输变电设备状态大数据分析应用探讨

随着电网数据急剧增加,传统的数据挖掘和分析方法已经不能适应当前智能电网的要求,而大数据分析为此提供了相应的实现手段。首先简述了大数据技术理论,并从输变电设备状态分析及应用的具体电网业务角度出发,开展数据整合、数据存储、数据计算、数据分析和结果可视化五部分工作;然后针对输变电设备历史缺陷数据和全过程技术监督的问题数据,应用主成分分析法和聚类算法,构建变压器设备缺陷特征分析模型,实现将设备缺陷内容归类特征贴标签,为电网运检人员提供相关决策的数据分析依据;最后介绍了开展输变电设备潜伏性故障关联预测研究的工作展望。     

基于大数据技术构建输变电设备状态监测数据模型研究

在输变电设备运行数据的监测和采集过程中,由于系统建设的阶段性、技术性、资金等因素影响,导致电力企业在系统建设过程中积累了大量采用不同方式存储的电网设备运行实时数据,包括设备运行数据、环境数据、气象数据等。从简单的文件数据库到复杂的网络数据库,构成电力企业的异构数据源。这些异构数据由于数据模型、存储方式和传输协议存在差异,导致信息共享困难,严重影响输变电设备运行监测数据的分析和应用。在此背景下,利用大数据存储技术,攻克异构数据源之间数据共享和业务协同的技术难点,为输变电设备评价、状态评价和运维决策等应用提供数据支撑,提升设备状态管理信息化水平,强化电网运行的可靠性和安全性。     

WEB可视化技术在电网大数据场景下的应用研究

随着智能电网的迅速发展,电网公司在输变电设备状态、电网运行、用户用电、企业管理、气象环境等方面都积累了大量的数据。面对大数据集,传统的可视化方法已呈现出处理能力和信息表达能力不足的问题。因此本文对WEB数据可视化技术进行了研究,针对电力大数据在多种不同应用场景的特点设计了相匹配的可视化技术方案,并着重分析了方案的特色和优势。本文提出的方案为电网大数据应用场景的可视化提供了参考和有益实践,大大提升了电力大数据的利用率和价值。     

基于遗传算法的输变电设备数据补全

在数字孪生技术的发展下，我国电网行业也在由原来的物理电网逐步向数字电网发展。输变电设备作为电网中的电能输送和传输的枢纽设备，其运行的可靠性直接关系到电网的安全稳定运行。因此，及时掌握输变电设备当前的运行状态以及未来一段时间的运行趋势，实现对设备运行状态的准确评估，对于保证设备安全可靠运行具有重要意义。然而，在目前的实际应用过程中，受限于传感装置稳定性差、现场运行环境恶劣、电磁环境复杂等原因，输变电设备的状态量数据会出现数据缺失造成获得的数据质量较差，这会直接影响设备状态评估模型的准确性。提出一种基于遗传算法的输变电设备缺失数据补全方法，首先对变换域随机赋值，然后通过实现稀疏域中系数向量最小化达到缺失点恢复的效果。实验证明，该算法能够准确地恢复缺失数据。     

融合关联与矩阵算法的变电设备状态监测方法

针对变电设备运行过程中容易出现诸多故障的问题,提出基于大数据技术的变电设备状态评估及其智能检修方法;首先,根据变电设备关键性能的状态评估需求,建立基于大数据技术的变电设备状态监测的架构;其次,基于多元时间序列建立变电设备的关键参数体系,对采集到的原始大数据采用关联模式方法进行数据挖掘;将高维随机矩阵用于变电设备状态大数据的多元统计分析,实现监测状态参量之间的关联模式识别,以及不同类型输变电设备典型故障类型与状态参量之间的对应关系;试验表明,该研究方案准确率在80%以上。     

面向电力物联网的电力大数据应用

为保证电网系统安全稳定运行,加强国网公司精细化管理水平,以电力大数据为代表的新一代IT技术在电力物联网领域中的应用,可以有效地解决数据采集、存储与处理等问题,并在海量电力数据中深度挖掘出有潜在利用价值的信息。本文分析了电力物联网中电力大数据的特点和发展趋势,介绍了Apriori算法在处理海量电力大数据中的显著优势,通过利用Apriori算法来处理大数据在电力物联网中的典型应用,优化各级电网控制,构建结构扁平化、功能模块化、系统组态化的柔性体系结构,全面提高电网生产、运行、调度、管理的自动化水平,使系统稳定运行在最佳状态,从而提升了数据挖掘、管理和交互共享操作水平,进而提高了生产作业的效率和管理预测能力,为公司进一步决策部署提供强有力的数据技术支撑。     

运维驾驶舱大数据平台关键技术研究

电网自动化调度业务繁多,若存在数据遗漏,数据突变等数据准确率问题很难通过人工发现.本文通过阐述运维大数据、云计算和智能电网之间的关联,提出了基于智能电网的海南运维驾驶舱大数据平台总体框架.该平台的总体框架分为五个层,分别是应用程序层、数据源层、数据调度处理层、数据集成存储层以及数据分析层.本文对基于大数据的集成管理技术、索引技术、分析技术和数据挖掘技术进行了深入的探索和研究,以实现自动化驾驶舱大数据关键技术的突破.     

输变电设备带电检测技术研究

本文在深入细致的输变电设备带电检测技术分析的基础上,枚举了现阶段应用较广,使用价值较高的输变电带电检测技术,并在此基础上,探讨未来电网检修模式的重要发展方向。以及通过本文的研究,为我国电力系统状态运维的完善提供有利的参考价值。     

数据挖掘技术在教师教学评价中的应用研究

随着科学技术的快速发展以及数据挖掘技术的不断改进,各个学校的教学管理系统中都已存储了大量的数据信息,本文主要对目前教师在教学评价中的现状进行了研究,并以教学评价的体系为数据挖掘的基础平台,利用数据挖掘技术对教师教学相关的数据进行挖掘和分析。重点对数据挖掘技术在教师教学评价中的应用进行研究,从而可促进学校教学的质量,对教师教学评价有重大的意义。     

基于大数据的辅机设备振动噪声监测分析平台

分析了对辅机设备进行状态监测和分析研究的必要性,创新地将大数据技术应用于该领域,解决了该研究领域中的关键技术难题,设计并实现了一个辅机设备振动噪声大数据监测分析研究平台。平台采用流式数据实时分析技术和实时批处理技术相结合的方式,采用Storm+Hadoop大数据处理架构。一方面,利用Storm以流计算的方式,对噪音、振动、电流、电压、谐波等海量原始数据进行快速计算和处理,并将处理后的数据传输至实时监测中心;另一方面,采用批计算技术,将海量原始数据存储到基于Hadoop的分布式文件系统中,建立大数据库,再采用基于MapReduce的大数据分析技术对海量数据进行数据挖掘和建模。该平台的研究不仅实现了对辅机设备的运行管理的监测和分析,还可以作为辅机设备振动噪声大数据建模和研究的基础。