居民用户能效管理技术应用

文章采用三层架构的方式,对能效管理关键设备、融合通信技术、用能管理主站进行详细描述,结合浙江海盐智能小区示范工程,通过安装能效管理设备,部署主站软件,实现对居民用户的用电设备、微网接入设备等进行用电信息的采集和管理,为用户提供优化的科学用电方案.结果表明,能效管理技术具有实用、高效、节能的特点,实现了电力用户与电网之间...     

HomePlug第一届电力线通信技术会议综述

HomePlug第一届电力线通信技术会议于2005年9月27至28日在美国旧金山召开,文章首先介绍了HomePlug电力线联盟及其成员会议情况,然后从HomePlug电力线通信技术的发展、标准化、芯片设计、产品开发、市场需求和商业化运营等方面,对HomePlug第一届电力线通信技术会议进行了综述,最后结合我国情况对会议的几点体会做了简要介绍。     

基于TDS-OFDM技术的中压电力线数字视频传输实验

文章介绍了使用地面数字多媒体广播DMB-T系统在10 kV中压电缆上成功进行双向(频分复用)数字视频传输实验的情况。时域同步正交频分复用(TDS-OFDM)调制技术作为DMB-T的核心技术,被中国数字地面电视广播标准所采用,实验证实了该技术应用于电力线通信的可行性。TDS-OFDM使用伪随机序列作为保护间隔或者帧头,同时满足同步和信道估计的需要,避免了在OFDM符号中使用训练符号或者导频信号所带来的开销,提供了更高的频谱效率。     

10G EPON系统关键技术的分析

随着智能电网、三网融合、网络视频等高带宽业务需求的不断增长,1 G EPON网络向10 G EPON升级已是大势所趋.文章首先介绍了10 G EPON系统标准的最新进展,然后对10 G EPON系统波长分配、FEC、光功率预算、MPCP等关键技术进行分析,最后结合智能电网信息通信业务对EPON网络的需求,论述1 G EPON向10 G EPON平滑演进的方式.     

浅谈电力光纤到户组网在“三网融合”中的应用

在三网融合的大趋势下,相关各方都在不断探讨三网融合的舍作发展模式,各种应用方案应运而生。而电力光纤到户作为智能电网用户接入端的主更试点方案,在全面解决智能供用电高宽带、高可靠通信接入的同时,也具备了向社会提供公．兵月艮务的网络资源和服务能力,为“三网融合”提供了一个高带宽、大容量、广覆盖、绿色节能的网络应用平台。本文从组网方式和应用等方面对电力通信网进行了解读。     

OTN设备互联互通性能研究

光传送网（OTN）技术标准的不断完善成熟,促使其成为骨干光传输网中被广泛应用的传输体制。虽然各类标准已经对技术细节进行了详细定义,但是各厂家在设备的软硬件设计、自定义字节的使用等方面还存在一些差异,对不同厂家设备间的互联互通造成了困难。文章从管理能力、保护功能和设备接口等方面对OTN设备在实际应用中实现互联互通的可能性进行了详细分析,并结合应用场景介绍了测试验证方法,为实现OTN设备互联互通提供了解决思路。     

智能用电交互服务中的融合通信技术

智能电网建设是应对全球气候变暖和能源短缺问题的重要举措,智能用电是智能电网的重要环节.作为智能电网的基础支撑,通信技术是实现电网信息化、自动化、互动化的关键所在.文章重点研究了光纤通信、无线通信、电力线通信的融合通信技术,提出了融合通信应用模型,介绍了融合通信技术在智能用电交互服务中的应用情况,并就其在智能电网中的发展...     

融合通信促进智能用电飞速发展--基于融合通信的智能用电技术研究

智能电网的信息通信系统是以智能电网发展需求为导向,全面满足发电、输电、变电、配电、用电、调度各环节对通信的需求.通过建立通信信息平台,实现电网信息的高度集成与共享,以及电网与用户的信息交流和互动,使整个电网融为有机整体[1].智能用电是智能电网的重要环节,随着智能电网的快速发展,我国在智能用电技术领域也开展了大量的研究和实践活动[2-8],具体表现为：①用电信息采集系统、智能电能表、电动汽车充电设备与设施、电力光纤到户等关键技术的研究;②智能电能表、光纤复合低压电缆、用户智能交互终端等设备的研制;③智能营业厅、自助缴费终端、视频统一监控平台等多媒体业务大量出现,电力企业与电力用户之间的互通性不断增强等多个方面.     

电力线高速数据通信系统电磁辐射及应用性能的研究

分析了PLC系统电磁辐射的机理，根据典型的PLC系统电磁辐射测试结果探讨了CISPR22、FCC Part15、NB30、MPTl557的适应性。给出了PLC系统实际应用性能的测试结果。最后针对我国的实际应用情况，对包括运行稳定性、电磁兼客性等PLC系统的多方面应用性能进行了初步探讨。     

基于云计算的居民用电行为分析模型研究

对智能小区的居民用电行为展开研究,基于云计算平台和并行k-means聚类算法,建立了峰时耗电率、负荷率、谷电系数等时间序列特征,并采用熵权法计算各类特征权重,实验数据来自已建的智能小区中的600名用户。实验结果表明,智能小区的居民用户被分成空置房、上班族、上班族+老人、老人家庭、商业用户等5类用户,聚类的准确率达到了91.2%,证明文中基于云计算平台和并行k_means聚类算法的居民用电行为分析模型是有效的。