一种基于AC算法的电力业务快速识别方法

电力公司主要业务系统已逐步采用移动作业终端通过公用信息网络接入电力信息内网,业务系统在内外网数据交换过程中通过协议特征进行业务识别。针对业务识别过程存在匹配时间长、内存消耗大等问题,提出了一种基于AC（Aho-Corasick）算法的电力业务快速识别方法。在分析电力信息网络安全接入流程、高密度流量的协议特征、安全网关性能瓶颈的基础上,提出基于传输层协议分组的并行处理方式,提高匹配处理的吞吐量;采用基于位图的存储方式,降低构建和存储协议特征规则库所需的内存空间;最终通过算例证明了该方法能提升协议匹配速率,降低协议特征规则库的内存消耗,使协议特征识别过程的时间开销和空间开销达到最优平衡。仿真结果验证了所提方法的有效性和准确性。     

基于流计算的实时监控预警架构研究及应用

随着国家电网IT建设的迅速发展,大数据问题逐步呈现.根据国家电网运营监控系统中遇到的实际问题,提出一种基于流计算的实时监控架构,通过试验,该系统具有极强的扩展性,能够在百GB级别数据量下,获得秒级的实时监控响应,对比传统的批处理架构,基于流计算的实施监控架构在监控实时性、集群扩展性上具有更大的优势.     

电力通信网络无线安全接入技术研究

为了解决电力通信网络无线接入技术中的安全问题,文章分析了电力通信网络无线接入技术的种类、系统结构和存在的安全问题。以及明确了解决这些安全问题的具体研究目标。文章采取了身份认证、权限鉴别、数据加密、抗干扰、冲突解决。算法优化等安全措施,提高了网络安全性、稳定性、可靠性。最后,文章给出了无线安全接入技术的实际应用案例和安全措施实施的部署模式。本研究对电力通信网络无线接入技术安全问题的解决提供了一种参考方案。     

电力行业信息化通信系统建设项目的风险管理研究

电力企业信息化通信系统的应用提高了企业在生产、经营、管理以及企业文化方面的水平,已经成为电力生产过程中的重要工具,而该系统的核心为视频会议系统。然而,项目风险直接影响项目成果的成败,因此必须采取稳妥的策略应对可能的风险。基于项目风险管理理论,提出了电力企业信息化通信系统建设项目的风险规划,同时设计了系统建设项目的风险识别与评估方法,总结了系统风险管理策略,该成果将对未来电力信息化通信系统建设的全寿命周期风险管理体系的建立起到示范作用。     

基于大数据聚合的电力用户行为实时云监测方法

为提升电力用户行为监测效果及准确性,判断电力用户异常行为,提出一种基于大数据聚合的电力用户行为实时云监测方法。该方法将基础设施及终端等获取的电力用户行为大数据储存至数据层的关系数据库内,处理层调用数据层存储电力用户行为大数据,采用大数据处理技术,通过数据降维、清洗以及标准化处理后,提升电力用户行为大数据质量;应用层采用改进流数据聚类算法,通过用户及簇典型曲线提取、曲线相似度度量,实现用户用电行为异常监测,并通过显示层云展现监测结果。实验结果证明,该方法的数据聚类质量高,可以有效获取电力用户行为监测结果,判断电力用户是否存在异常行为,具备较高监测准确性。     

基于BIM和RFID的物资管理系统设计开发

采用动态帧时隙（DFSA）类算法解决RFID标签信息碰撞的问题,并设计了一种BIM和RFID集成的物资管理系统。通过仿真实验对提出的物资管理系统进行测试,结果表明,BIM和RFID集成的物资管理系统的物资吞吐量在高峰期可达200万件,远大于传统物资管理系统的物资吞吐量,不仅可以实现大流量的仓储物资吞吐,并且单件物资管理成本低于传统的物资管理成本,实现了物资出厂、运输、仓储、使用及转运等数据的信息化管理与数据模型化管理。     

基于EA的电力企业信息资源整合服务设计

中国的电力企业在多年的信息化发展之后,开发了大量与企业日常运行紧密相关的信息资源,这部分软件资源在各个部门中都得到了应用,因此就产生了信息重复,导致信息沟通效率的下降,引发电力企业信息资源的更新出现一定的问题,进而致使业务的正常处理遇到阻碍,这就不符合当代能源市场的客观需求。通过当代EA技术的应用,能够将当前的信息系统数据和应用进行良好的衔接与整合,能够使IT系统和应用系统可以最大化的发挥自身的效用,以此对企业的信息化发展起到一定的推动作用。     

基于AHP-Entropy的电网营销服务网点投资合理性模糊综合评价研究

为解决当前电网营销服务网点投资分析效率低、局限于主观经验或只局限于客观数据评价的问题,提出了一种综合AHP-Entropy和模糊综合评价法的综合评价方法,针对电网营销服务网点投资合理性的综合评价目标,设计了一整套评价指标体系,运用AHP-Entropy主客观结合的方式求取指标权重,建立了一套适合于电网营销服务网点投资合理性评价的多目标模糊数学模型。该模型可为营销服务网点投资合理性评价提供有效的支持,且能够对营销服务网点撤并方案提供有效的辅助支撑。     

基于NL2SQL实现电力数据智能交互

为解决电网业务数据的智能交互查询,降低数据查询成本,提高电网数据利用率等问题,文章提出基于BERT(bidirectionalencoderrepresentationsfromtransformer)模型的NL2SQL(natural language to SQL)算法,拟实现电力数据的智能交互、提升服务质量、加快电网数据资产变现。该研究可以实现用户通过输入拟查询的问句,经BERT模型词嵌入后,利用Text2Sql技术将BERT模型的处理结果转化为SQL语句,实现从数据库中查询到所需要的信息。文章构建了NL2SQL模型和算法训练,实验结果表明该方法的可行性和易用性。该方法能够帮助移动作业人员便捷查询数据,快速找到结构化的电力数据信息,辅助经营管理者决策分析,为各层级业务研究人员节省查询成本,加快电力数据资产变现。     

大数据全生命周期中关键问题研究及应用

随着大数据时代的到来,大数据全生命周期中获取、存储、处理、挖掘等方面的研究逐步展开,成为行业、政府的研究热点。该文以国内外电力行业、金融、经济等数据为研究对象,对大数据的存储、处理、挖掘三大关键问题进行研究。根据大数据特点进行分类;建立基于改进稀疏矩阵、指标维度和指标数据分离方式的大数据压缩存储模型,实现大数据的压缩存储和动态扩展。提出按照指标分类及关联关系建立数据缓存模型的方法,实现大数据的高效访问和灵活转换。在挖掘展现时应用动态可配置的设计方法,解决数据查询海量页面的动态生成问题。该文可为大数据存储、处理、挖掘研究提供有价值的参考,并将研究成果应用到统一资源库的建设中。