大型互联电网运行状态感知与调度辅助决策支持技术

提出了一种面向调度实时监控的风险感知与事故处理辅助决策支撑框架,通过调控中心多源信息的挖掘实现电网事故风险的感知,通过电网事故的在线监视、分析、评估和辅助决策处理机制,实现电网事故风险的全流程处理,通过信息综合、应用综合以及分层展示、多主题窗口的可视化展示技术提高调度事故处理效率,帮助调度员从电网运行全局出发掌控电网运行。     

调度自动化系统增强型数据仓库平台构建及应用

数据仓库是信息管理和分析型应用的有效平台.文中针对目前数据仓库不能支持实时数据存储处理和短时战术决策的局限性,提出了一种调度自动化系统增强型数据仓库平台体系结构,主要由信息一体化节点、实时数据处理中心、主动数据仓库和系统管理工具等构成,从而实现了数据抽取和转换能力、实时响应性能以及对突发事件捕获能力的增强.在已投入电网运行的自开发SCUT2008电网调度自动化系统中的应用与测试,证明了其性能的增强.     

用电量收益监测系统的功能优势

通过分析多功能电能表计的各种数据抄收方法,提出了一种对用电侧电能表内所包含的大量客户的用电信息进行抄收、加工、分析、处理的实用方法,并结合营销信息系统现有的其它用户信息,实现对供电公司售电量、售电收入、平均电价、电费差错、计量差错、电费回收率等数据的真实有效集中监管。通过本系统计算出真实线损,在提高工作效率和工作质量的同时,提高供电公司的监控和决策能力。     

电力系统动态仿真中参数不确定性影响的评估

电力信息化是指信息技术在电力工业中的应用,是电力工业在信息技术的驱动下由传统工业向高度集约化、高度知识化、高度技术化转变的过程。文中以构建面向水电厂的综合数据分析平台为主要解决方案,基于“数据抽取”策略和IEC 61850标准,实现综合数据源集成和信息建模,并探索更加符合数据多个异构信息系统数据处理的分析构架,保障综合数据分析平台“安全分析”,进而提高水电厂海量数据的综合分析和有效处理水平,为实现行业管理、安全生产、经济运行等业务辅助决策创造条件。     

基于大数据智能电网关键技术研究

数据挖掘是从海量数据中找到有用信息的重要技术。针对智能电网大数据处理中产生的时延长、效率低等问题,提出了利用数据挖掘技术的大数据处理核心技术,实现对智能电网信息采集中产生的大量数据进行信息发现的研究。分析了基于Apriori聚类算法的电网数据关联性挖掘,提高信息的处理效率。该研究将大数据处理技术引入到电网数据处理中,对于智能电网的进一步发展具有重要的意义。     

基于WEB采用OLAP技术的燃料管理辅助决策系统

介绍了电力公司燃料管理部门建立Intranet后,如何利用OLAP技术实现综合查询,进行辅助决策,对电力公司燃料管理起到促进作用。     

数据流引擎在营配信息集成的实现与应用

为了提高营配信息集成的数据处理能力,实现营配业务数据的实时处理,设计开发了一套数据流引擎系统。该系统通过对营配信息集成的数据模型和应用接口规范进行详细定义,且设计了高效的数据调度机制和高容忍度的程序容错机制,实现了在短时内对大量营配数据的抽取和处理。该系统投入使用后,营配信息集成的数据处理能力得到显著提升,大大缩短业务数据的处理时间,各项业务工作效率得到了显著提高。     

基于工作流和数理统计的引供水事故应急预案系统

针对引供水工程中如何预防事故和提高事故处理能力的问题,研究并提出了基于面向服务和工作流模型的自动化事故应急预案系统,实现事故的早期侦测、智能诊断和处理流程的自动化、规范化。在已发生的各种事故处理信息的基础上,通过数理统计模型对单个事故预案的各个步骤以及全局事故的险情种类、时间、地域等各个属性进行统计、分析、挖掘,得出预案自优化和事故预防的建议报告,实现事故预警和处理中的决策支持。     

数据交换系统中数据处理技术研究与应用

在电力信息化建设过程中,各级电力公司不同应用系统之间复杂多变的数据交换需求对数据交换系统的数据处理能力提出了更高的要求.论述了P×2000数据交换平台提供的各种数据处理技术的设计思想和实现方法,数据处理由数据校验、格式转换、数据加工等部分组成,从多角度、多层次对数据进行分析、处理,提高了数据交换过程的安全性、有效性、易用性、可控性和可扩展性,为电力企业越来越复杂,越来越先进的生产系统,管理系统之间的交换需求提供有效的解决方案.     

供应链信息管理研究现状及展望

供应链信息管理就是通过供应链中的信息系统，实现对供应链的数据处理、信息处理、知识处理等过程，把数据转化成信息，信息再转化成知识，最后实现企业的价值。当前供应链信息管理所研究的范围包括信息分类的研究、牛鞭效应的研究、信息失真可能引起的风险问题和信息共享等研究。