框架,并对互动节能调度的模型和算法进行了探究,以促进节能调度的发展。     

基于云计算的智能电网运行调度技术系统研究

调度任务海量数据信息的存储、分析处理、引擎搜索等是智能电网经济运行的重要技术支持.云计算是智能电网调度运行数据信息计算分析重要的运算方法,在构筑云计算平台时,不仅要考虑云计算的实时响应性、可靠性和精确性,同时还要考虑云计算的时效性.通过仿真结果表明,在云计算中引入双适应度改进遗传算法结构(DFGA)要比传统自适应遗传算法(AGA)所获得的总任务完成时间和总任务平均完成时间短,不仅是电网任务调度一种改良的云计算网络算法,同时也是智能电网经济运行调度的重要技术支撑系统.     

基于云计算的智能电网调度平台研究

针对我国能源领域近年来出现的新问题,诸如新能源大量并网和消纳、源网荷的联动、提高电网数据处理效率、增强电网风险防范能力等,提出利用电力大数据和云计算技术构建综合型的智能电网调度云计算平台,借助调度云计算平台高效的数据计算能力,提高电网中调度大数据的处理效率,合理配置电力资源。阐述调度云计算平台的工作原理,并在调度云计算平台的基础上,将电网的调度结构和外部气象、地质、水文、定位、图像识别等信息相结合,组建调度云应用平台。以省级电网调度为例,按照电网需求和调度功能,在调度云应用平台上进行功能模块设计,构建省级电网调度云计算平台。通过试验说明调度云计算平台在调度数据处理方面确有优势。最后对调度云计算平台的实现工作展开探讨,阐述调度云计算平台实现的前提条件。     

云计算:构建未来电力系统的核心计算平台

针对传统电力系统计算平台在计算、存储、信息集成和分析等方面的不足,提出建立基于云计算的电力系统计算平台。首先概述了云计算的基本概念和主要特征,并比较了云计算和另一种大规模分布式计算模式——网格计算的不同。从物理组成、系统架构、软件技术等方面详细讨论了电力系统云计算平台的实现。之后,展望了云计算在电力系统安全分析、潮流与优化潮流计算、系统恢复、监控、调度、可靠性分析等领域的应用前景。最后,讨论了电力系统云计算研究中有待解决的几个重要问题。     

基于云计算的智能电网信息平台

坚强智能电网是未来电网的发展趋势,而信息平台是支撑坚强智能电网建设的重要基础.为了充分利用计算资源,满足智能电网对全部信息的可靠存储和高效管理的需要,提出基于云计算的智能电网信息平台,给出了该平台的体系结构,并详细分析了新方法的可行性、优势及需要解决的问题.针对智能电网状态监测的特点,结合Hadoop云计算技术,提出智能电网状态监测云计算平台的解决方案.研究云计算中的虚拟化、分布式存储与并行编程模型等问题,实现智能电网海量信息的可靠存储与快速并行处理.     

基于云计算的智能电网调度系统设计研究

基于云计算技术,采用改进遗传算法对智能电网调度系统进行建模与研究。通过搭建云计算平台系统,对基于云计算的智能电网调度系统模型任务调度模型进行搭建。确定各个子任务的适应度函数、选择函数、变异函数以及交叉函数,通过遗传迭代至误差允许范围内,得到数据范围内的最优解。最后,4种电网调度算法对10个工作任务的完成时间进行比较,结果表明,所建立的智能电网调度系统具有良好的工作效率。     

电力物联网新形势下调控云建设研究

云计算与大数据技术日臻成熟,为海量数据的利用提供了充分的技术条件。而基于云计算与大数据技术的电力物联网就是充分利用现代信息与通信技术,实现电力系统各个环节万物互联、人机交互,打造状态全面感知、信息高效处理、应用便捷灵活的新型电网,更好地管理和优化电力用户需求,这必将给电力调度业务带来新的挑战。分析了电力调度自动化发展需求,通过调控云建设能够解决现有瓶颈,实现调控业务数据深度应用、电网在线分析、调度管理精益化等,电网企业可提供更多主动性、多样性的增值服务,实现电力物联网建设目标。     

基于云计算的智能电网调度系统设计

在充分研究智能电网系统后,发现调度环节为其关键环节,而云计算公开透明、资源共享和计算快速等优势为智能电网调度系统云计算平台的设计提供了有利的技术支撑,该平台的出现使智能电网稳定高效的运转变得可行。智能电网调度系统云计算平台各个功能模快之间互不影响又相互可通过总线交换信息和数据,通过实时监测和合理协调使得平台资源得到动态分配。     

智能电网云计算平台构建

针对智能电网建设中对信息处理、数据存储和互动性方面的要求不断提高,提出了面向智能电网的云计算,构建了基于智能电网的数据云模型,以充分实现智能云对于电力系统现有处理器资源和存储资源的整合与利用,分析了基于云计算平台的智能电网实例,探讨了智能电网云计算发展中面临的问题。     

华东电网计算统一数据管理平台研究

为解决当前华东电网电力系统计算分析基础数据管理分散、零乱、数据来源不明确、数据的唯一性和可靠性差的问题,提出在智能电网调度技术支持系统上进行深入应用开发,建立华东电网计算统一数据管理平台,实现对计算数据的集中统一、平台化、流程化管理,为智能电网调度技术支持系统各功能模块提供接口服务,满足离线分析和在线应用需求。     

基于云计算平台Hadoop的线路参数并行辨识算法研究

随着作为电网动态监测技术平台的广域量测系统(WAMS)在电网的应用普及,电网运行人员对于电网动态变化有了实时监测与分析的手段,但WAMS所产生的海量数据以及对于分析平台的高效率要求是WAMS应用的一大挑战。本文深入研究了基于Hadoop云计算平台的线路参数并行辨识算法,并提出算法的设计思路以及实现方法,为高效利用WAMS数据辨识线路参数给出了解决方法。对比实验证明基于云计算平台Hadoop的线路参数并行辨识算法大大提高线路参数辨识算法的计算效能,适合处理该应用中的WAMS海量数据。     

云计算在智能电网中的应用

云计算在智能电网中具有广阔的应用空间和范围,在电网建设、运行管理、安全接入、实时监测、海量存储、智能分析等方面能够发挥巨大作用,全方位应用于智能电网的发、输、变、配、用和调度等各个环节。将云计算技术引入电网数据中心,将显著提高设备利用率,降低数据处理中心能耗,扭转服务器资源利用率偏低与信息壁垒问题,全面提升智能电网环境下海量数据处理的效能、效率和效益。     

基于云平台的智能电网管理系统分析和设计

由于智能电网规模庞大,需要处理的数据信息量非常巨大,很难再使用传统的数据处理方式进行数据的处理。随着云计算发展逐渐成熟,借助云平台处理海量数据变为现实。通过分析研究,提出一套基于云平台的智能电网管理系统。该系统依托云计算这一平台,提高了数据的处理效率,为智能电网的更好发展保驾护航。     

基于MapReduce模型的智能电网数据平台研究

智能电网需要处理海量数据,但由于设备及计算能力的限制,传统的计算系统不能有效的解决数据实时计算、综合分析和扩展性等问题。文章引用MapReduce模型概念,提出基于MapReduce模型的智能电网数据平台解决方案,分析了实现平台的技术基础,并阐述了数据平台对建设当前坚强智能电网所起到的重要作用,它可有效提高智能电网建设中数据处理的高效性和可靠性。     

基于膜计算和蚁群算法的电网云平台资源配置方法

针对电力系统云平台快速应用发展情况下,电网数据分析处理资源利用不均衡、电力系统数据中心结构复杂的现状,文中提出基于电力分析计算任务划分的云计算虚拟资源配置方法,从而较好地解决当前云计算存在的资源调度不合理问题。该方法引入膜计算概念,将云平台下的复杂分析任务按资源配置时间的不同划分为多类;采用改进蚁群算法按照资源占用率和计算机能耗为应用目标逐类实现虚拟资源的优化分配。仿真证明基于任务划分和蚁群算法的电网云平台虚拟资源配置方法可以提高调度效率,均衡分配资源,较好地实现云平台虚拟资源利用的最大化。     

基于膜计算和蚁群算法的电网云平台资源配置方法

针对电力系统云平台快速应用发展情况下,电网数据分析处理资源利用不均衡、电力系统数据中心结构复杂的现状,文中提出基于电力分析计算任务划分的云计算虚拟资源配置方法,从而较好地解决当前云计算存在的资源调度不合理问题。该方法引入膜计算概念,将云平台下的复杂分析任务按资源配置时间的不同划分为多类;采用改进蚁群算法按照资源占用率和计算机能耗为应用目标逐类实现虚拟资源的优化分配。仿真证明基于任务划分和蚁群算法的电网云平台虚拟资源配置方法可以提高调度效率,均衡分配资源,较好地实现云平台虚拟资源利用的最大化。     

基于智能电网用户侧海量数据的业务系统研究

近年来关于智能电网用户侧海量数据相关的技术及其在电力行业中的应用已有较多研究,但是缺乏对于用户侧数据基础架构及业务应用模式的系统研究。基于对用户侧数据的特征分析,论文从用户侧海量数据的技术架构以及未来承载电力海量数据关键技术出发开展了相关研究。建立了面向电力业务体系的海量数据平台,并设计了智能电网用户侧海量数据技术架构。最后,以优化节点电价为例,利用数据挖掘技术对用户侧海量数据在需求响应(DR)决策中的应用制定了DR辅助决策流程,对未来智能电网海量数据的研究和应用提供了理论依据及技术支撑。     

基于云计算的电力调度信息化研究

提出将云计算技术引入电力系统,利用系统内部广域网建立电力系统“私有云”,整合电力系统现有的计算能力和存储资源,利用开源云计算平台Hadoop和海量数据管理系统HBase开发调度中心信息平台,实现调度中心对海量数据的可靠存储和快速计算分析.