农村电网配网自动化建设与运行治理的探讨

阐述配网自动化现状、存在题目及实现自动化的相关措施。主要从农村配网自动化系统建设、运行、治理等方面进行探讨。提出一些观点和看法,为配网自动化建设和运行治理起到借鉴作用。     

关于农村配网线损影响因素及对应措施的思考

随着社会的进步和发展,电力系统的正常运行对人们生活越来越重要,对经济的发展也起到了一定的制约作用.农村配电网正常运维对整个电网系统的正常工作起到了重要的保障作用.因此,针对农村配网线损的影响因素以及对应措施进行科学合理的分析是十分必要的.科学技术的发展促使农村配网线损维护过程中设备不断更新,智能技术的广泛应用也对农村配...     

配网自动化运行设计分析探究

在对配网进行自动化设计时,既要保证电压质量、降低电网网损,又要尽量地简化配电网结构、减少投资成本。此外,还要以充分、合理利用能源为设计总则,并适量减少调度、值班及保修人员数量,提升其劳动强度,以实现减员增效的目的。本文主要对配网自动化的总方案设计、构成及实施进行了研究,以期为同行剔红借鉴与参考。     

金华配网GIS系统电网拓扑模型分析

从金华配网GIS系统实际应用情况、电网拓扑技术定位、电网拓扑建模原则、电网设备分类、电网设备属性建模、电网拓扑建模、与CIM模型交互、电网模型开放性和图数模一体化程度等九个方面进行分析,探讨了配网GIS系统的建模方式。     

集中器与配变终端的级联运行分析

以中山计量自动化系统的运行情况为例,介绍集中器与配变终端级联运行的现状和经济性,论证了其必须在特定的条件下才能发挥作用.     

配网运行与设备检修管理分析

对配网运行和设备检修管理工作中存在的问题进行了分析,并提出了相应的解决措施,以供参考。     

配网自动化技术对电力系统运行效率和可靠性的影响

电力系统的运行过程会受到多种因素的影响,如设备故障、人为失误、电力需求波动等,这些因素都可能导致电力系统故障或停机。配网自动化技术的应用,可以通过实时监控和预防性维护,及时发现潜在的故障并进行处理,避免故障的扩大和恶化,降低系统发生故障的概率。为此,分析电力系统运行效率和可靠性的影响因素,提出电力系统运行效率与可靠性问题的优化途径。结果表明,引入配网自动化技术能够提高电力系统的运行效率,降低能源浪费,同时可提供不间断的电力供应,提高电力系统的稳定性和可靠性。后期应大力推广和应用此技术,以满足用户对电力的高可靠性需求。     

基于多数据元的新型配网智能可视化研究

本文基于多数据元实现了新型配网智能可视化设计,针对配网自动化改造工程,设计了配网智能可视化管控平台,着重探析了配网拓扑算法,并通过GIS平台构建了配网模型,规划了潮流计算算法。通过实现分析,得出结论,基于多数据元的新型配网智能可视化设计,不仅提高了工作人员的工作效率,降低了检修人员工作难度,还实现了数据价值与需求信息的筛选。     

基于海量运行数据挖掘的电网拓扑关系分析及应用

针对电网中GIS系统与用电信息采集等系统中停电数据不一致问题,本文利用大数据分析技术对停电运行数据与拓扑关系的规律进行数据挖掘,构建变压器停电信息与GIS等系统的拓扑优化关系模型.从GIS系统、用电信息采集系统抽取数据,以GIS系统中线路-变压器关系表为基准,以变压器停电信息为校验数据,通过变压器停电与GIS拓扑关系的...     

基于大数据的配变重过载预警分析

本文旨在利用大数据技术对电力数据进行系统挖掘,提供精准负荷预测,为供电安全监视、预防性控制和紧急处理提供依据。文章结合西安地区配电网运行中存在的问题,综合分析配变重过载的外部环境、配变运行信息、配变属性信息、配变供电客户类型等因素,应用大数据机器学习算法、大数据预处理技术、数据挖掘建模技术、大数据可视化技术等,分析研究各影响因素对设备重过载影响的相关性和重要程度,使用分类预测挖掘手段及随机森林算法,分析计算影响变量和目标变量,建立关系模式挖掘模型,构建配变重过载分析及预警模型,完成模型验证与纠偏,实现配变未来一周重过载情况准确预警、配变安全系数评价、重过载配变因素及特征分析与展示等,为电网运维提供有力支撑。通过基于大数据的配变重过载预警分析,提高运维工作效率,实现电网安全可靠运行。     

基于网格服务的数据挖掘应用研究

建立在网格基础上的数据挖掘结合了网格技术的优点,能够对Internet上广域分布的海量信息进行高效的处理、分析和挖掘。分析了网格与数据挖掘的特点,并结合网格与数据挖掘的过程和关键技术,详细介绍了开放网格服务体系结构、层次功能、网格服务及其接口,基于OGSA的网格数据挖掘的例子和应用验证了数据挖掘网格系统的可行性和高效性。     

多维数据的完整性验证方法

为解决在边缘计算环境下多维数据的完整性验证问题,提出一种基于数据间邻居关系的完整性验证方法。该方法通过寻找数据项在多维空间各个象限的最佳近邻建立数据项间的邻居关系。经过加密的数据项和其邻居关系能够保证结果集的数据完整性。实验证明了该方法在多维数据完整性应用中的有效性。     

基于数据持有性证明的完整性验证技术综述

在云存储环境中,为确保用户数据的完整性和可用性,用户需要对存储在云服务器中的数据进行完整性验证。现有的数据完整性验证机制主要有两种：数据持有性证明（Provable Data Possession,PDP）与可恢复数据证明（Proof of Retrievability,POR）。重点讨论了基于PDP的云存储数据完整性验证机制。结合PDP验证机制特性,对PDP方案进行分类,并总结了各分类使用的关键技术;根据分类阐述了PDP方案的研究现状,并对典型方案在动态验证、批量审计、计算开销等几个方面进行了对比分析;讨论了基于PDP的云存储数据完整性验证机制未来的发展方向。     

一种站点基础数据检查的高效方法

简述了现有站点基础数据检查的方法。对各种方案进行比较后,给出了建议的核查方式。利用Google提供的小区定位数据信息,实现仅依据基站基本条件表进行基站经纬度核查和小区天线方向核查。同时利用扫频数据进行结果二次人工验证,从而达到高效、低成本、准确的原则。     

基于数据挖掘的现场作业风险态势评估方法

为保障电网安全稳定运行,减少生产安全事故,供电企业针对大量的基建、生产运行作业开展现场安全管理,积累了海量作业管理及安全管理业务数据。为更好地应用这些数据,使其真正为供电企业作业风险预警及防控服务,在梳理供电企业现场作业全过程的数据基础上,对作业风险态势要素历史数据进行分析,识别出人、机、料、法、环境和管理等风险影响因素,从人员、设备（机械）、材料工器具、作业方法、作业环境与时间管理6个维度构建现场作业风险评估指标体系及作业安全态势指数模型,结合信息技术,开展风险态势智能评估的工具设计。     

基于数据融合和数据挖掘的DIDS设计

本文介绍了分布式入侵检测系统的重要性和现有分布式入侵检测系统的局限性,提出了一种基于数据融合和数据挖掘的分布式入侵检测系统模型(DIDSFM),叙述了数据融合和数据挖掘应用于分布式入侵系统的意义,并详细说明了系统的体系结构和工作原理。     

基于数据仓库的数据挖掘技术分析研究

基于数据仓库的数据挖掘技术是一种对数据仓库中的数据进行深层次的加工和处理的过程,也是一种实现数据仓库决策价值的方法和工具。文中分析了数据仓库、数据挖掘等概念,并结合数据挖掘在实际决策支持系统中的应用,说明了数据挖掘的基本方法、主要过程以及发展方向。     

基于数据挖掘的考试分析系统数据预处理

数据预处理是为考试分析系统提供高质量数据的关键。为了更好地从大量复杂的和不确定的考试数据中有效地挖掘有用的信息,必须对源数据进行预处理。本文通过对考试分析系统中数据源进行详细的分析,发现数据源具有不一致、冗余等特点。从而给出了考试分析系统中数据预处理的一般性方法。     

面向企业的数据挖掘方法研究

文章研究企业在数字化时代面临业务数据膨胀的形势下,如何有效分析和处理业务数据,从中提取对企业发展有利的信息。提高企业竞争力。基于数据挖掘技术提出了分析企业业务数据的方法,并基于某知名企业的真实业务数据,分析了企业业务量的数据特征,为企业的资源调配提供理论帮助。     

基于控制关系和数据关系的科学工作流验证

面向科学问题求解的科学工作流具有以数据为中心的特性,其验证要求同时考虑控制流和数据流的合理性。为此,分析科学工作流中的4种控制关系和2种数据关系,给出相关合理性定义,提出相应算法以遍历获得科学工作流中存在的控制关系和数据关系,实现对科学工作流的合理性验证。通过正反实例证明了该验证方法的有效性。