电力企业信息化建设探究

各种原因导致我国电力企业信息化建设存在诸多缺陷,文章在对我国电力企业信息化建设失败的原因以及难点进行简单分析的基础上,对电力企业信息化建设的出路和构想进行了研究。     

网络环境下电力安全生产策略分析

随着国家经济的快速发展,对于电力的需求也在逐年增加,生活用电、工业用电等用电量呈上升趋势,同时电力生产安全也越来越受到人们的关注。目前,在电力生产安全方面更多是贯彻以人为本的发展理念,其目的是为了更好地发展经济和保障国民用电安全。另外,科学技术的不断进步和发展使得电力行业开始了网络竞争的新局面,那么如何在新局面下确保安全保障也是十分重要的。     

基于改进蚁群算法的电力信息网络设备智能巡检机器人路径规划方法

巡检机器人在行驶时经常会与障碍物相撞,为避免出现此类错误,基于改进蚁群算法设计电力信息网络设备智能巡检机器人的路径规划方法。建立蚁群信息素初始化结构,获取目标区域的运动矩阵,设置智能巡检机器人的运动学约束条件,基于改进蚁群算法构造机器人路径规划估价函数。通过对计算巡检机器人的巡检完成度,设计智能巡检机器人路径规划算法。实验结果显示,该路径规划方法可以完整准确地规划无障碍物的路径以及有障碍物的路径,同时对必经路线上的障碍物进行反馈。对比不同光线条件下的路径规划效果可知,光线越充足,路径规划算法的迭代次数越少,避障准确率越高。     

ELM算法在用户用电行为分析中的应用

对于非法用电行为的检测,电力企业通常采用传统的人工检查方式,而这种方式的准确率和效率往往都比较低. 提出一种将极限学习机（ELM）应用于预测存在非法用电行为用户的方法. 首先,在收集到的用户历史用电数据,对原始数据进行预处理. 然后,应用ELM算法建立异常用电行为的神经网络模型. 最后,在真实用电数据上进行实证分析,通过与随机森林算法建立的预测模型及预测结果的对比,证明提出的方法具有较高的准确率和较好的性能.     

基于随机森林算法的配网抢修故障量预测方法

配网抢修是电力系统运行环节中十分重要的一环,精益化的配网抢修管理不仅能提高电力系统的供电服务质量,也能减少电力公司的经济损失. 本文提出一种新的配网抢修故障数量预测的方法. 首先,基于历史数据,以气温、风力、前一天的故障量、最大最小负荷等作为因变量,对数据做了特征映射等预处理. 然后,应用随机森林算法建立配网抢修故障量预测模型,并预测不同区域、不同电网故障及非电网故障、不同电压维度下未来一天故障量. 在真实电力数据上进行了对比验证,实验结果表明提出的方法具有较好的预测效率和准确性.