电网调控数据综合智能分析决策架构设计

在"调控一体化"的背景下,电网调控领域进入了大数据时代。针对电网调控业务中数据仅以报表形式展示,缺乏深度挖掘与关联分析,没有发掘数据的潜在价值等问题,提出了电网调控数据综合智能分析决策与可视化系统的设计思路和具体实施方案。系统基于数据挖掘技术、商务智能理论、可视化等前沿技术,通过对存储于大型电网数据库中的众多无关联性数据进行预处理,并利用专业的数据挖掘手段结合成熟的商务智能技术对不同业务数据进行综合分析。最后利用可视化技术将分析结果进行立体的、多维度的展示,为调控人员提供辅助决策。     

大数据时代数字资源对智能电网发展的影响

大数据时代,越来越多的应用信息转变为数据存储与处理,数据的价值越来越高,如何在这些海量数据中提取有价值的信息,并利用这些信息为企业决策提供参考,成为提高企业核心竞争力的关键。随着电网建设的快速发展,电网系统的规模与复杂程度日益增加,电力行业信息化程度也不断提高,从初始电力生产自动化到80年代以财务电算化为代表的管理信息化建设,再到近年大规模的企业信息化建设,以物联网和云计算为代表的新一代IT技术在电力行业中广泛应用,电力数据资源开始急剧增长,并形成了一定的规模。本文分析了智能电网中大数据的特点,对比了大数据时代的智能电网与当前智能电网的区别,阐述了智能电网在数据集成领域存在的瓶颈,进一步从电网规划、电力生产、营销与电力设备维护四个维度,提出大数据对智能电网建设的影响与应对战略。     

智能电网大数据平台及其关键技术研究

智能电网是大数据的重要技术应用领域之一。智能电网大数据平台是大数据挖掘的基础,首先分析智能电网大数据特征及业务需求,然后结合业务详细分析大数据的关键技术,最后给出了大数据平台架构和业务应用架构。智能电网大数据平台实现了智能电网全数据共享,并为业务应用开发和运行提供支撑平台。     

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。     

基于云计算的电力数据中心基础架构及其关键技术

为了适应新一代数据中心的发展趋势,并满足智能电网的需要,提出了基于云计算的新一代电力数据中心的基础架构。分析了现有电力数据中心的逻辑结构与功能,采用虚拟化技术对电力数据中心的服务器进行虚拟化,提高资源利用率,保障电力数据中心的高可用性和可伸缩性。设计了基于Hadoop的电力数据中心云计算平台,为智能电网的各个业务系统、数据挖掘与辅助决策支持等应用提供海量数据的存储、管理与计算环境。提出现有电力数据中心向云计算的分阶段迁移策略,以保障平稳过渡。     

智能电网云计算平台构建

针对智能电网建设中对信息处理、数据存储和互动性方面的要求不断提高,提出了面向智能电网的云计算,构建了基于智能电网的数据云模型,以充分实现智能云对于电力系统现有处理器资源和存储资源的整合与利用,分析了基于云计算平台的智能电网实例,探讨了智能电网云计算发展中面临的问题。     

2020年中国智能电网行业产业链分析

一、智能电网行业产业链分析 (一)产业链结构分析 如图1所示. (二)主要环节的增值空间 在"工业4.0"、"中国制造2025"等大背景下,利用互联网+、物联网、人工智能、大数据分析、云计算、虚拟现实等新概念和新技术,对传统电网进行系统升级,建设更安全、更高效、更经济、更环保的现代化智能电网.2005年以来,智能电网关...     

基于全景监测与智能预警的配电网全域大数据应用研究

面对不断扩大的电网规模及愈加复杂的外部环境,影响电网安全稳定运行的因素也在不断增加,为此提出了基于大数据机器学习算法的设备状态监测方法。运用成熟的数据挖掘技术,基于当前大量的数据积累开展数据价值的挖掘分析,构建基于随机森林的设备状态评价模型、基于D-S证据论的故障预警模型等,以云计算为支撑,以"互联、共享、智能"为理念引领全景监测体系,建设风险和隐患智能感知体系,实现低风险系数下配电网安全稳定运行。本文从数据关联融合、数据清洗转换、相关性分析及特征提取、模型构建四个方面着手,挖掘配电数据的潜在价值,预知配电网故障发生,进一步提高配电网精益化、智能化管理水平,促进电网企业提质增效提供指导,为电网安全生产及电网企业优质服务提供高效益的数据化科学决策依据。     

基于大数据的智能电网关键技术研究

大数据时代的来临,对数据的处理方式提出了新的挑战。在分析智能电网数据源和数据特征的基础上,提出了利用云计算的环境来对智能电网中的大量数据进行智能处理的方法。将大数据的概念引入到智能电网运行的关键技术当中,对智能电网的实际运行具有重要的指导意义。     

数据挖掘在智能电网中的应用研究

电力大数据已成为电网公司进行决策的基础,但单纯数据的积累并不能给电网公司带来益处。因此充分利用这些基于电网实际的数据,对其进行深入分析,发现隐含的信息并加以利用,对指导电力企业做出正确的决策具有重大意义。提出了数据挖掘在智能电网中的应用场景,把数据挖掘技术应用于电力负荷预测,研究了在智能电网中应用数据挖掘技术的方法。     

基于云计算的大数据挖掘平台探究

大数据时代的到来,带来了数据量的急剧增加,同时数据的低价值密度特性也相应突显出来,需要运用云计算技术开发大数据挖掘平台,从低价值密度的数据中挖掘出具有潜在价值的信息和知识。文章探究了基于云计算的并行大数据挖掘平台的应用,存在的问题以及应对策略。     

云平台下时间序列数据并行化排列熵特征提取方法

随着高级量测体系和各类监控系统的大规模建设发展,时间序列数据的规模呈指数级增长,在智能电网大数据中占有较大的比重。时间序列数据的特征提取是影响数据挖掘质量的关键步骤,在大数据背景下,传统的特征提取算法已无法满足海量数据处理的需求。结合云计算平台和MaxCompute大数据处理技术,设计实现了时间序列数据的表存储方法和并行化的时间序列数据排列熵特征提取算法。在云计算平台上采用不同规模的数据集对并行化算法进行测试,验证了并行化排列熵算法的正确性和高性能。     

以信息化电网支撑智慧城市建设

正伴随着智能电网的全面建设,以物联网和云计算为代表的新一代信息通信技术正广泛应用于电力行业。近年来,国网天津市电力公司结合中新天津生态城(以下简称生态城)智慧城市建设与发展需求,综合应用智能电网新技术以及云计算、物联网、大数据等信息技术,推进电网与信息通信网络的有机融合,从需求侧响应、用能分析、节     

云计算在智能电网调度中的应用

为解决传统电力系统中集中式计算平台海量数据流的存储和分析功能不足的问题,针对云计算在智能电网调度技术中的应用进行了研究。首先,对云计算技术在IT行业的发展进行阐述,对云计算的关键技术从虚拟化与快速部署技术、大规模分布式存储技术、资源调度技术、大规模多租户技术、海量数据处理技术以及大规模信息通信技术等方面出发进行介绍。其次,借鉴IT行业云计算技术,设计了基于云计算的智能电网计算平台以及基于云计算的智能电网互动式节能优化调度架构,以期推动云计算在电力系统中的发展,解决智能电网互动式节能优化调度算法方面的问题。     

面向智能电网应用的电力大数据关键技术

大数据为智能电网的发展注入新的活力,掌握电力大数据的关键技术对电力行业的可持续发展和坚强智能电网的建立具有重要意义。在分析大数据、云计算、智能电网三者关系的基础上,给出具有通用性的电力大数据平台总体架构,并从电力大数据的集成管理技术、数据分析技术、数据处理技术、数据展现技术4个方面深入探讨符合电力企业发展需求的大数据关键技术的选择。最后通过3个典型案例,分析了电力大数据关键技术在新能源并网、风电机组安全评估、电网灾难预警上的应用。大数据关键技术在电力行业的广泛应用必将带来行业的变革,将智能电网的发展推向新的阶段。     

基于云计算的智能电网调度平台研究

针对我国能源领域近年来出现的新问题,诸如新能源大量并网和消纳、源网荷的联动、提高电网数据处理效率、增强电网风险防范能力等,提出利用电力大数据和云计算技术构建综合型的智能电网调度云计算平台,借助调度云计算平台高效的数据计算能力,提高电网中调度大数据的处理效率,合理配置电力资源。阐述调度云计算平台的工作原理,并在调度云计算平台的基础上,将电网的调度结构和外部气象、地质、水文、定位、图像识别等信息相结合,组建调度云应用平台。以省级电网调度为例,按照电网需求和调度功能,在调度云应用平台上进行功能模块设计,构建省级电网调度云计算平台。通过试验说明调度云计算平台在调度数据处理方面确有优势。最后对调度云计算平台的实现工作展开探讨,阐述调度云计算平台实现的前提条件。     

基于数据挖掘的智能电网安全漏洞挖掘模型

结合数据对智能电网安全漏洞进行准确识别,可以有针对性的进行防御,提高智能电网的安全性。当前的漏洞检测方法存在误差大、效率低、误报率和漏报率大、容易受到外界环境干扰等问题。提出了一种基于数据挖掘技术的智能电网安全漏洞挖掘模型,定义了漏洞数据特征的相关参数,对智能电网运行数据和历史数据进行属性划分,依据上述相关参数构建一定的关联规则,将漏洞辨识矩阵和数据关联规则进行结合,建立智能电网安全漏洞挖掘模型,完成智能电网安全漏洞挖掘。实验结果表明,与传统的权限行为分析方法相比,该方法进行安全漏洞挖掘准确、误报率和漏报率较小、实用性强。     

大数据技术对我国电网未来发展的影响研究

在介绍大数据技术及其核心技术——云计算的基础上,详细阐述了大数据的基础平台建设,分析了大数据技术对未来我国电力产业生产、经营模式转变及其可持续发展,特别是对于我国智能电网建设的影响。指出大数据技术在电力系统智能调度领域,包括电网状态监测与诊断、电能损耗分析、负荷分布式控制和用户侧短期用电负荷预测、在线安全稳定分析及智能预警等方面具有广阔的应用前景。     

电网规划智能决策平台研究

针对电网规划中基础数据来源冗杂、影响因素繁多、智能化支撑不足的现状,开展了基于多源数据融合与业务集成的电网规划智能决策平台研究。采用"互联网+"理念,推动云计算、大数据等在电网规划业务中的应用,通过横向集成融合生产管理系统、地理信息系统、能量管理系统、智能配网监控、用电信息采集等业务系统数据,纵向梳理贯通电网诊断分析、规划可研管理、经济技术评估等业务流程,开发了涵盖综合信息管理、负荷分析预测、电网诊断分析、电网图形管理、电网仿真计算、规划可研评审、经济技术评估、项目全过程闭环管控等业务系统的电网规划智能决策平台。该平台已在山东电网得到了推广应用,有效提升了电网规划的工作效率和经济社会效益。     

“云大物移”下的智能配用电探索与实践

正随着智能电网的迅速发展,电网形态正在不断发生变化,配用电技术成为未来电网发展的重点。智能配用电技术要求充分融合现代计算机、通信和信息处理技术,实现配电网络架构的安全可靠、故障自适应处理与自愈、需求侧响应的智能灵活和高级量测体系的高效。云计算、大数据、物联网和移动互联网等技术正逐渐渗透到能源行业,广泛的数据连接与高度智能的数据处理将进一步助力智能配用电技术发展与应