特约主编寄语

大数据是待挖掘的"金矿"。对于电力行业而言,电力数据贯穿电力工业生产及管理各环节,电力大数据技术与中国电力工业未来智能发展、绿色可持续发展密切相关,是能源技术革命的关键技术之一。在智能电网的发展背景下,随着现代通信信息技术与电力系统的深度融合,其最终的表现形式是电力数据的快速增长与深度应用,因此,电力系统被看做是大数据技术最重要的应用领域之一。研究大数据技术在电力系统的应用,对于提高电力系统的规划、运行和管理水平,提升电力企业服务社会、用户的能力,具有     

电力市场大用户电能直购策略的研究与应用

大用户直购电作为电力系统市场改革中的新型电能购买模式,在开发电力市场潜能的同时,在电力销售端将竞争机制引入,有助于电价的形成和电力能源的合理分配,因此对大用户直购电的策略研究意义重大。本文通过对国外大用户直购电的方案和经验的合理借鉴,根据我国电力市场发展的特点,建立了基于成本和风险最优化组合的大用户直购电策略模型,对我国大用户购电策略的研究和应用有一定的借鉴意义。     

联合采用熵权和灰色系统理论的电力大数据质量综合评估

随着电力系统规模的增大、量测技术的发展与成本下降,电力系统的数据量呈现快速增长趋势,逐步具备了大数据特征。充分利用大数据来改善电力系统的规划、运行与控制已受到越来越广泛的重视,如何评估大数据的质量是一个值得研究的重要问题。在数据质量提高技术如数据清洗、数据整合、相似记录检测等方面,已有相当多的研究报道。然而,在数据质量评估方面的研究还处于起步阶段。在此背景下,针对电力系统特征和电力大数据质量特性,提出一种电力大数据质量综合评估方法。首先,构建电力大数据质量评估指标体系;接着,针对大数据处理的时效性问题,利用MapReduce并行化K-means聚类算法来实现大数据样本集的快速预处理。之后,利用熵权法计算各类数据集的客观权重,采用灰色评估法判断数据质量所属等级,在此基础上实现对样本数据集的综合评价。最后,以某市电力公司所采集的用户用电负荷数据为例对所提出的方法做了说明。     

云计算在电力用户用电信息采集系统中的应用研究*

随着国家电网公司确立的电力用户用电信息采集系统"全覆盖、全采集、全费控"目标的逐步实现,电力系统中运行的采集终端数量大幅激增,从而使采集的电力系统数据信息量呈几何级数增长。面对海量的用电数据,当前用电信息采集系统在多个方面出现瓶颈。文中通过分析当前作为解决大数据存储、分析、计算、管理有效手段的云计算技术,结合当前用电信息采集系统所遇问题,研究了云计算在电力用户用电信息采集系统中的应用前景及面对的挑战,对未来电力用户用电信息采集系统的建设和发展有指导意义。     

基于云-边-端协同的电力物联网用户侧数据应用框架

物联网技术渗透到电力系统所形成的电力物联网承载着海量数据流,通过电力业务数据化和电力网络信息化,促进电力数据业务化目标的实现。目前电网基于云计算的集中式数据存储与处理,使得海量细粒度的用户侧数据无法得到有效应用。基于此,文章提出了基于云-边-端协同的用户侧数据应用框架,以打破由于计算资源有限而导致用户侧与电力系统的交互壁垒。利用边缘计算与云计算的互补性,以预测预警、分类聚类和需求响应3类用户侧基础数据应用为例,设计了用户侧数据应用框架,以期实现自下而上和自上而下的双向数据流、业务流的协同循环,从而达到对用户侧数据进行广而深的价值挖掘的目标。最后,从物理层、平台层和业务层3个维度对实现该框架的关键技术进行了分析与总结。     

基于电力大数据的用户用电行为分析研究综述

随着能源互联网与智能电网技术的不断发展,电力大数据蕴含的潜在价值也在不断被挖掘。以电力大数据为基础,介绍了电力大数据技术和国内外关于电力大数据分析用户用电行为的实例,最后介绍了应用电力大数据对用户进行分类,确定用户用电行为影响因子和对用户用电行为进行分析的常用研究方法。     

甘肃电网调频调峰研究与实践

西北电网的调频、调峰工作是维护电力系统稳定运行的重要手段。甘肃省在利用水电优势和充分运用传统调频、调峰手段的前提下,考虑甘肃省工农业生产用电实际情况,利用调管省内大用户电力电量的便利,运用多种方法调动电力大用户参与电力系统调峰工作的积极性,发挥电力大用户在系统安全稳定运行中的主动性。使电力系统中发电、供电和用电各环节真正成为一个有机整体。     

电能质量综合监测的系统实施方法

随着我国电力市场的逐步建立 ,对电能质量提出了越来越高的要求。电力用户要求高质量的电能以保证其设备、仪器、系统的正常运行。因此 ,如何建立电力系统与电力用户的协调性 ,从而为电力用户提供高质量的电能是众所关注的问题。而对电力系统电能质量进行综合的监测是提高一致性和适应性的基本手段之一。文中基于电力系统的特点 ,电能质量的国家及国际标准 ,研究并提出了电能质量综合监测的系统实施方法 ,重点研究了监测内容、监测方法、监测仪器工作性能、监测点选择和设置 ,监测数据的采集、处理、分析和管理等。对大中型配电网络电能     

模糊C均值聚类算法在用电异常稽查中的应用

在电力系统电能损失中,非技术损失占有相当大的比例。为了有效稽查出电力系统中的用电异常用户,文中使用电力用户负荷历史曲线数据和模糊C均值算法进行聚类分析,得到电力用户负荷典型曲线,然后通过比较用户实际负荷曲线与相应行业负荷典型曲线的Camberra距离,分析可能发生异常用电的用户,从而对相应用户进行针对性用电异常稽查。     

定制电力设备的选用

电力质量 (PQ)和可靠性问题曾使工商业电力用户受到不小损失。所以 ,他们越来越多地要求高质量和高可靠性的电力。电力公司也考虑了种种办法 ,向要求更高的用户提供各种选择方案或比大电力系统一般所能提供的更好的“优质电力 (PremiumPower)”。美国电力研究院 (EPR1)和电力创新研究院 (E2I)共同创办了一个具有长远目标的研究工作。旨在改善电力系统和接入电力系统的电子设备整体性能。本文主要概述定制电力的硬件部分。当应用于配电系统时 ,定制电力可改进电力质量 ,大多数工商业电力用户能增加有效生产时间 ,提高生产率和利润率。1　…     

基于大数据分析的电力信息系统安全状态监测技术研究

信息系统作为电力物联网建设的核心关键部分,一旦电力信息系统受到威胁,将影响整个电网的安全稳定运行.目前基于电力信息系统的安全防护策略主要集中于传统的保护和检测方法上.然而,许多威胁发生在很短的时间内,很容易被忽略,无法及时发现.这些威胁通常会对电力信息系统造成巨大影响,干扰其正常运行.针对这一问题,文中提出了一种基于大数据分析的电力信息系统安全状态监测机制.基于模糊聚类,有效评估网络运行情况.同时提出了一种博弈理论和机器学习相结合网态势感知模型,有效降低电力信息系统的安全运维风险.仿真结果验证了所提安全状态分析策略的有效性和实用性.     

智能电网中大数据的概念、技术与挑战

大数据作为技术概念正逐渐获得普遍的认可和重视。随着智能电网和能源互联网的发展,传统电力系统在技术应用、服务模式和发展理念等方面会发生深刻的变化。电力网络设备和用电设备的普遍分散化、智能化和小型化,必然会导致电力系统运行和控制信息急剧增长。承载这些信息的数据量将会呈几何级数增加,逐步呈现出大数据特征。在此背景下,讨论了大数据在现代电力系统中应用的概念,总结了智能电网大数据的技术和特点,并论述了智能电网大数据安全的重要性及保护措施。在此基础上,给出了几个大数据技术在智能电网中的应用案例。最后,展望了大数据技术所带来的新的商业模式和政府监管部门的作用。     

基于地理信息系统的电力系统静态安全分析可视化方法

可视化是近年来发展起来的一种计算机实用方法,由于其对大规模数据处理和体现的高效性和直观性,故在多种领域得到广泛应用,而在电力系统中的应用尚处于研究阶段。     

支撑一体化大电网的调度控制系统架构及关键技术

特高压交直流电网提升了大范围资源优化配置的能力,对电网调度控制系统也提出了新的挑战。分析了电网特性变化对电网调度控制技术支撑的新需求,提出了"物理分布、逻辑统一"的调度控制系统总体架构,并从基础支撑、模型云与调控大数据、基于源—网—荷互动的调度控制、大电网一体化安全风险防控、试验验证与运维等方面,具体分析了需要重点突破的关键技术。     

三级信息系统等级保护常见问题的整改建议

根据《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》,三级信息系统必须具备相应等级的基本安全保护能力。在各级电力公司,信息系统等级保护工作正如火如荼展开,国家电网公司信息网络安全实验室采用风险评估的方法对多家网省电力公司的三级业务系统进行了等级保护测评。结合电网企业信息安全的实际,从技术和管理角度对信息安全等级保护部分细节进行了探讨,总结了等级保护测评中遇到的常见问题,提出了解决这些问题的改进建议。     

基于云计算技术的电力大数据分布式检索系统

为了提高电力大数据定位识别和信息融合能力,进行电力大数据检索优化设计,提出一种基于云计算技术的电力大数据检索系统设计方法,采用多元回归分析方法构建电力大数据库存储结构模型,进行电力大数据的分布式存储数据结构特征分析,对混合型的电力大数据在云计算环境下进行信息聚类融合处理,采用模糊特征分组聚类方法对不同属性的电力大数据进行分组检测,提取电力大数据的关联规则特征量,采用云计算技术实现电力大数据分布式检索。在嵌入式环境下进行电力大数据分布式检索系统软件设计。仿真结果表明,采用该方法进行电力大数据检索的特征指向性较好,数据检索的数据召回率较高。     

基于电网运行大数据的在线分布式安全特征选择

简述大数据环境下,电网安全特征选择的现状与问题。提出了一种基于电网特征量相关性分组、适应于电网运行大数据的在线分布式安全特征选择方法,该方法能在线挖掘出关键的电网安全运行特征。首先阐述了单个计算节点上电网安全特征选择方法,接着提出了基于电网特征量分组的分布式安全特征选择方法;由于电网特征量分组情况会对特征选择结果产生较大影响,故提出了基于电网特征量相关性分组的策略,尽量使得同一组内的电网特征量相关性较大,不同分组间的电网特征量相关性较小。IEEE 9节点系统和广东实际省网系统算例验证了该方法的实用性和有效性,表明了该方法能够快速挖掘出电网运行的薄弱点,帮助电网运行人员准确地把握电网安全运行特征,同时也对比了该方法相比传统方法在计算准确性和计算速度方面的优势。     

基于大数据云平台的电力能源大数据采集与应用研究

随着智能电网建设的不断推进,电力系统中运行的采集终端数量大幅激增。面对采集到的海量用电数据,如何快速挖掘出有价值的信息,指导企业发展并服务社会民生,显得尤为迫切。文章介绍了利用分布式架构的用电信息采集系统采集用电数据,建立大数据云平台,通过BP神经网络算法等大数据分析方法,提高线损治理成效,实现负荷的准确预测,并在光伏、车辆网等新的领域对电力能源大数据应用的研究进行了展望,对未来电力能源大数据的深化应用有重要的指导意义。     

应用分布式网络技术的多费率自动抄表系统

电能表是测量电能的工具,多费率电能表是进行分时段计量的电能表,实现多费率电能表的自动抄表是当前全国范围内实行分时电价管理发展的必然趋势。由于台区下用户电表量多,布局分散且数据信息量大等原因,安全可靠地实行多费率电能表的自动抄表并非易事。将Internet分布式网络技术应用于自动抄表系统中去。实现电表数据通过路由可靠地传输是一种解决自动抄表问题的崭新思路。介绍了分布式系统中路由技术在AMR中的具体应用以及系统的组成,工作原理;以多费率自动抄表系统在武汉供电局汉口供电分局成功应用为例对抄表系统进行效益评估,结果表明该系统可带来可观的经济效益。     

自动化系统信息安全体系的建设

针对电力企业自动化系统的信息安全问题,依据国家经济贸易委员会发布的30号令《电网和电厂计算机监控系统及调度数据网络安全防护的规定》提出的“两个隔离”的基本原则,从物理安全、网络安全、系统安全、应用安全、管理制度等5个方面介绍了自动化系统信息安全体系的设计及建设。