运维驾驶舱大数据平台关键技术研究

电网自动化调度业务繁多,若存在数据遗漏,数据突变等数据准确率问题很难通过人工发现.本文通过阐述运维大数据、云计算和智能电网之间的关联,提出了基于智能电网的海南运维驾驶舱大数据平台总体框架.该平台的总体框架分为五个层,分别是应用程序层、数据源层、数据调度处理层、数据集成存储层以及数据分析层.本文对基于大数据的集成管理技术、索引技术、分析技术和数据挖掘技术进行了深入的探索和研究,以实现自动化驾驶舱大数据关键技术的突破.     

云计算在智能电网调度中的应用

为解决传统电力系统中集中式计算平台海量数据流的存储和分析功能不足的问题,针对云计算在智能电网调度技术中的应用进行了研究。首先,对云计算技术在IT行业的发展进行阐述,对云计算的关键技术从虚拟化与快速部署技术、大规模分布式存储技术、资源调度技术、大规模多租户技术、海量数据处理技术以及大规模信息通信技术等方面出发进行介绍。其次,借鉴IT行业云计算技术,设计了基于云计算的智能电网计算平台以及基于云计算的智能电网互动式节能优化调度架构,以期推动云计算在电力系统中的发展,解决智能电网互动式节能优化调度算法方面的问题。     

基于全生命周期管理的电力企业数据治理技术研究

电力企业业务数据存在人为干预多、数据口径不一致、缺乏管理规范等现象,造成数据统计困难、及时性低、数据失真等问题,严重影响数据的深化应用。针对该问题,本文提出一种基于数据全生命周期管理的电网企业数据治理方案,通过构建公共数据云,开展数据资源池建设,部署结构化数据中心、非结构化数据中心及海量准实时数据中心等三大公共数据资源管理平台,定义完整的电网数据管控流程和数据责任机制,对数据进行从数据获取到数据加工、数据分发到数据使用的数据全生命周期管理,从各环节把控数据质量,辅以数据质量评估,提升电网数据的及时性、准确性及完整性。经过在输电、配电、电网调度、电网规划等多方面应用实践,该方案实现了多口径业务数据的质量管控及集中应用,提升了数据质量及综合治理水平,实现了专业数据资产全面共享。     

基于人工智能的电网调度操作智能防误系统建设及实践

本文将人工智能算法引入电网调度业务,结合调度规程和指令规范,通过语音识别平台实时转化调度电话为文本信息,对于识别的文字通过语义理解、深度学习提取关键词,识别和探测业务场景。利用提取的关键信息在电网操作平台基于电网实时状态校核、调度业务场景规则进行校核和防误。通过语音平台对于不规范和不正确的调度指令进行告警和提示。通过运行操作历史大数据不断学习发现规律,建立完善的调度业务知识图谱,不断提高语音识别的准确率和场景探测的准确度,进而实现调度电话业务24小时安监的功能。本系统实现了操作全过程状态、潮流等全链条智能防误管控,可解决电话下令时由于监护不到位、下令不规范、调度指令理解错误等情况发生时,调度误下令、误操作问题。     

面向智能电网的数据资产管理系统设计与应用

随着智能电网的发展,电网在发电、输电、变电、配电、用电、调度等各环节积累海量数据。电网各专业领域开始越来越多的大数据应用。通过电网内部和外部的数据融合来促进智能电网大数据的应用和价值发现,在其过程中积累越来越多的电网内部和外部数据,实现这些多元异构数据管理、共享、服务等是当前大数据管理需要解决的重要问题。对智能电网数据特征和数据资产进行分析,深入研究数据管理理论。基于理论建立数据资产管理规范,制定管理策略,设计开发数据资产管理系统软件来进行数据资产全生命周期管理。该系统已在中国电科院上线应用,应用情况良好,为数据资产的管理和共享发挥重要作用。     

基于监控大数据的设备监控业务评价指标体系的设计与实现

随着智能变电站的逐步覆盖,以及智能电网监控运行大数据分析系统数据接入范围的扩大,监控大数据系统具备海量数据的基本特征。本文设计的基于监控大数据系统的调控机构设备监控业务评价指标体系,主要包括数据管理、业务指标计算、GIS展示等功能,其中业务指标计算是以全网设备运行数据为基础,业务指标的计算具备数据规模大、计算复杂的特点。为了解决海量数据的统计效率,系统采用去中心化的建设思路,设计采用分级复用、面向服务和内存计算策略的多级指标计算框架,实现各类监控业务指标的高效统计,能够满足系统快速响应的非功能性需求,同时结合面向服务的分布式架构设计,实现不同系统之间的数据贯通,提升设备监控的业务协同能力,系统具备良好的扩展性。     

面向电力物联网的电力大数据应用

为保证电网系统安全稳定运行,加强国网公司精细化管理水平,以电力大数据为代表的新一代IT技术在电力物联网领域中的应用,可以有效地解决数据采集、存储与处理等问题,并在海量电力数据中深度挖掘出有潜在利用价值的信息。本文分析了电力物联网中电力大数据的特点和发展趋势,介绍了Apriori算法在处理海量电力大数据中的显著优势,通过利用Apriori算法来处理大数据在电力物联网中的典型应用,优化各级电网控制,构建结构扁平化、功能模块化、系统组态化的柔性体系结构,全面提高电网生产、运行、调度、管理的自动化水平,使系统稳定运行在最佳状态,从而提升了数据挖掘、管理和交互共享操作水平,进而提高了生产作业的效率和管理预测能力,为公司进一步决策部署提供强有力的数据技术支撑。     

基于电力营销大数据的数据融合共享平台研究与应用

随着国家电网公司基于大数据、云计算等项目的逐渐增多,国网某省电力公司全业务海量数据激增,导致现有电力营销存在电力数据缺乏统一部署系统、数据共享难度较大、数据指标逻辑规则不统一等问题。集中接入并整合电力各渠道的账户数据和客户数据,结合大数据技术研究电力营销大数据融合共享平台的建设与应用,集中接入和整合电网各渠道的账户数据和客户数据,开展电力客户标签快速搜索及数据驱动营销业务分析等场景,为电力企业运营平台及全景大屏展示提供支持。     

非结构化数据迁移工具的设计与实现

国内大型企业开展内容管理平台的搭建,有效的整合了各个业务应用系统生成的非结构化数据,合理的实现了数据从分散存储到集中存储的巨大跨越,但是对于现有业务应用系统中海量历史非结构化数据迁移至内容管理平台的问题有待解决。保证业务应用系统和内容管理平台的安全稳定运行前提下,文中提出了通过第三方数据迁移工具和标准的数据迁移方案,从而保障各个业务应用系统非结构化数据的迁移工作有序的开展,并对迁移的历史数据的完整性和一致性进行校验,确保历史数据迁移后能够正常访问。     

基于大数据技术构建输变电设备状态监测数据模型研究

在输变电设备运行数据的监测和采集过程中,由于系统建设的阶段性、技术性、资金等因素影响,导致电力企业在系统建设过程中积累了大量采用不同方式存储的电网设备运行实时数据,包括设备运行数据、环境数据、气象数据等。从简单的文件数据库到复杂的网络数据库,构成电力企业的异构数据源。这些异构数据由于数据模型、存储方式和传输协议存在差异,导致信息共享困难,严重影响输变电设备运行监测数据的分析和应用。在此背景下,利用大数据存储技术,攻克异构数据源之间数据共享和业务协同的技术难点,为输变电设备评价、状态评价和运维决策等应用提供数据支撑,提升设备状态管理信息化水平,强化电网运行的可靠性和安全性。     

基于大数据云分析平台的企业经营分析系统建设

针对现有经营分析系统的海量数据存储、海量数据处理及企业业务发展需求,我们设计并构建了基于大数据云分析平台的企业经营分析系统.本文重点介绍了该系统的建设技术路线、总体框架图、系统实现及运行效果.结果证明,该系统能够较好的提高数据综合利用效率,为企业运营提供数据支撑.     

大数据技术信通资产精益化管控的研究与应用

因新疆独特的地理、环境、温度等条件,信息、通信设备分布广,距离远,运行的稳定性与可靠性差。在供电行业信息通信作为智能电网框架的重要一环,在其中发挥着关键性的技术支撑作用,如何最大程度发挥信息通信领域的专业优势,需要创新思维,改变固有的模式。利用大数据对信通设备进行精益化管控,可以实时掌握信通设备运行的状态,及时解决设备运行中存在的隐患,消除设备存在重大缺陷,最大程度的保障智能电网的可靠运行。本文提出了利用大数据平台质量评价的方法。依托一体化信息大数据平台强化全过程管理,突破了全寿命周期资产管理的技术难点,通过全面科学的数据治理,最终使信通业务数据的标准化程度、共享化程度大大提高,达到产权、设备、资产一体化管理的目标。     

大数据技术在智能充电桩网络系统中的应用

当前智能充电桩网络系统中的数据具有“大数据”的典型特征,即数据源、数据类型丰富、数据量庞大且增长迅速,而传统的数据处理技术无法有效处理这些数据,大数据技术可以很好应对此场景。大数据技术在充电桩运维,充电客户分析,电网企业整体运营调度中起到非常关键的促进作用,对建立安全可靠高效的充电桩网络具有重要意义。本文初步探讨了大数据技术以在智能充电桩网络系统中的具体应用,分析了智能充电桩网络系统与大数据之间的关系,详细阐述了智能充电桩网络大数据处理平台总体架构的设计思路,并展开描述这其中所使用到的关键技术点,最后着重分析了大数据技术在充电桩运维,充电客户分析,企业整体运营调度中的具体应用。大数据技术能促进充电桩网络向智能化方向发展,为建设安全高效便捷充电桩网络提供切实保障。大数据技术在电力行业的广泛应用必将带来行业的变革,将智能电网的发展推向新的阶段。     

大数据技术在协同场景监控中的应用

跨企业信息集成（协同场景监控平台）作为大数据技术在协同场景监控中的创新应用,是企业对内部信息系统协同业务处理的监控中心。该平台整合海南电网公司内部多个信息系统中的海量协同数据,利用大数据技术进行海量数据的采集、存储、处理和展现,实现跨部门、跨业务域的数据资源流动,同时通过大数据分析的结果设计协同监控指标,快速定位各信息系统业务协同中出现的异常情况,辅助公司各级管理人员了解协同问题整体情况,跟进协同问题闭环处理过程,平台结合实际业务需求,设计开发一系列实用功能,利用平台可智能识别并自动推送的相关协同问题和解决方案,利用平台大数据可视化工具可将数据分析结果以丰富的计算机图形直观地进行展示,有效地提高协同问题解决效率,提升企业精益化管理水平。     

WEB可视化技术在电网大数据场景下的应用研究

随着智能电网的迅速发展,电网公司在输变电设备状态、电网运行、用户用电、企业管理、气象环境等方面都积累了大量的数据。面对大数据集,传统的可视化方法已呈现出处理能力和信息表达能力不足的问题。因此本文对WEB数据可视化技术进行了研究,针对电力大数据在多种不同应用场景的特点设计了相匹配的可视化技术方案,并着重分析了方案的特色和优势。本文提出的方案为电网大数据应用场景的可视化提供了参考和有益实践,大大提升了电力大数据的利用率和价值。     

面向金融行业的大数据迁移的研究与实现

现有的金融行业的数据管理模式主要依赖于传统关系型数据库,然而传统架构受到拓展能力和存储性能的限制,难以满足大数据时代快速增长的海量数据量处理的需要。针对金融数据规模大、跨地域、跨系统存储、数据多样化等特点,提出了HiETL大数据迁移管理平台,实现了异构关系型数据库业务系统向Hadoop大数据平台的统一迁移,以及海量数据的集中整合、拓展存储、高效分析查询等一站式管理平台,在保证迁移准确的情况下,其速度可达到3?MB/s。     

国网河北省面向调控运行的全电网大数据平台的构建及可视化展示

为实现省、地、县全电网数据的可观可视,在河北南网全电网模型实时数据中心建设基础上,通过现有省地县一体化调度管理系统（OMS系统）接入公司营销数据平台用电信息数据,构建了35kV至500kV厂站的全电网运行模型数据平台。一是开展电网设备和信息命名的标准化工作、建设涵盖省地县的全电网实时数据、推进运行数据与管理信息的关联重构、进行省地县三级数据质量的集中整治;二是进行数据处理架构的全局抽象设计、部署开源数据分析处理工具;三是推进多维度数据分析应用,促进电网管理优化提升。该数据平台的搭建,进一步提高无功电压管理水平,实现调控系统对全网停电事件的权威发布,实现全网设备负载情况全面分析,促进频发监控信息集中治理等,为电网运行数据的深入挖掘和应用打下了坚实物质基础。     

浅谈大数据管理在基层供电企业的应用与发展

大数据的应用越来越广泛,将大数据思维应用到管理中已是大势所趋。电力大数据是指各种数据采集渠道收集到的海量业务数据的集合,具有数据量大、时效性强、使用价值高等特点。国网、南网等电网企业早已嗅到了大数据的价值,采取了很多措施,及时作出了必要的战略部署。目前,基层供电企业的业务部门开明人士和运监人员正开始数据管理尝试,还处在起步阶段,面临诸多问题需要解决。本文列出的几个数据管理分析案例,是基层供电企业在大数据管理方面的“星星之火”,提出面对大数据潮流基层供电企业可主动作为的几点建议,以在未来的大数据管理潮流中占据主动地位,并展望大数据管理在基层供电企业应用的场景。