电力需求侧数据标识的研究与设计

目前,我国电力行业针对需求侧管理数据分类标识编码尚没有一套科学统一的标准.在深入研究现有需求侧数据标识编码方法的基础上,结合用电数据的特点和属性,提出了一套基于树型结构的数据分类体系和统一的标识编码方法.与现有的数据标识方法相比,该方法不仅满足了数据分类编码的基本原则,而且有效地节省了数据传输和存储的资源.该标准的应用为保证信息的一致性、实现电力系统间数据信息的交换和共享提供了基础.     

发电企业信息化的基础--电厂标识系统

电厂标识系统是利用信息分类与编码原理,按照应用的要求对电厂的物理对象进行分类和编码后得到的对整个电厂的编码系统。从电厂生命周期的数据管理和发电企业集团化管理的要求出发,建立参与工程各方统一、满足各阶段信息管理要求的电厂标识系统是发电企业信息化的基础工作。     

电力MIS/ERP中的系统及设备的编码体系

概述了信息分类及编码的基本原则和方法以及电厂标识系统的意义 ,介绍了目前国外的电厂系统及设备编码体系 ,如美国 EIIS及德国 KKS标识系统 ,并提出了在编制我国电力行业标准“电厂标识系统”中的设想。     

电力信息化的基础——电厂标识系统

叙述了信息分类编码的概念、原则和方法,介绍了电厂标识系统的作用及其应用、全范围电厂标识系统的信息分类编码体系组成和应用。     

面向全生命周期多源信息集成的对象统一编码研究*

基于多源信息融合的状态预警和故障诊断对信息的完整性、一致性和准确性要求越来越高。针对目前电厂各类信息系统编码方案不同导致信息交互与集成困难的问题,提出面向全生命周期多源信息集成的对象统一编码方法。该方法以国际通用公共信息模型（CIM）为基础,依据CIM模型完成电厂资源属性与类别的映射,再依据编码规则自动生成统一的电厂资源ID码,不仅保证每个设备标识唯一,而且为不同系统间的信息交互以及多源异构信息的集成建立了基础。     

电能量采集与分析系统的信息分类和编码设计

阐述电能量采集与分析系统必须进行信息分类和编码设计的原因，介绍信息分类的有关原则、基本方法、编码的基本原则、代码的种类和类型。结合电能量采集与分析系统的开发与运行，设计了一套满足该系统的信息分类和编码设计方案，并结合实际，对设计方案进行了评价。     

《中国华电集团公司发电企业KKS标识系统编码规则》颁布

为规范和整合电厂信息化基础数据,实现集团规范的电厂数据标识,为电厂信息系统提供统一的数据平台,中国华电集团公司近日颁布了《中国华电集团公司发电企业KKS标识系统编码规则》。为有效推动、促进KKS标识系统编码规则的高效、有序进行,2006年7月10-24日,华电集团所属63家电厂     

电网企业实时数据管理方法和工具的探讨

对电网企业的实时数据管理中存在的问题以及相应的处理方法进行了探讨。开发了一套基于PI实时数据的维护管理标准工具,该工具可解决实时数据接口统一管理,实现统一接口的图、数、模实时数据分别处理,对数据分类、数据压缩等参数实现自定义,提升了实时数据接口的可维护性,并实现了设备模型管理、模型匹配、自定义测点、测点数据维护等辅助功能,有效地提升了电网实时数据管理水平。     

基于一位标识的测试向量混合编码压缩方法

提出了一种基于一位标识的测试向量混合编码压缩方法。本方法根据各个向量含X位的概率,把整个测试集分成两组,一组采用混合编码;另一组采用双游程编码。在混合编码中,整个测试数据被划分成若干个数据块。每个数据块又包含两个子数据块,第一个子数据块采用单游程编码,第二个子数据块采用一位标识法。解压时,以第一个子数据块的长度来计算出第二个子数据块的长度。这样,减少了一部分需要编码的数据。实验结果表明:该方法平均压缩率可达到68.74%,与其他方法相比可高出11.53%。     

电力调度综合数据平台的标准化设计与实现

构建了一种新型电力调度综合数据平台.综合数据平台系统从硬件体系结构上分为内平台和外平台两部分;从软件体系结构上分为基础平台层、数据整合层、数据管理层、访问接口层和应用层5个层次.结合调度应用系统的信息描述需求,对标准公共信息模型进行了扩展,形成适合调度中心各类业务的统一公共信息模型,提出了一种基于信息模型路径的对象编码...     

一种基于粗糙集与小波变换的电能质量分类方法

针对目前电能质量问题分类常用方法中存在判断过程复杂且计算量大的问题。提出将小波变换和粗糙集理论相结合解决电能质量分类问题的方法。首先．利用小波变换提取扰动信号的特征矢量样本数据：然后。应用模糊C均值聚类的方法将所提取的连续的特征矢量样本数据离散化。得到离散化后的分类知识规则表;最后。采用粗糙集理论中的属性与属性值约简算法,获得判断电能质量分类的核心规则知识。通过对Matlab下的模拟信号数据进行仿真实验。结果表明该方法可直接由信号数据快速准确地判断出信号所属的电能质量类型．简单易行。     

基于大数据分析的暂态电能质量综合评估方法

运用基于大数据处理架构的Naive Bayes分类方法提出了暂态电能质量评估方法,将数据来源扩展至电网运行监测数据、电力用户数据和公共信息数据等方面,并将评估结果按严重程度分为暂态正常状态、短时电压暂降状态、短时深度电压暂降状态、短时电压失压状态。基于MapReduce架构,设计分布式Naive Bayes算法实现状态分类。在分类器训练阶段,对海量历史数据进行分布式学习,周期性地生成评估规则库并部署到所有评估节点。在状态评估阶段,各评估节点基于流处理框架快速生成实时评估样本,并根据当前规则库实时地得出评估结果。试验结果表明,所提出的基于大数据分析的暂态电能质量评估方法是可行,在准确率和处理速度上都取得了较好的效果。     

基于区块链的电力数据交易方案设计

电力数据交易是数据发挥价值的重要途径,当前数据交易存在中心化交易信任、交易规则不明确、交易监管难度大等问题。提出基于区块链的电力交易方案,首先论述电力数据特性,并分析电力数据交易面临的问题,阐述区块链对电力数据交易场景的适用性;然后,论述区块链技术基本特征和分类;再次,详细设计智能合约,确保电力数据交易安全自动执行,并结合共识机制、交易账户等因素,提出区块链电力数据交易方法,提出区块链电力数据交易基本框架,并分析关键支撑技术,保证电力数据交易安全顺利进行。     

网络型电能质量监测系统中PQDIF的实现

在对电能质量监测研究现状、分类及测量方法进行阐述的基础上 ,归纳了电能质量监测数据特点 ,给出IEEE推荐使用的电能质量数据交换格式 (PQDIF)在电能质量监测网络中的具体实现设计思路和方法 ,在此基础上实现了PQDIF数据格式的转换 ,完成PQDIF在国内推广的起步工作     

发电企业设备管理系统的研究与设计

根据电厂设备管理的业务特点,分析了电厂设备管理的现状和存在的问题,详述了系统的设计方法和功能特点,通过业务流程分析、数据流程分析等提出了设备管理系统的业务模型、对象模型、概念与物理数据模型、功能模型,进行了信息编码设计、数据库设计、功能模块设计和安全性设计,并根据系统分析与设计的结构,通过编制多种编码(设备编码、位置编码、类别编码、区域编码)开发了B/S架构的设备管理信息系统。在客户端只需联上Internet便可通过本系统实现远程办公,极大的提高了设备管理水平,使设备管理更加系统化、规范化、智能化。     

基于两阶段数据增强和双向深度残差TCN的用户负荷曲线分类方法

深度挖掘用户负荷规律并感知用电行为对于提升电网服务质量、改善用户用能体验具有重要意义。针对用户负荷中存在的数据缺失、类别不平衡问题以及分类模型性能缺陷,提出一种基于数据增强和双向深度残差时间卷积网络(temporal convolutional network,TCN)的电力用户负荷曲线分类方法。首先,提出考虑负荷数据全局分布特性的两阶段数据增强方法,第一阶段采用基于张量奇异值阈值算法的低秩张量补全方法补全缺失数据,第二阶段使用基于Wasserstein距离的生成对抗网络过采样少数类样本,解决类别不平衡问题。其次,构建融合双向时序特征的深度残差TCN分类模型,实现大规模用电曲线精准辨识。最后,通过选取公开时序分类基准数据集以及实测负荷数据集,验证了所提分类模型在收敛速度和分类精度上具有更好的性能,所提数据增强方法能有效提升模型分类效果。     

基于多维特征分析的月用电量精准预测研究

用户用电量的精准预测是智能配用电大数据应用和发展的关键之一。区别于传统的基于行业分类的预测办法,提出基于大数据挖掘技术的用户用电多维度特征识别,以及在此基础上的精准用电量预测方法。基于海量多用户用电特性,建立多维度用电特征评价指标体系。对用户用电特性空间进行聚类和分析,挖掘和识别用电模式。在不同的用电模式下,分别建立用电量时间序列预测模型,避免用电模式差异对预测算法准确性造成的不利影响。该方法适用于大数据平台的分析与处理,算例分析结果表明其相比以往方法能显著提高预测精度和稳定性。     

基于侧输出融合卷积神经网络的电能质量扰动分类方法

针对传统电能质量扰动分类方法分类准确率低、人工选择特征困难等缺点,提出了一种基于深度学习的侧输出融合卷积神经网络用于电能质量扰动信号分类.首先,对电能质量扰动信号进行预处理,使输入信号数据标准化,有利于提升所提方法的收敛速度和精度.在传统卷积神经网络中引入侧输出融合结构,通过组合卷积低、中和高层的信息进行特征融合,以更好地对输入信号进行分类.针对实测数据不足和信号数据类型分布不均衡等问题,采用数据增强的方法对信号进行处理.仿真和实测数据验证表明,所提方法可以自动进行特征提取和优化,具有分类速度快、分类准确率高等优点.     

电力调度数据中心数据质量问题研究

结合调度中心数据特点和业务特点提出构建数据中心提高数据质量的一些控制方法,这些方法分别从电网数据的统计特性和业务特性(数据关联性特性)上对异常数据进行识别,并且基于这些方法给出了数据校验的模块设计,最后应用该数据校验模块到数据中心的系统架构中,提高了华东电力调度数据中心的数据质量.     

数据预处理技术在电厂运行优化系统中的应用研究

阐述了在电厂运行优化系统中进行数据预处理的必要性,介绍了数据检验和数据协调两种处理方法,详细讨论了基于数字滤波的数据协调算法,通过算例验证了各方法的有效性;提出利用此技术开发数据预处理系统.