基于大数据分析的电网设备质量评价

针对当前电网设备选型和供应商选择困难问题,提出一种电网设备质量评价方法。基于生产管理系统中设备缺陷、故障、退役等运行数据,考虑不同设备投运年限、缺陷故障严重等级以及由于质量问题提前退役等因素的影响,构建相对完整的设备缺陷率、故障率和设备寿命评价模型,从而形成对设备质量的整体评价,为设备选型采购、设备运维策略优化提供更为科学的决策依据。     

考虑三相不平衡的低压用户业扩报装供电方案精准编制

业扩报装是供电企业营销和配网管理的一项重要工作,对形成并维持良好的配网结构、保证配网供电可靠性、提高配网资源利用效率等具有十分重要的意义。随着电力信息化、营销业务系统信息化的发展,业扩报装的流程也在逐步完善。为进一步提高当前低压用户业扩报装方案的精准化程度,提出了一种模糊多目标优化函数,采用目标函数对低压用户业扩报装接入方案进行综合评估,然后根据评估结果确定最优接入方案。该方法可降低台区三相不平衡度及线损率,提高配电网运行的经济性。     

基于离散Fréchet距离和剪辑近邻法的低压配电网拓扑结构校验方法

针对低压配电网拓扑结构人工校验成本高、准确性不够、可操作性差的问题,提出了一种基于离散Fréchet距离和剪辑K近邻的配电网拓扑结构校验方法。基于电网GIS平台配变经纬度坐标数据计算校验用户台区变压器与该地区其它变压器之间的距离,搜索该校验用户的邻近台区。通过计算校验用户与所在台区其它用户、邻近台区所有用户之间智能电能表电压曲线离散Fréchet距离,进而运用剪辑近邻法对训练样本集进行修剪生成少量的关键样本集,可有效降低搜索复杂度,进而快速判别校验用户的正确台区类别,有效验证电网GIS平台用户与台区变压器拓扑连接关系的正确性。     

电力通信网大数据应用场景开发及试点应用

通信网作为电网公司的第二张实体网络,承载着电网运行和经营管理的核心业务,是电网安全、稳定的重要保障。通信管理系统在资源管理、实时监控、运行管理方面发挥了巨大作用,但随着数据量急剧膨胀,基于传统技术架构的通信管理系统在数据存储、处理、分析挖掘方面已不能满足实际需求。基于大数据平台,通过挖掘电力通信网资源台账、告警故障数据,结合网管设备性能数据、电力气象数据,建立通信资源运行风险评价模型,支撑通信资源预警和故障定位;采集数据网业务流量与设备路由数据,实现对重要断面流量动态监测、链路性能动态监测及劣化分析预警,提高对路由设备的分析预警能力。     

基于大数据平台的配电网负荷预测关键技术

大规模配电网负荷预测需重点关注预测准确率及计算效率,由于规模大、关联因素复杂,采用传统集中式或简单分布式平台环境难以满足应用要求。提出了基于大数据平台的解决方案,方案结合大规模配电网负荷预测应用场景特点,提出了数据存储、数据预处理、特性分析、预测算法等关键环节的技术路线。应用多元化分布式存储方式,实现了多类型数据的分类存储;应用机器学习技术,实现了数据预处理、负荷特性分析等;应用Spark流计算技术,实现了基于滑动窗口操作的滚动短期预测和基于无状态操作的中长期预测。在某省的实际应用结果证明了解决方案在预测准确率和计算效率提升方面效果明显。     

基于本体和语义规则的信息系统安全域划分

伴随着信息化全面建设,越来越多的信息化系统运用于各行各业,为广大的人民群众和国家带来信息化时代的便捷性与优越性,但是同时随之产生一系列复杂的安全问题也亟待解决。因此针对于信息系统领域的安全域划分方法及评估指标体系研究显得尤为重要。为此,提出了基于语义万维网技术和本体论技术的安全域划分方法,并在此基础上设计了针对于信息系统安全领域的本体,并且运用于实际案例中,完成技术方案的实际运用效果测试,实现为安全测评人员提供更方便的信息系统评级划域方法。     

基于多目标优化的低压台区三相不平衡治理

针对低压用户用电负荷随机性大、不确定性强导致台区三相不平衡治理的难题，提出了一种基于强度帕累托进化算法的低压台区三相不平衡治理方法。在低压用户连接台区变压器相序识别的基础上，以某段时间内台区变压器加权平均三相不平衡度最小、调整相序用户数量最少为目标，采用强度帕累托进化算法搜寻调整用户相序组合的帕累托最优解集。采用优劣解距离法（TOPSIS）选取加权平均三相不平衡度、调整相序用户数量二者整体最优方案。以某供电公司三相不平衡较严重的台区为例，通过仿真计算表明，该方法不仅可以降低台区三相不平衡危害，而且调整用户相序的成本相对较低。