基于城市多维度大数据的可视化平台系统开发应用——以西安市为例

为了实现对智慧城市的科学建设和可持续发展,基于智慧城市中各行各业产生的海量数据,采用SpringMVC和MyBatis框架、PostgreSQL数据库、GIS技术搭建可视化平台。以西安市为例,将西安市各领域大数据的多维度统计分析及数据分析结果进行平台可视化展示。该开发应用实现了对城市公共开放数据进行综合可视化分析,为智慧城市管理、规划提供了参考建议。     

基于三维GIS技术的电网可视化展示研究

由于现有对电网覆盖范围界定不准确，导致可视化结果与实际数据信息结果有所出入，影响可视化效果。因此本文提出基于三维GIS技术的电网可视化展示研究。通过Beakers对有功功率进行测量，计算出电网各个供电区域的负荷，采用三维GIS技术将电网覆盖区域内的负荷数据转化为带有位置标签的三维信息，利用Apache Zeppelin将数据库中的电网信息转化为目标可视化效果。测试结果表明，设计方法可以实现对电网耗电类型、整体耗电量以及峰电量、谷电量、平电量的准确可视化展示，可视化结果与实际数据信息结果一致，可视化效果较好。     

基于ETL-KETTLE的贵州卷烟营销大数据分析及可视化

为了实现对贵州卷烟销售大数据的分析及可视化,基于开源数据分析工具KETTLE构建了ETL过程模型,对现有的卷烟销售基础大数据进行抽取、转换、加载,形成分析型数据,快速高效地实现了数据集成.经过ETL处理的集成数据,为卷烟销售大数据可视化系统及进一步的数据挖掘、决策支持提供了数据基础.同时,采用GIS平台构建和可视化技术,设计并实现了卷烟销售大数据可视化分析系统,为企业的数据分析和决策支持提供了数据展示及分析平台.     

江苏核电大数据可视化分析平台的建设与应用

为解决大量数据无法快速进行可视化分析挖掘的问题,江苏核电基于开源技术进行定制化开发,按照层次化功能架构设计,对平台的数据层、逻辑层和展示层的功能进行开发,快速构建大数据可视化平台,有效解决对数据进行可视化分析的问题。文章从功能特点、建设要求、经济性等维度对大数据可视化产品和传统商务智能产品进行对比,阐述建设可视化分析平台的优点和必要性;梳理与建立基于平台的数据可视化分析的服务的管理流程和职责分工,平台成果应用于物资编码检查分析与可视化业务看板等方面,在支撑管理决策、提升管理水平、提高业务运营效率和改进优化业务四个方面体现了平台的价值。文章介绍的大数据可视化分析平台的建设思路和方法可有效提升数据分析的工作效率。     

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。     

基于大数据的发电量预测分析数据平台建设

现有电力企业发电指标统计渠道较分散,发售配电各个环节产生的数据种类繁杂且体量较大,因此针对电力数据质量差、已挖掘价值低的问题,本文采用大数据预测神经网络和数据平台可视化展示的方法,以某发电企业为研究对象,构建了发电量预测的模型及以此为核心的数据平台。发电量预测的应用服务支持PC和APP端,涵盖了某电力企业所有控股电厂及新能源项目,以滚动预测的模式迭代优化算法模型,提高发电量预测精度,有利于安排生产、燃料采购、物资计划,进一步做好污染物排放预测和管控。平台重点实现了数据多维管理和用户界面的可视化展示。数据层面,从源头做好数据采集清洗和数据库实时数据交互;用户层面,更直观形象展示大数据预测从获取数据、数据分析及预处理、数据训练到预测的四个阶段。     

基于大数据技术的火力发电机组运行数据全景展示

为提升对火力发电机组的智能运行分析与管控,提出基于大数据技术的火电机组相关运行数据的全景展示方案.首先分析了火力发电机组在现阶段的运行特征以及在智能调控背景下火电机组与大电网运行和新能源系统的关系,从而说明火电机组运行数据的重要性.然后通过对大数据及可视化技术的分析,说明了火电机组在汽机侧、锅炉侧等热工数据和环保数据的特征,并提出了多维度全景展示方案和系统构架.最后说明了火电机组数据可视化在电网调度运行、促进新能源消纳、实现故障诊断等方面的作用.     

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Python的网站访问数据可视化方法

针对当前网络访问数据可视化展示效率低、展示效果差等问题,引入Python开展对网站访问数据可视化方法的研究。首先,从采集网站访问数据、对数据进行预处理、基于Python构建访问数据深度挖掘模型等方面,分析该方法的设计流程;其次,进行对比实验。实验结果表明,新的可视化方法能够有效提高数据展示的效率,并实现对数据多种形式的描述和表达,促进数据利用价值的进一步提升。     

基于多源数据融合的配电网规划基础数据分析与应用平台研究

困扰配电网规划的主要问题包括基础数据收资和分析困难,规划项目管理无专业技术支持、完全依赖人工管理等,解决这些问题能够有效提升配电网规划工作成效,能更有效和针对性的从规划层面解决配电网运行问题。本文以贵州电网规划研究中心“配电网规划基础数据应用研究项目”的工程实践为基础,分析总结项目实践经验,论述了通过多源数据融合实现对配电网规划基础数据的全面、快速整合,提出了配电网规划基础数据分析及应用路线,其研究成果对提升配电网规划管理和技术有较大作用和意义。     

基于智能的配电网电力大数据三维场景可视化分析

配电网电力大数据的三维场景重构是实现数据优化挖掘的关键,提出基于人工智能的配电网电力大数据三维场景可视化分析方法。建立配电网电力大数据三维场景的网格分布结构模型,并进行配电网电力大数据三维场景实时数据监测,根据监测结果进行配电网电力大数据的统计特征分析,对配电网电力大数据三维场景实时数据采用信息融合和模糊层析性分析方法进行信息融合和自适应调度,提取配电网电力大数据的三维可视化分布特征量,采用视觉特征重构技术,实现对配电网电力大数据三维场景可视化重构,在人工智能算法控制下提高电力大数据三维场景可视化重构的精度。仿真结果表明,采用该方法进行配电网电力大数据三维场景可视化重构的精度较高,提高了配电网电力大数据挖掘的效能。     

电力大数据在配电网规划中的应用及效果

当前配电网规划中存在的规划存在不合理、数据处理效果不佳、系统故障诊断效率偏低等问题,为提高配电网规划水平,本文结合大数据在电力系统应用的时代背景,提出电力大数据在配电网规划中的应用对策,并分析电力大数据在配电网规划中的应用效果。电力大数据在配电网规划中的应用具有重要意义,能够实现对配电数据的精准处理,对电网状态进行准确评估,同时也为配电网结构优化提供技术支持。具体应用过程中,应该在主动配电网数据调度、主动配电网数据规划管理、配电网电压数据规划管理中运用电力大数据,并把握技术要点,合理进行配电网规划。实际应用表明,电力大数据满足配电网规划需要,能够提高配电系统数据信息处理效果和系统故障诊断效率。     

基于Hash算法的大数据架构下电力系统风险评估研究

为解决电力系统风险评估传统方法存在的处理数据耗时长、实时交互性能欠缺、难以全面反应电网状态等问题,本文提出一种基于Hash算法的大数据架构下电力系统风险评估方法,利用Hash算法将电力系统基础数据关联至服务平台和风险评估系统,采用架空线路停运模型、变压器时变停运模型对电力系统进行大数据建模,融合静态和暂态安全性风险指标,依托多维度数据源,形成电力系统风险评估关联大数据分析体系。该方法有效解决了电力系统风险评估所涉及的多样性和不确定性问题,提升了风险评估实效。将其应用到重庆市某区域电网全年风险评估中,得到的评估结果符合实际情况,验证了所述方法能够综合反应电网设备状态演变和电网外部环境变迁,提高风险评估的准确性和实时性。     

基于GRA-LSSVM密度法的配电网空间负荷预测方法研究

为提高配电网的规划水平,实现配电网的合理规划与改造,以有效提高供电质量和效益。针对配电网空间负荷预测,设计了一种新型的电网负荷密度预测算法,在算法中将支持向量机引入到基于灰色关联度分析的负荷预测模型。通过灰色关联度分析法筛选出更符合要求的样本并进行训练,同时,引入了混沌粒子群算法(PSO)对此模型进行优化,以提高算法的精度。通过实际数据对这种算法的性能进行实例分析,依据分析结果表明,提出的算法与其他方法相比对配电网空间负荷预测的精度有显著差异,本文方法可以有效的提高配电网负荷密度预测的精度。     

电网发展水平实用化评价指标的构建与应用

电网评估是电网规划闭环管理的重要一环,对提高电网规划、建设、运行水平具有重要意义。但从国内电力规划研究现状看,规划评估工作是比较薄弱的环节,亟需建立合理的评价指标开展评价,提升电力规划建设的水平。本文首先基于电网的特点,从安全、绿色、协调、高效、优质五个方面构建了实用化的评价指标体系。然后,采用趋势分析法、对比分析法等评估方法,从安全供电、绿色发展、协调发展、高效发展、优质发展五个方面,科学、系统、客观地评价了南方区域电网的发展水平。最后,结合评价结果,提出了未来提高南方区域电网发展水平的建议。本文构建的评价指标和评估方法,突出工程实际,可操作性强,对今后开展类似的电网发展评估工作具有重要借鉴意义。     

基于电力大数据的用户用电感知研究

在基于电力大数据对用户提供多元化服务的研究中,发现电网在不同时刻停电,不同用户的停电感受不一样以及在调度计划制定时,由于不同线路所带用户不同需进行差异化服务。为此,提出基于电力大数据的用户用电感知研究。首先通过电网内部系统及外部系统进行数据采集,然后基于大数据从多维度进行数据处理和分析,建立了用电需求模型和用户用电感知模型并进行了深入应用;通过该模型可以实现有限投资供电可靠性提升最快,最大限度满足用户需求;可最大限度实现不同行业、类别的用户用电互补,提高设备利用率;可实现用电感知最低时段停电,停电涉及用户更精准。该模型的引用实现了电网规划、用户接入、调度运行的智能决策,使电网规划投资更精准,固定投资提升可靠性最快,提高设备利用效率和用户满意度。     

基于大数据的电网设备供应链溯源管理评价研究

为了加强电网设备质量源头治理,解决设备质量可追溯性问题,实现贯穿设备全寿命周期的全程质量管控。本文从大数据理念出发,首先建立了基于大数据的电网设备供应链溯源管理评价框架模型,指明了电网设备供应链溯源管理评价的技术路线,其次设计采用网络爬虫技术对散落的海量数据进行爬取和处理,从而提取电力设备供应商的信息,然后构建了包含5个一级指标、8个二级指标和两个维度的三级指标的电力物资供应商评价指标体系,分析了指标间的相互关系,最后对如何合理配指标权重进行了探索,对主观赋权法、客观赋权法和模糊综合评价三种权重确定方法进行了对比分析,从而搭建了具有追溯性的电网设备供应链溯源管理评价模型,为电网企业进行供应商的评价优化提供借鉴。     

电力改革和大数据发展背景下的大用户接入电网电压等级选择研究

为了利用输配电价改革、配电网络、用户负荷特征等信息和数据资源,给用户提供全方位、精细化的供电服务,并针对高耗能企业提出的期望通过选择高一级的电压等级电网供电降低用电成本的升压诉求,本文分析了用户选择高一级的电压等级供电进行技改升压的技术原则和要求以及用电成本要素,提出了新增大用户接入电网电压等级选择经济评价模型和已有大用户技改升压经济评价模型,并对贵州省高耗能企业技改升压典型项目进行了经济评价。在贵州省现有输配电价下,用户年平均用电量大于1.2亿kWh,用户供电从35kV技改升压到110kV的静态投资回收期少于5年,技改升压项目具有经济效益;用户年平均用电量大于10亿kWh,用户供电从110kV技改升压到220kV的静态投资回收期少于5年,技改升压项目具有经济效益。     

基于气象数据可视化降维和多模加权组合的短期负荷预测

针对短期负荷预测中数据预处理的必要性和单一预测模型的局限性,提出了一种基于气象数据可视化降维和多模加权组合的短期负荷预测方法。该方法将可视化降维、模态分解降噪、单一预测模型和权重确定理论相结合,构建了气象数据降维、历史负荷分解、模态分量降噪和多模加权组合的短期负荷预测模型。通过设置3种对比实验环境,对某地区供电公司所提供的电力负荷和气象数据进行分析。预测结果及误差分析表明,所提短期负荷预测方法在保留高维气象因素本质特征结构的同时,能有效结合数据预处理方法及单一预测模型的特点,有效提升该地区电网负荷的预测精度。