面向智能电网的电力大数据关键技术应用

传统的数据处理技术已经无法解决爆发式增长的电力数据,导致智能电网无法跟上市场变化,阻碍着电力行业的发展。根据智能电网中大数据处理的特征,提出了电力大数据占有的绝对优势,并从数据分析、数据管理、数据处理和数据展现4种关键技术进行分析,研究电力大数据在智能电网中的应用效果。应用结果表明,电力大数据技术在智能电网中发挥着关键作用,对电力系统的发展起着必不可少的因素。     

基于大数据的智能电网关键技术研究

大数据时代的来临,对数据的处理方式提出了新的挑战。在分析智能电网数据源和数据特征的基础上,提出了利用云计算的环境来对智能电网中的大量数据进行智能处理的方法。将大数据的概念引入到智能电网运行的关键技术当中,对智能电网的实际运行具有重要的指导意义。     

智能电网大数据的特点、应用场景与分析平台

为了使现代电网更加智能,在电网中广泛安装了多种数据采集装置与信息管理系统,例如智能电表、远程测控终端和同步测量装置,配电管理系统、能量管理系统、用户管理系统和电厂管理系统等。这些装置和系统产生了大量数据,构成了智能电网大数据的主要来源。研究先进的数据分析技术以使这些数据能够为电网的运行控制提供科学的决策,改善电网运行的灵活性、安全性、可靠性和有效性,已经成为智能电网发展的迫切需求。首先分析了智能电网大数据产生的原因和数据分析的重要性,讨论了大数据技术的发展趋势,然后重点分析了智能电网大数据的来源和类型,进而总结出智能电网大数据的特点,分析了智能电网大数据的应用场景,介绍了正在研发的智能电网大数据分析系统的分析平台以及主要功能。     

基于大数据智能电网关键技术研究

数据挖掘是从海量数据中找到有用信息的重要技术。针对智能电网大数据处理中产生的时延长、效率低等问题,提出了利用数据挖掘技术的大数据处理核心技术,实现对智能电网信息采集中产生的大量数据进行信息发现的研究。分析了基于Apriori聚类算法的电网数据关联性挖掘,提高信息的处理效率。该研究将大数据处理技术引入到电网数据处理中,对于智能电网的进一步发展具有重要的意义。     

智能电网大数据研究综述

随着能源互联网、数字电网和泛在物联网的建设和推进,传统电网正在发生深刻的变化,智能测量设备所产生的海量数据使得电网不仅能对设备进行实时监测,集成各类分布式能源,还能为用户提供最优的能源解决方案.鉴于此,对智能电网大数据技术的发展现状进行综述,讨论智能电网的特点和能源数据的多源性,总结大数据在智能电网中的应用,分析机器学...     

电力大数据关键技术在电力传输预测与规划中的应用

介绍了电力大数据技术的研究背景与价值,解析了电力大数据系统的常见架构,说明现代电力系统应用背景下电力大数据系统的主要组成模块.大数据系统用于电力系统时,需要考虑云计算、数据存储、数据集成、数据计算、数据应用等5个关键技术.通过对关键技术与系统组成的分析,提出了可用于预测规划的应用方法,并对未来应用做了展望.     

面向智能电网的统一数据平台及应用

智能电网作为电力系统的研究热点和未来发展趋势,实现电力流、信息流、业务流的高度融合,将带来大量的生产、营销、管理数据。本文提出了统一数据平台,从电力企业内部和外部的海量数据中洞察规律、提取知识,并通过宏观经济、产值电耗、城镇化三者与电力需求之间关系的案例分析,展示数据背后所蕴含的价值。     

大数据在智能电网中的应用研究

文章研究了大数据技术在智能电网中的应用,阐述了大数据在智能电网中的应用框架,分析了大数据技术在智能电网中的四个应用方面,为电力企业对智能电网中海量数据的管理提供了重要参考。     

大数据在智能电网领域的应用

近年来,世界各国都开展了智能电网的研究工作。智能电网的最终目标是建设成为覆盖电力系统整个生产过程,包括发电、输电、变电、配电、用电及调度等多个环节的全景实时系统。而支撑智能电网安全、自愈、绿色、坚强及可靠运行的基础是电网全景实时数据采集、传输和存储,以及累积的海量多源数据快速分析。因而随着智能电网建设的不断深入和推进,电网运行和设备检/监测产生的数据量呈指数级增长,逐渐构成了当今信息学界所关注的大数据。主要阐述了大数据在智能电网中的应用领域及面临的挑战,为今后大数据在电网领域中的应用提供借鉴。     

基于大数据框架的智能电网分析和可视化应用

电网中的电力流、信息流与人员流都是通过电力数据分析、实时信息共享而产生的。随着国家对智能电网的持续推进,国网已从过去单纯管理输配电网,逐步发展为以配电自动化为核心、融合先进通信技术和现代信息技术构建智能化电网。为此提出一种基于Lambda架构的智能电网大数据分析系统,结合当前国内外对于大数据分析与可视化应用的相关实践以及对现状的简要分析,为未来推进智能电网发展提供有益借鉴。     

大数据可视化技术在电网企业的应用

随着大数据挖掘研究的不断深入,可视化技术越来越成为大数据挖掘分析的重要推动工具。文中概述了大数据挖掘可视化技术的基本含义及其应用。针对电网企业三类大数据：电网运行数据、电力客户数据、电网企业管理数据,提出了大数据挖掘可视化的分析思路,并对电网企业可视化技术运用平台的构建提出了建议。     

智能配电网大数据应用技术与前景分析

针对大数据在智能配电网中的应用问题,在分析智能配电网大数据现状和特征以及梳理数据关系网的基础上,阐述了大数据在智能配电网中应用所涉及到的大数据存储与处理以及大数据解析等关键技术.提出了数据价值链和面向大数据应用的“飞机型”理论框架,并从用电预测与协同调度、智能配电网网架发展趋势分析与优化规划,以及智能用电与网络降损等方面分析了大数据在智能配电网中的应用前景,提出了应用路线图.     

分布式技术在电力大数据高性能处理中的应用

随着中国电力工业步入"大数据时代",大数据在电力生产运行和经营管理中的应用需求日益凸显。为解决当前电力大数据在存储和计算方面存在的性能瓶颈,提升电力业务系统应对大数据的支撑能力,提出基于分布式技术的电力大数据存储和计算解决方案。利用基于Hadoop架构的分布式并行计算平台,完成对传统关系数据库平台的优化改造,在电网典型业务场景中的性能测试结果证明了方案的可行性和性能优势。     

大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用

首先对大数据进行了阐述,进而讨论了大数据时代下电力企业面临的巨大挑战;在此基础上指出在电力大数据时代下利用数据挖掘技术对电力企业产生的巨大影响;然后通过描述数据挖掘技术的一系列步骤,指出了电力大数据时代下,数据挖掘技术在电力企业的实现途径;最后,从智能电网、电力客户关系管理、信息系统的发展以及能耗问题等四方面论述了大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用前景。     

基于大数据理念的地市供电公司智能电网规划数据融合研究

智能电网的建设与运行将产生海量数据,通过大数据理念和技术能促进智能电网“三流”合一和“三化”融合,利用数据融合及分析技术为智能电网规划提供数据支撑,可充分发挥坚强智能电网的功能和作用,阐述了地市供电公司智能电网规划与大数据融合及分析研究工作的成果.     

基于云计算的智能电网状态监测数据的处理

在智能电网环境下,状态数据具有广域、全景、海量和可靠的特征,传统的存储硬件采用磁盘阵列,数据库管理软件采用关系数据库系统的方法由于系统扩展性差、成本高、可靠性低,难以适应要求。提出了一种基于云计算的智能电网状态监测平台,并且重点介绍了数据存储与处理的新方法。     

基于hadoop云平台的智能电网MapReduce数据计算技术研究

为应对未来智能电网海量数据信息带来的实时计算、分析等难题,文章首先在Hadoop云计算平台基础上搭建MapReduce框架,论证了其良好的数据计算性能,并通过实验发现MapReduce在进一步提高计算效率方面的诸多问题——任务调度不均、数据偏移、异构环境下适应性差等。随后考虑MapReduce原始调度方式的弊端并给出均衡数据映射、评估节点性能的MapReduce架构改进方案,并提出了动态匹配的调度算法(DMSA——Dynamic Matching Scheduling Algorithm),最后通过在仿真平台上的集群实验,减少了系统计算资源的消耗,缩短了运行时间,显著地提高了集群性能,同时增强了数据本地性,证明了该策略提高MapReduce计算效率的可行性。     

云计算与智能电网

文章结合云计算和智能电网的特点,全面阐述了基于＂云＂的理想化智能变电站结构、智能电网调度系统以及扁平化结构的智能电网,提出基于＂云＂的智能电网能充分体现＂电力流、信息流、业务流＂高度一体化的理念。     

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。