配电物联数据驱动业务以及边云协同功能研究

当前配电物联数据驱动业务中数据资源分配均衡性差、规划效率低,影响协同功能的实现。本文改进了配电物联数据驱动业务以及边云协同功能。通过事件驱动收集底层用电数据,经过预处理生成区间数据,将数据统一支配实现数据驱动业务。采用API技术使计算机与具有socket接口的设备保持通信,设计云计算中心与边缘设备的通信功能,设置配电网中控制模块功能,从而实现边云协同功能,保障配电网全局运行。实验结果表明：在相同的测试条件下,与传统的配电物联数据驱动业务及协同功能相比,提出的配电物联数据驱动业务中数据资源分配均衡性较高,有效提高配电物联数据资源规划效率,保证了边云协同功能的正常运行,满足实际应用需求。     

ETL模型在配电生产运行风险管控信息平台建设中的应用

电网公司配电生产运行风险管控信息支撑平台需要各种在线监测数据、离线数据等大量的配电网运行状态数据,这些数据往往分布在不同的应用系统中,例如停电检修计划（OMS）,电力生产管理系统（PMS）,在线监测系统,地理信息系统（GIS）,SDADA等系统,这些系统在建设的初期往往没有考虑到系统数据的横向集成,因此各业务的业务模型和数据的标准类型存在着较大的差异,为了实现配电生产运行的状态数据信息的有效准确提取,文章以ETL（Extract Transform Load）模型为研究基础,并在此基础上给出了一种通用化的数据抽取、转换和装载的方法,实现了从不同业务系统中对不同数据来源的数据进行抽取、转换和装载工作,为配电生产运行状态的风险管控工作提供了所需要的生产运行状态数据集,进而能够为保证配电生产正常运行提供有力的保障。     

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。     

基于多数据融合的配电网电力运行数据可视化监测系统

配电网电力运行数据是配电网运行状态的直观体现,为了给配电网故障维修以及科学规划提供直观的参考数据,基于多数据融合优化设计配电网电力运行数据可视化监测系统。构建配电网结构模型,设置监测点;改装系统中的电力运行数据采集器装置,提高数据采集抗干扰性;在数据处理器的支持下利用多数据融合技术处理多源异构数据;设置负载率、线损、线损率等监测指标,根据实时采集数据确定监测指标的具体取值,以可视化的形式输出监测结果。通过系统测试得出结论：设计监测系统能够成功输出可视化监测结果,且电压、电流、电能和三相电压平衡度的平均监测误差分别为0.1 kV、0.014 kA、0.04 kWh和0.012,满足预设要求。     

配电网工程与供电可靠性的分析

随着我国电力事业的发展壮大,配电系统作为整个电力系统重要的组成部分,它与终端用户有着直接的紧密联系,本文以低压配电网工程为例,分析了配电网工程规划中的存在的问题及规划原则,并以此为基础有针对性的提出了提高低压配网系统可靠性的相关措施,望能够为未来的配电工程发展及供电可靠性的提升提供借鉴。     

浅谈配电网运行管理中电力自动化系统技术的应用

目前,我国的科学技术水平得到了有效的发展,电力企业也在不断发展和进步之中,电力企业在进行运输和管理的过程中,如果采用电力自动化系统,不但能够让电力的输送效率得到有效的提高,同时还能够让运输过程中的质量得到有效的保障,这对电力企业的未来发展有着促进的作用。但是在实际中,电力企业在采用电力自动化系统技术进行配电网络管理的过程中,相关人员一定要掌握相关的运用技巧,对自动化技术中的一些常见问题也需要进行仔细的了解,这是非常重要的一个工作。基于此,本文对配电网运行管理中电力自动化系统技术的应用进行了深入的分析和探究,并且提出了一些相对的策略,希望能够在一定的程度上起到参考的作用。     

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。     

数字化背景下电力大数据赋能应急管理的应用研究

数字化时代,大数据的应用已经渗透到社会生活中的方方面面,电力行业作为国民经济的基础性行业,大数据技术在其中的应用也日益广泛。在此背景下,本文研究了应急管理依托电力大数据的赋能进行创新优化,实时监测电网运行状态、设备性能及电力负荷情况,为应急管理决策提供准确、有效的数据支撑;分析了应急管理对电力大数据的需求,以及如何整合、加工电力大数据与其他相关数据源,提高应急响应、预警预测的效率;通过应用案例展示了电力大数据在应急管理中的实际效用,如实现企业安全生产的监管、提高灾害预警的准确性、优化救援力量和资源的调配。以此为未来电力大数据在应急管理领域的进一步应用提供参考和借鉴。     

基于决策树自标识的主动配电网状态估计算法

本文为解决目前配电网前端数据数量大、缺省多、分析复杂等问题,提出一种适用于主动配电网的状态估计算法来管理分析前端数据。本文提出了基于决策树自标识的主动配电网状态估计算法,通过估计前预处理数据,对数据进行分类以及修正,使输入状态估计模型中的数据有更好的相容性。同时,本文针对分布式能源配套量测装置少的问题,建立了考虑分布式电源的状态估计模型,对分布式能源缺省数据进行补全修正,提高输入数据的质量。该方法运用到实际算例中可以看出,对比传统的状态估计,基于决策树自标识的主动配电网状态估计算法有更好的估计效果以及更快的迭代速度。因此本文提出的算法能有效的运用到当前大规模分布式能源接入的配电网状态估计中。     

配电自动化系统实用化运维技术探析

随着 21 世纪互联网新时代社会的发展变化,虽然当前电力建设中配电自动化和安全管理的发展还不完善,但总体来看,我国电网建设也取得了快速发展。据调查分析,配电自动化系统的应用与常用的常规配电网相比,大大提高了能源利用效率。而且,目前国家、社会、企业和个人的用电需求不断上升,对当前国家配电自动化建设的发展提出了新的要求,要积极推进电力系统的建设与发展。随着我国社会和经济的快速发展,对能源的需求量越来越大,电力公司的发展也面临着严峻的考验。配电网络的经营与管理是电力公司必须切实加强的,而不能有效地改善配电网络的运行与稳定,因而,配电网络的管理与维护是电力公司必须重视的问题。文章从实际应用的角度,对配电自动化系统中的一些实际技术进行了分析,并就其中的一些问题进行了探讨。     

基于大数据的电网规划精益分析平台研究与应用

随着新能源的大量接入和用户的广泛参与,电网企业的数据呈指数级增长,电网规划部门迫切需要运用大数据的分析手段提高规划决策的精准性。本文以地市供电公司的实体业务为切入点,基于地理位置信息,在数据融合贯通的基础上,运用数据可视化技术多维度动态展示地区电网负荷分布和电网供给能力,辅助规划人员快速发现负荷分布规律和电网薄弱点。运用大数据分析挖掘方法构建基于负荷特性分析的负荷预测模型,支撑电网项目和运行方式安排。打破电网负载问题的单一评价方法,建立可度量的电网综合评价体系及模型,为电网项目统筹提供量化依据。基于大数据的电网规划精益分析平台通过电网负荷可视化展示,有效提升了电网诊断分析效率,运用大数据分析方法提高了地区最大负荷的预测精度,实现了电网问题的数字化评估,提高了电网规划投资决策的精准性。     

基于全息时标量测数据挖掘的配电网设备健康状态诊断分析

大数据、数据挖掘等新技术的出现和进步,为建设智能配电网提供了新的技术手段。为实现对配电网运行状态的真实还原、精细分析和精准预测,详实有效的配电网设备运行数据记录和支撑是关键,研究了配电网全息时标量测数据的变化即存储技术,基于全息时标量测数据研究了配电网设备健康状态诊断的方法,对配电网历史数据以及模型信息等进行了深入的数据挖掘,通过聚类分析、线性回归算法、熵权法等建立了设备状态诊断模型和评价体系,实现了对设备故障评估和预警分析等,为及时发现配电网的薄弱环节,保障配电网设备的安全稳定运行提供了有效手段。系统已在地市供电公司的配电网诊断方法研究与实现项目中得到实际应用,很好地满足了地市供电公司的配电网精益化管理需求。     

基于GPNN算法的电网区间故障诊断策略

为提升电网故障诊断算法的有效性,提出一种基于改进高斯概率神经网络(GPNN)核相似性合并预测的电网子区间故障诊断策略.首先,针对电网故障诊断中存在的数据不确定性现象,引入概率神经网络对其进行数据处理,同时为进一步提高概率神经网络对于数据不确定性的鲁棒处理效果,利用高斯算法对概率神经网络进行改进;其次,针对大型电网故障诊...     

智能配电网大数据典型应用场景研究

随着配电网自动化、信息化和智能化水平的逐步提升,海量异构、多态数据可在智能配电网中发挥巨大价值,如何应用这些数据,既是机遇也是挑战。首先总结了智能配电网大数据来源及特征,既包括电网内部数据,也包括社会经济等外部数据,并阐述了智能配电网中大数据挖掘和分析应用的方法,实现数据的清洗转换、分析处理和大数据应用,然后详细介绍了智能配电大数据分析应用平台,包括总体架构和信息安全防护体系,最后基于平台,结合湖南公司的业务需求,对负荷预测、故障综合研判、配网运行状态评估与预判等典型应用场景开展研究和实际应用。研究和应用结果表明,运用大数据技术充分挖掘和分析智能配电网数据的特征和关联关系,可有效提升配电网精益化管理水平。     

配电网中大数据的挖掘应用

为了适应日益增长的电力需求,解决配电网点多面广、设备多、管理难度大、配电网信息实时性低等问题,本文系统梳理了国际、国内配电网发展现状,以及数据挖掘与分析处理技术在配电网的应用研究情况,将大数据挖掘应用引入配电网日常管理,利用大数据分析,针对电网运行和设备检测或监测数据、电力企业营销数据、交易电价、售电量、用电客户等方面的数据,结合地域配电网网架结构,对配电网存在的薄弱点,尤其在迎峰度夏和春节保供电等用电高峰期,通过事前提前研判、事中实时指挥、事后深入分析,提前发现未来病态设备,推进配电网设备在线化、透明化、智能化,将配电网由“修得快”向“不停电”转变,提升优质服务水平,并希望能对今后相关研究时间工作提供一定的参考价值。     

10kV配网电容器在线监测与故障诊断系统

目前大多数电力电容器状态监测系统存在实时性不足和数据频密度不足的缺点,难以实现准确的在线故障预判,易导致故障处理滞后或误报等不良后果。文章立足于电力电容器运行和维护的实际需求,构建了一套完整的电力电容器故障在线监测系统,并给出了一套采用神经网络融合电容器电流、电容、电阻和电压等信息的故障诊断模型和方法,并在实际中进行了应用。在实际应用中,该系统能及时并准确地对电容器的异常状态和故障特征进行捕捉,避免了故障判断的滞后性,提高了获得数据的准确性,能够提高电网设备的运行和维护效率,提升电网运行可靠性。     

基于矩阵算法的主动配电网交直流混合网络供电恢复策略研究

考虑到直流输电技术的发展,直流配电应用于配电网中是未来配电网的研究重点。本文为解决主动配电网交直流混合网络的供电恢复问题,提出含直流配电线路的主动配电网供电恢复方案,当交流配电线路出现故障时,考虑直流侧配电线路网损、换流器以及分布式电源影响下的供电恢复方案;当直流配电线路出现故障时,考虑转换直流侧运行方式或让失电的直流负荷转入计划孤岛运行模式,以保证直流侧重要负荷的持续供电,分别提出交流侧和直流侧约束条件,并在约束条件下选取网络损耗、线路末端电压越限节点个数以及开关操作次数作为指标构建目标函数,依据矩阵算法对供电恢复过程的不同恢复方案进行大数据分析与处理,得出最优方案。通过改进的IEEE 123节点算例证明,提出的方案能够有效的解决主动配电网的供电恢复问题。     

大数据技术在电力通信网的研究与应用

本文首先简要介绍了大数据的5V特征、电力大数据3E特征及电力通信网的覆盖范围,接着重点研究了大数据技术在电力通信网的应用实践——通信管理系统。详细分析了通信管理系统的总体目标、管理范围、应用模式、功能系统范围。通信管理系统具备实时监视、资源管理、运行管理、专业管理四大业务应用,覆盖各级电力通信骨干网和终端通信接入网。通过系统互联,完成通信管理系统上下级之间、与其他系统横向之间的信息共享和应用协同,全面提升通信全程全网故障定位处理能力、跨专业和跨网络的资源管理和优化配置能力、通信业务的全流程闭环管理能力。形成具有集约化、标准化、智能化特征的国家电网公司企业级通信管理平台,为提升通信网络运行维护能力和管理水平提供技术支撑。     

输变电工程造价大数据平台构建与智能分析管控应用研究

输变电工程项目建设规模不断壮大,相应的电网造价数据量也持续增加,但目前对于造价数据的挖掘处理远远不够,亟待提升造价管理的信息化水平,构建输变电工程造价“大数据”体系。本文基于大数据应用背景下输变电工程造价数据管理运用现状,分析大数据理论在工程造价管理中应用的必要性及意义,探讨了输变电工程造价数据采集、存储技术及关键影响因素技术的应用,系统梳理与总结造价数据来源类型、数据分析与处理流程、数据信息挖掘与应用方向等内容,构建了基于大数据应用的输变电工程造价系统平台,并结合实际应用案例,通过分析找到关键影响因素,采用支持向量机方法、粒子群等方法,建立起科学的造价预测模型,可为电网企业输变电工程造价管控水平的提升提供重要支撑。     

基于电力市场环境下的电网企业风险预警体系的管理创新与应用实践

随着电力体制改革的深入推进,未来发电、输配电、售电产业格局将发生根本改变,对电网企业的监管方式也将转变。电网企业必须以更低的成本、更高的效率和更优质的服务来提升企业竞争力,这样才能在改革的浪潮中站稳脚步。利用大数据挖掘技术探寻基础数据价值,打破专业壁垒,促进部门联动,促使各项指标可控、能控、在控,在异动发生前干预,将事后监测向事前预警有效转变,将为电网企业科学管理及决策提供有力支撑。通过利用大数据挖掘技术发掘各指标间潜在的关联关系,据此建立风险预警网络,一旦发现指标异动,其关联的其他指标自动提前预警,达到牵一发而动全身的效果。同时,建立横向协同机制,打破专业壁垒,各部门及时有效应对,最终实现提升公司运营效益和效率的目的。