广东电网省级集中式电能计量自动化系统建设

分析了国内外计量自动化系统的建设现状及应用需求,介绍了计量自动化系统的组成结构,研究了省级集中计量自动化系统海量数据采集、处理、存储、架构设计和模型建立等关键技术,论述了系统主要业务功能和实施后预期带来的管理成效,最后提出了省级集中计量自动化系统推广应用中有待解决的问题。     

物联网技术在设备全生命周期管理中的应用

针对传统电力通信资源管理自动化水平不高的问题,将物联网技术和资源管理相结合,提出一种基于物联网的电力通信资源全生命周期管理模式。介绍系统软、硬件架构体系,研究系统平台中采用的产品电子代码读写技术和数据库同步技术的实现方法和关键技术。结合某电力公司的具体应用实例,验证该系统平台的可行性和实用性,实现集约化、精细化、数字化的电力通信资源管理模式。     

基于聚类的大量变压器负载状态分析*

提出了通过聚类数据挖据技术分析大量变压器的方法,充分利用计量自动化系统采集的实时负载数据,对电网中的变压器进行聚类分群,找出具有相同特征的变压器,从而可以对分群进行统一的详细分析,由此了解变压器的运行状态。     

基于加权最小二乘法的低压配电台区拓扑自动识别方法

低压配电台区的拓扑关系信息对线损分析、窃电预警、故障定位以及优化运行等方面都具有重要意义.针对目前低压配电台区拓扑关系缺失或不准确问题,本文首先基于高级量测体系,建立了支持低压配电台区拓扑识别的系统架构.然后,提出了基于加权最小二乘的低压配电台区拓扑识别方法,该方法需要采集多时段的变压器低压拓展采集单元和用户侧智能电表的有功电流值,并根据电流值数据建立最小二乘法求解拓扑关系的矩阵方程,对时间较近的数据施加较大的权重,以达到能够尽早发现发生改变的拓扑关系的目的.最后,本文还提出了反映加权最小二乘法计算性能的拓扑改变发现率指标以及反映测量误差忍受限度的允许误差率指标,并在算例仿真中依据这些指标对本文所提识别方法进行了分析.     

基于模块化回声状态网络的实时电力负荷预测

电力负荷预测特别是实时电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分,也是电力系统可靠、经济运行的基础。针对回声状态神经网络在实时负荷预测中存在易受噪声影响、鲁棒性不强、不稳定的问题,提出了将基于模块化回声状态网络的方法应用于实时电力负荷预测中。根据输入时序数据所引起的储蓄池内部状态的相似性对储蓄池空间进行模块划分,将此高维空间划分为多个子模块,针对每一个模块训练一个读出器,最后把各个模块的输出结果集成输出。利用模块化回声状态网络模型,对大客户的实时负荷数据进行预测,并与几种短期负荷预测模型进行精度和稳定性的对比实验,结果表明,模块化回声状态网络在实时负荷预测中既提高了预测精度,又增强了预测的稳定性和泛化性能。     

潮流计算可视化技术分析

随着电网规模的扩大,复杂电网分析可视化技术的需求也越发紧迫.本文以PowerBuilder和MapInfo平台为集成开发环境,把复杂电网分析过程与基于地理信息的可视化技术相结合,设计了电网分析模块的功能、系统架构和数据结构,探讨了潮流计算分析可视化技术的关键技术和实现方法,实现了电网故障对城市供电的影响分析,动态直观地描绘了不同电网运行方式下的供电状态.以IEEE 14节点电网为例,验证了潮流计算可视化分析模块的可行性和实用性.     

基于聚类的线损分析研究

提出了基于聚类的线损分析方法,建立了线损方法的指标体系,并给出了具体的计算过程。同时,结合数据挖掘相关技术,应用K-means聚类算法对特征样本进行聚类分群,并对每一群组的线损特征规则进行了分析。