电力系统动态消息编码技术

为方便通信双方在未协商通信内容情况下动态、高效地交换模型和数据,提出了电力系统动态消息编码技术。该编码技术采用二进制自描述方式描述大型电力系统模型和数据,共有四种编码方式:M0用于兼容抽象语法标记(ASN.1);M1在ASN.1的基础上加入名字选项,用于少量数据的结构化描述;M2扩展编码头部,编码效率高;M3扩展编码头部,描述类信息。实际使用中,首次通信时使用M3发送类型和结构信息,其后通信使用M2发送数据;当类型和结构发生变化时,再次发送类型和结构信息,有效地解决了数据量和维护的矛盾问题。     

智能电网调度控制系统中历史数据服务优化方案

在智能电网调度控制系统中,历史数据存储规模呈爆发式增长态势,海量历史数据的冲击,影响了数据访问效率,为满足历史数据高效访问的需求,针对历史数据服务提出了全新的解决方案。文中提出增加历史数据缓冲区,缓存管理电网热点数据,提高数据处理效率,减轻历史库负载;优化任务分配器,协调数据缓存区与关系库分工作业,对历史数据服务进行有效的管理和调度;设计历史数据会话监听机制,实时监视数据库会话状态,保障历史数据服务的安全性和稳定性。实践证明,基于缓存的历史数据服务能够满足爆发式海量数据场景下的数据访问需求,保障电网调度控制系统的安全稳定运行。     

基于RB-XGBoost算法的智能电网调度控制系统健康度评价模型

针对智能电网调度控制系统(D5000系统)健康度评价,基于专家经验的传统评价方法存在主观性较大的问题,机器学习多分类方法是提高评价客观性的一种有效手段,但健康度各等级样本数目间存在的不平衡问题导致分类准确率较低,为此提出一种基于随机平衡和极端梯度提升(RB-XGBoost)算法的D5000系统健康度评价模型。首先,针对系统各评价等级样本数目严重不平衡的问题,提出一种自适应随机平衡(RB)的混合采样方法,分别以等级间样本数目的最大值、最小值作为采样区间的上、下限,生成多个随机数对各等级样本数据进行欠采样或过采样,增加训练数据的多样性并降低其不平衡程度;然后,训练平衡后的样本数据,建立极端梯度提升(XGBoost)算法子模型,考虑到各子模型重要度的一致性,提出采用硬投票方式集成所有子模型,得到与D5000系统各子模块对应的评价模型;最后,根据该系统指标层级关系,在评价过程中采用并、串行结合的计算方式,构建包含17个RB-XGBoost模型的D5000系统整体健康度评价模型。8组KEEL数据库中多类不平衡数据集的实验结果表明,与现有同类典型方法相比,所提方法的平均分类准确率最高提升了6.79%,平均提升了2.03%;某网省级D5000系统的实时采集数据验证了所提方法的有效性。     

石油蜡(3)──物理改性石油蜡及其应用

物理改性石油蜡是指用与石油蜡互溶的任何化学品调合制备出物理性能与化学性能均优于石油蜡的改性石油蜡。石油蜡改性后的物理性质如硬度、光泽、滴点（或熔点）、结晶结构、相对分子质量分布、分子结构种类等都有较大的改进。由于物理改性石油蜡含有多种分子结构,所以它可以与许多化学品发生化学反应,制备出高级合成蜡。由于物理改性石油蜡的物理性能和化学性能比石油蜡有显著提高,所以其应用领域更加广阔。在很多应用领域,只有物理改性石油蜡才能满足使用要求。国外,物理改性石油蜡的市场需求与供应量都相当大。如美国太阳油公司的他…     

橡胶防护蜡

介绍了制备橡胶防护蜡的主要原料,分析了橡胶防护蜡的主要成分。论述了橡胶防护蜡的作用机理及影响橡胶防护蜡防护性能的主要因素。     

基于元学习动态选择集成的电力调度数据异常检测方法

及时准确识别电力调度自动化系统业务运行异常对于维护具有“双高”特性的交直流混联大电网系统安全稳定运行具有重要意义。调度自动化系统运行业务种类繁多、业务状态监测维度多样且各业务之间存在复杂交互关系,导致调度监测数据的异常模式呈现多样化的特点。现有基于动态选择集成的无监督异常检测方法存在衡量基检测器性能的评价基准不准确且只使用单一性能指标的问题,难以在多种异常分布模式上均保持较好的性能。该文提出一种基于元学习动态选择集成的电力调度数据异常检测方法。针对评价基准不准确的问题,提出一种混合选择集成思想,通过基于孤立森林的静态选择方法预先剔除性能较差的基检测器,再对筛选后的基检测器进行动态选择集成,有效提高了假真值的准确性;针对单一指标通用性弱的问题,提出融入元学习的基检测器动态选择集成策略,将多个基检测器的动态选择问题转换为二分类问题,设计多种指标作为元特征来训练元分类器,并根据其输出选择性能较好的基检测器进行检测,通过多种指标互补以获得更强的通用性。在30个权威公开数据集和某省级电网调度中心业务数据集上开展了大量实验,与多种典型集成异常检测方法进行了对比,验证了所提方法在曲线下面积值(are...     

基于孤立森林算法的电力调度流数据异常检测方法

调度是电力系统安全运行的保障。针对具有"概念漂移"特点的调度监测流数据,基于离线数据分析或简单阈值判定的异常检测方法,存在与生产系统实时运行状态结合不紧密、依赖专家经验等问题。提出了一种基于孤立森林算法的电力调度流数据异常检测方法,利用历史数据集训练构建多个子森林异常检测器,组成基森林异常检测器;据此,在线根据滑动窗口中数据的异常情况及缓冲区数据量大小,触发检测器更新。提出一种根据异常偏差率大小筛选子森林异常检测器的更新策略,解决因模型随机更新导致异常检测器整体性能下降的问题。以服务器和某省级电网调度中心业务流数据集作为训练与测试样本,验证了所提方法在异常检测查全率及查准率等综合性能上的先进性及其在实际系统应用中的可行性。     

基于信息差异图模型的电力调度自动化系统组件故障溯源方法

电力调度自动化系统作为复杂信息物理系统,规模庞大且逻辑拓扑难以获得,一旦其组件发生故障,系统将出现雪崩式告警,现有典型故障溯源方法严重依赖于专家经验和逻辑拓扑关系,故障溯源困难.提出一种基于信息差异图模型的电力调度自动化系统故障溯源方法.首先,通过k-means算法获得所采集每个数据特征时间序列的聚类中心,将其作为划分离散区间的端点,计算区间均值作为离散化结果.然后,根据告警前后的信息度量变化率构建信息差异矩阵,该矩阵元素分别由系统组件自身信息熵和组件间传递熵的归一化差异比率组成.最后,根据告警信息变化较高的特征及特征间的交互信息建立信息差异图模型,定义图模型中节点状态及链接关系,构建节点及其权值和故障程度之间的映射表,标记表中故障程度排名靠前的组件并回溯到图模型中组件间交互关系进行故障溯源.在仿真数据、某开源分布式系统数据集和某电网调度系统实采数据上的实验结果表明,与典型相关方法相比,所提方法在准确率、召回率等指标上具有显著优势.     

石油蜡(1)——石油蜡的分类、性质和用途

我国原油的主要特点之一是含蜡量高,如大庆、沈北、华北、中原等油田的原油蜡含量都大于１４％,其中大庆、沈北原油含蜡量分别高达２５％－２６％和４７．ｌ％。因此,我国发展石油蜡的生产具有得天独厚的资源优势。经过艰苦的努力,我国石油蜡生产技术已趋完善,形成了１．４０Ｍｔ／ａ以上的生产能力,是世界石油蜡生产大国。石油蜡综合性能优异,可广泛用于橡胶、造纸、农业、日化、纺织、机械、电子等领域。石油蜡已发展成为范围广泛的一类石油产品,如石蜡、微晶蜡、凡士林、物理改性石油蜡和化学改性石油蜡等（‘,‘］。石油蜡的正…     

调度自动化系统知识图谱的构建与应用

调度自动化系统的大部分业务知识都零散分布在系统源码、配置文件、数据库和专家的经验里,无法形象化展示整个系统的业务逻辑。针对调度自动化系统业务关系复杂,业务种类繁多等特点,提出了一种自底向上和自顶向下相结合的调度自动化系统知识图谱构建方法。通过知识的获取、知识的存储、知识图谱的展示与应用3个步骤,解析结构化和半结构化的数据源,获得调度自动化系统基础平台以及各业务之间的关联关系,形成系统结构和详细业务知识等信息。构建的调度自动化系统基础平台和业务逻辑知识图谱,便于对整个系统业务关系的认知,在系统发生故障时,辅助故障分析。