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1.
智能电网下可视化技术的展望   总被引:4,自引:4,他引:7  
综合分析智能电网和电网调度的发展状况,结合计算机科学的最新发展成果,论证调度员在新型的智能调度系统中承担的重要工作角色,提出"以调度员思维模式为框架,以可视化界面为功能模块,以互动计算为系统核心"的智能调度构架,其能适应电网在多个维度上的特点,进行多方面协调。指出了建设智能调度,在人机一体化协同决策模型、数据融合、态势可视化、快速仿真和建模、智能告警、智能调度及备调系统,应急指挥中心一体化、调度员行为后评估等领域需要解决的关键技术问题。  相似文献
2.
大规模电动汽车及分布式电源的发电并网使得配电网态势感知结果需要考虑更多的不确定因素。在利用动态概率密度函数表征电动汽车充/放电随机性和光伏系统出力间歇性的基础之上,基于加权最小二乘法方法,建立了含网络节点注入功率不确定性的主动配电网量测(数据采集点)优化配置模型,并采用一种自适应协方差矩阵进化策略对模型进行优化求解,从而可以得到在给定系统状态量估计误差允许精度下的数据采集点最优配置方案。通过某一电网算例计算分析,结果验证了所提模型和方法的可行性和有效性,可为主动配电网安全评估提供支撑。  相似文献
3.
含多类型分布式电源和多样性负荷的智能配电网迫切需要优化调度以实现各种资源的优化配置,近些年配电自动化系统和信息系统的建设也为配电网优化调度的实现提供了基础。根据智能配电网实际需求,文中提出了配电网优化调度设计框架,以实现对智能配电网多种元素的全局优化调度。首先分析了配电网态势感知和配电网运行趋势分析两个配电网优化调度基础技术,然后提出了配电网优化调度的总体目标,给出了配电网优化调度的框架设计和基本功能,主要包括优化手段、优化内容、人工决策等方面,并分析了实现配电网优化调度的6项关键技术。  相似文献
4.
针对电力信息网络的安全态势精确判断问题,提出一种基于机器学习的安全态势感知方法,并将其应用于实际现场环境.该方法将安全态势感知抽象为分类问题,将实际现场监测设备的记录做为数据源输入到分类器以得到感知结果.基于球向量机设计分类器,并利用量子遗传算法搜索球向量机最优训练参数以提高分类精度.基于KDD Cup 99数据集的实验和系统的实际运行情况表明,该方法在态势感知精度方面优于传统方法.  相似文献
5.
我国智能电网建设的发展对电网调度运行提出了更高要求,要发展与之相适应的智能调度支撑体系。在智能电网调度领域已有技术成果的基础上,提出构建基于态势感知的自动智能调度体系架构,以期实现对电网运行状态发展趋势和过程的准确掌控。文中首先分析了传统电网调度的不足,介绍了电网态势感知及运行轨迹的概念及其表征方法,然后提出了自动智能调度的总体目标,给出了自动智能调度的功能和技术体系框架,主要包括感知预测、风险分析、辅助决策、自动控制等环节。在此基础上,结合电网调度领域的技术现状,指出了实现自动智能调度所要重点突破的8个方面的关键技术。  相似文献
6.
随着技术的进步与发展,电网各个系统提供的数据不断膨胀,运行人员及时从中提取有效信息的工作变得更加困难。文章研究了以用户为中心的系统设计方法的核心——态势感知导向设计方法;探讨了态势感知和决策支持技术在电网调度自动化领域的应用,介绍了态势感知和决策支持系统的设计目标与实现方法。该系统可为电网运行管理人员的决策提供有效信息,弥补了当前自动化系统普遍不甚完善甚至是缺失的环节。  相似文献
7.
为提升电网信息安全防御能力,电力企业越来越关注信息网络安全态势感知技术以实现安全事件的预测与预防。文章从该角度出发分析网络安全态势感知研究的必要性,从网络安全态势感知研究框架出发,详细阐述目前国内外网络安全态势感知研究的体系结构和主要方法,对网络安全态势感知技术进行了归纳总结并对未来感知技术的趋势进行了展望。  相似文献
8.
大数据技术具有数据容量大、数据类型繁多、商业价值高、处理速度快的特点。能源互联网是信息通信与能源电力结合发展的高级阶段,以逐步实现信息通信基础设施与能源电力基础设施的一体化为特征。在能源互联网中不仅信息的种类和数量巨大,而且对信息的实时性要求也越来越高,因此大数据分析技术在能源互联网中具有广泛的应用前景。在大数据处理平台和大数据分析算法研究现状两方面综述了大数据分析技术,列举了大数据分析在能源互联网的典型应用场景和研究课题。  相似文献
9.
智能配电网的发展呈现更加灵活多变的趋势,使得输配电网间的相互作用日趋显著,对配电网态势感知提出更高的要求。为提升配电网态势感知能力,文中从输配协同的角度,提出了配电网态势快速感知的方法。首先,针对预估的配电网负荷变化计算输电网的状态;其次,从配电网根节点处将输电网进行戴维南等值并辨识等值参数;最后,将戴维南等值后的输电网接入配电网感知配电网负荷变化后的态势。该方法无需多次交互输配电网信息,感知速度快,计算结果精度高。在该方法的基础上,可通过对未来状态的多步预估,预测配电网静态电压稳定裕度指标轨迹,然后根据该轨迹评估配电网静态电压稳定态势。仿真算例验证了所提方法的可行性和有效性。  相似文献
10.
智能电表的普及促进了配用电大数据的发展。通过对用户用电数据的挖掘和用电特性的感知,能够有效识别用户用电模式、评估需求响应潜力、指导电价制定等。然而,用户用电数据一方面随时间不断更新,增长迅速,呈海量态势;另一方面,数据采集点分布在用户侧,具有极强的分散性。针对海量、分散的用电数据带来的挑战,文中提出一种新的分布式聚类算法。首先利用自适应k-means聚类算法对分布在各区域的用电数据进行局部聚类分析,提取各局部数据的典型负荷曲线,构建局部模型;然后利用传统聚类算法对获取的局部模型进行二次聚类分析,获取全局的典型负荷曲线,构建全局模型;最后向局部数据中心反馈全局聚类结果,实现全局聚类分析。通过爱尔兰实际量测用电数据证明了所提出算法的有效性。  相似文献
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