基于云计算技术的电力大数据分布式检索系统

为了提高电力大数据定位识别和信息融合能力,进行电力大数据检索优化设计,提出一种基于云计算技术的电力大数据检索系统设计方法,采用多元回归分析方法构建电力大数据库存储结构模型,进行电力大数据的分布式存储数据结构特征分析,对混合型的电力大数据在云计算环境下进行信息聚类融合处理,采用模糊特征分组聚类方法对不同属性的电力大数据进行分组检测,提取电力大数据的关联规则特征量,采用云计算技术实现电力大数据分布式检索。在嵌入式环境下进行电力大数据分布式检索系统软件设计。仿真结果表明,采用该方法进行电力大数据检索的特征指向性较好,数据检索的数据召回率较高。     

大数据在智能化电厂中的应用研究与展望

大数据是工业信息化的研究热点,随着智能电厂研究和应用的不断深入,大数据技术的不断进步,大数据技术在智能电厂具有广阔的应用前景。对大数据在发电领域的平台总体架构和未来的应用前景进行了探讨,对大数据技术的发展现状,大数据与云计算、智能化电厂之间的关系进行了分析和阐述,提出了面向智能电厂的大数据技术架构,并对大数据在智能电厂中的应用进行了展望。智能电厂未来将是大数据的重要应用领域。     

迎战大数据

近年来,大数据引起了各界和政府的高度关注,各国针对大数据提出了自己的发展部署,如美国启动"大数据研究和发展计划"、欧盟针对大数据的研究项目投入大量资金,中国也出台了相关的政策和措施来支撑大数据相关产业等。聚焦到电力行业,面对大数据时代的发展趋势,如何从电网数据中挖掘出有价值的信息、如何存储和利用这些数据以促进电网发展等,都是需要研究和探讨的课题。大数据的安全问题也是众多学者关心的话题,大数据在给信息安全带来挑战的同时,也为其发展带来机遇。本期热点论坛的内容包括:电力大数据研究及应用展望、大数据的安全分析、电力行业的大数据发展     

舟山与大陆联网大跨越工程施工关键技术

舟山与大陆联网螺头水道大跨越工程,是目前世界上规模最大的输电线路跨越工程。大跨越地处海岛甚至海中,地形位置狭小,施工条件恶劣;高塔基础型式多样,有海岛斜置式插入钢管基础,还有海中基础;370 m高塔结构复杂,高度高、尺寸大、直径大、重量大;跨越螺头水道国际航道,耐张段长、跨距大,航道通航流量大,大型船舶通行频繁。对舟山与大陆联网大跨越工程施工关键技术作了介绍,为类似输电线路大跨越工程施工提供良好的方法借鉴。     

数据驱动创新 场景引领未来

当今社会正处在数据爆炸、知识爆炸的信息化时代,大数据(Big Data)发展日新月异,新技术、新应用层出不穷。为认识大数据、理解大数据,使大数据在各项工作中发挥更大作用,借助通俗的语言和应用场景来揭秘大数据,阐述大数据的基本概念、基本要素和核心技术。     

三年投14．9万亿资金流 广西打造＂大北部湾＂

建设1400多个大型项目、总投资约14．9万亿元!从“加快广西北部湾经济区发挥在那工作座谈会”上获悉,未来3年内,广西将在广西北部湾经济区投入巨资,通过“大产业、大港口、大交通、大物流、大城建、大旅游”项目建设,打造“大北部湾”。     

500kV新崖门大跨越输电塔结构设计

介绍了500 kV 新崖门大跨越输电塔的工程概况。给出了大跨越输电塔静力计算的设计原则,比较了大跨越输电塔有电梯井筒与无电梯井筒时的动力特性,分析了新崖门大跨越与原崖门大跨越之间的刚度差异,计算了大跨越输电塔的风振系数。给出了大跨越输电塔的节点构造、地脚螺栓、休息平台以及走道等细部设计。大跨越输电塔的设计方法可以作为同类大跨越输电塔的设计参考。     

大规格角钢在±1100 kV特高压直流输电线路工程中的应用

±1100 kV特高压直流输电线路工程导线截面积大、铁塔负荷大,而大规格角钢承载力大,可代替双角钢使用,减少节点偏心和节点板,具有显著的经济和社会效益。对大规格角钢承载力进行计算,给出大规格角钢最优计算长度和减孔数量,并对大规格角钢和双角钢进行对比。     

智能电网大数据技术发展研究

智能电网是大数据最重要的应用领域之一。该文阐述了智能电网大数据的基本概念,包括:数据源及数据特征,大数据应用于智能电网的价值体现,大数据与传统研究方法的不同之处;综述了国内外智能电网大数据研究和工程应用现状;总结了大数据的理论基础和技术体系;论述了智能电网大数据重点应用领域及应用价值;提出智能电网大数据研究框架和技术发展路线建议。     

理念上解读 实践上应用——大数据时代的国家竞争与企业发展

正大数据(Big Data)指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据,一般以"太字节"为单位,"大数据"之"大",并不仅仅在于"容量之大",更大的意义在于:通过对海量数据的交换、整合和分析,发现新的知识,创造新的价值,带来"大知识""大科技""大利润"和"大发展"。——《大数据:正在到来的数据革命》,2012年7月1日出版。入榜《亚洲周刊》"年度十大好书"。作者涂子沛,被誉为     

电力大数据基础体系架构与应用研究

通过分析电力大数据的业务特点,研究了当前业界最新的大数据开发技术,完成电力大数据基础体系架构的研究以及应用主题的梳理和规范;开展了电力大数据关键技术框架和应用规范性研究,构建适用于电力行业的大数据平台核心技术架构,统一电力大数据标准体系;结合国家电网公司各信息化系统的业务特点和实际需求,探索各种大数据技术路线所适用的业务场景,以实现电力大数据关键技术的突破,为大数据技术在电力行业中的应用推广提供有效指导和切实支撑。     

电力大数据存储方案设计

电力企业在大数据时代首先要解决的是海量电力数据的存储问题。针对电力大数据自身特征,分析了电力大数据存储的目的是为大数据挖掘提供保障。为了便于管理电力大数据,阐述了数据存储的优化方案。通过研究电力大数据的存储和管理方案,结合电力企业自身特点,设计了电力大数据的存储架构。     

利用大用户直接消纳风电的利益均衡优化模型

中国风电存在严重弃风问题,风力资源的地理分布与电力负载之间并不匹配。大用户在电力负荷中占有较大比例,可通过调整大用户生产计划来实现风电的消纳。首先以风电消纳发电量最大为目标建立调度优化模型,分析了大用户与风电联合调度下,风电场和大用户在合作和不合作情况下的盈利情况。由于大用户风电联合调度,导致大用户在夜间作业降低了生产效率,增加生产成本,为鼓励大用户参与风电消纳的积极性,建立了以风电与大用户的效益最大化为目标的调度模型,根据大用户的经济损失进行经济补偿。     

试行调度大计划,推进大运行纵向调度一体化

指出调度大计划试点工作作为大运行体系在电网调度运行工作中的突破口和落脚点,已经在华东网调进入试运转阶段.认为此举措对推进大运行纵向调度一体化具有重要意义.介绍了大计划试点工作背景和工作进程的基础.阐述了大计划试点工作方案,分析了大计划试点工作流程,归纳总结了大计划第一轮试运转情况,阐明对大运行纵向调度一体化的推动作用.     

支撑电力大数据的云计算数据中心体系架构研究

电力大数据需要按需获得计算资源,快速进行应用部署,以适应大数据数量大、类型多、变化快等特性。云计算将资源虚拟化、池化,可以为大数据提供资源支撑和保障。云计算数据中心已经成为支撑电力大数据的重要基础设施。本文研究了支撑电力大数据发展的云计算数据中心架构、虚拟化、自动化等关键技术。     

智能电网大数据分析框架及其应用演进研究

随着智能电网的快速发展,大数据技术在智能电网中的应用也得到了进一步提升,掌握大数据技术对建设智能电网具有重要意义。本文在总结国内外智能电网及大数据研究现状的基础上,阐述了智能电网大数据的特征,并且结合国内外智能电网及大数据的研究成果,提出了具有通用性的智能电网大数据分析框架,并且分别从智能电网大数据的数据分析技术、数据管理技术、数据处理技术以及数据展现技术4个方面深入探讨了其核心技术的内容。最后,本文提出了智能电网大数据的应用演进路径,并且通过三个具体应用场景,阐述了智能电网大数据的应用。     

DC／AC三相软开关PWM逆变器

常规的PWM逆变电路中的电力电子开关器件在大电压下导通,大电流下关断,处于强迫开关过程,因而存在开关损耗大,工作频率低,体积大及电磁干扰严重等缺点。     

基于物元可拓模型的大用户直购电准入综合评价

目前,中国大用户直接交易仍处于试点阶段,大用户直购电是电力市场改革的重要举措。为规范大用户与电厂间电力交易行为,有序地放开大用户直购电市场,有必要构建一个完善的大用户直购电准入机制。以既有的相关政策为基础,从企业内部与外部2个层面构建大用户直购电准入的评价指标体系,并利用物元可拓模型进行大用户准入综合评价,对申报直购电的大用户进行优先度排序。算例分析结果表明,基于物元可拓的综合评价模型有助于对大用户准入的优先度进行区分,促进大用户直购电的有序铺开。     

北京公司“五大”体系建设进入运行实施阶段

4月20日,北京市电力公司召开"大规划、大建设、大运行"新模式导入启动会,"大规划"、大建设"、"大运行"三大体系同步投入运行,标志着该公司体系建设进入运行实施的新阶段。北京公司"大规划"体系建设上划35kV及以上电网规划、10kV及以上电源与用户接入系统方案管理;"大建设"体系建设上划35kV及以上电网工程的集中建设管理;"大运行"体系建设实现集中管控规模的突破和调控合一;"大营销"体系建设实现电费一级账户集中管理、计量集中管理和重要客户涉电业务集约化管理;"大检修"体系建设实现35kV及以上输变电A,B类设备专业化检修,体现了业务更集约、层级更扁平、管理更专业、人员更精简的特点。     

大数据:内涵、技术体系与展望

随着复杂系统测试、试验和状态监测产生的数据呈级数增长,大数据逐渐成为各种工业领域的研究热点。为此,从大数据定义、产生、特性的角度阐述大数据的内涵,重点强调大数据产生三要素的彻底变革,并按照大数据处理流程——产生、存储、预处理、分析及挖掘、呈现,归纳得出大数据处理的通用技术体系,分析了技术体系中各环节技术的发展现状。最后,从数据科学、工业4.0以及信息物理系统的角度,阐述大数据发展的趋势,并分析了大数据发展的挑战。