基于智能电网应用的电力大数据探索

大数据是智能电网发展的一股新流,对于电力行业的可持续发展及建立智能电网具有重要的意义。应用电力大数据技术成功确保了电力行业的可持续发展和稳态生存。大数据及云计算和智能电网三者相互关联,正确应用大数据关键技术可以帮助电力行业实现新的改革。在本文中对云计算、大数据关键技术以及智能电网三者进行了深入探讨,并对大数据关键技术做出了应用探究,为相关工作提供借鉴。     

智能电网及其信息安全分析

随着自动控制技术、信息技术、网络技术以及物联网技术的不断发展,传统的电网将逐渐被智能电网所取代,智能电网将广泛应用在社会生产和生活的各个领域。在特殊情况下,智能电网的数据传输、共享需要连接到互联网等公共网络系统中,从而面临病毒、黑客等信息安全的威胁。文中阐述了智能电网的关键技术、安全风险、主要安全技术和防范措施,探索了保障智能电网安全平稳运行的新技术和新方法。     

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。     

浅谈智能电网的发展

智能电网是经济和技术发展的必然结果。文章简述和分析了智能电网的概念、特性和发展智能电网的驱动力,总结智能电网技术的国内外研究现状以及发展智能电网对中国的重要意义,分析了我国发展智能电网的重要环节,推进智能电网技术的研究和应用。     

智能电网海量信息数据检测关键技术分析

为满足智能电网对海量信息数据的检测需求,对基于调控云的智能电网海量数据检测的关键技术进行了研究,电网海量信息数据的检测基于对流通和传输的电网数据的分析结果.针对智能电网数据节点的电压和电流间的关系通过潮流计算方法的使用完成分析过程(以电网的导纳和阻抗为依据),电流与功率则根据电网的有功及无功注入完成计算,进而得到海量数...     

智能电网实现的若干关键技术问题研究

本文通过对我国智能电网现今存在的技术问题进行阐述,探索出实现智能电网的几种关键技术,为电力企业全面建设智能电网提供一点参考价值。     

低碳经济的发展建设推动智能电网

阐述了低碳经济催生下的智能电网发展现状,以及智能电网建设对清洁、可再生能源和节能减排的重要意义。然后本文从电网构架出发分别研究了智能电网发电、输配电、用电环节的低碳发展模式。最后从智能电网技术角度出发讨论了支撑智能电网推动低碳经济发展的关键技术。     

智能电网关键技术研究与分析

本文研究的主要内容便是智能电网关键技术,将研究重点放在智能电网技术与调节两个方面,结合我国智能电网调度的特点进行分析,针对现阶段电网存在的问题进行主要问题提出了转变和调整的可行性措施,力求能够给予我国智能电网更大的上升空间,助力我国电力系统的完善与升级。     

数据融合在智能电网中的应用研究

数据融合是一种自动化信息综合处理技术.智能电网是物联网的一项重大应用,它具有海量的终端设备和海量的采集数据,为数据融合技术提供了很好的研究点和应用点.为了明确数据融合在智能电网中的应用方向和方法,文中首先介绍了数据融合技术的原理,分析了智能电网的特点;接着分别从数据的采集、传输、处理三个方面探讨了数据融合在智能电网中的应用;最后给出了数据融合在线路监测、设备监测和用户信息采集方面的应用意义和具体方法.为进一步展开研究提供了可选方向和技术参考     

基于云计算的智能电网信息异常数据挖掘方法

为提高智能电网信息异常数据挖掘性能,提出基于云计算的智能电网信息异常数据挖掘方法。根据智能电网信息流的特点,将异常数据的输入空间映射到特征空间内,构造了异常数据的线性判定函数。通过对偶问题的分布式求解,监测了智能电网的异常状态;利用智能电网信息异常数据分类的目标函数,提取出智能电网信息异常数据的特征,预处理了智能电网信息中的异常数据;利用异常数据波动系数,计算出智能电网信息异常数据的权值;利用云计算技术,挖掘出智能电网信息异常数据。实验结果表明,文中方法在挖掘智能电网信息异常数据时,可以提高异常数据挖掘的精度和质量。     

数字孪生在煤矿电网中的应用研究

立足于数字孪生的基本概念和内涵,分析了数字孪生技术在煤矿电网中的应用优势：以同步实体运行状态、数字化模拟运行2种手段来辅助煤矿电网的运行管理,具有数据驱动、实时更新、同步反馈的特点。提出了由煤矿电网物理实体层、煤矿电网数字孪生模型层、用户管理服务层、数据交流层组成的煤矿电网数字孪生体系基本架构,从物理实体、数字孪生模型2个方面探索了煤矿电网数字孪生体系运行模式。介绍了建立煤矿电网数字孪生体系的关键技术：煤矿电网数字孪生模型构建、智能数据采集、基于5G的智能通信、数字孪生智能数据库、数字孪生设备智能管理平台。给出了数字孪生技术在煤矿电网中的具体应用场景,包括煤矿井下电气设备状态评估、煤矿电网故障定位和保护、煤矿电网智能监控、煤矿井下线路智能巡检。将数字孪生技术应用在煤矿电网中,对煤矿电网的状态和运行进行动态仿真建模,一方面可以满足当今规模庞大的煤矿电网相对地面电网更高的运行要求,保障煤矿生产安全性,另一方面可推进煤矿电网的智能化进程,实现数据资源高效合理利用。     

电子警务中三维全景技术应用研究

随着信息技术的飞速发展,三维全景技术已成为电子警务中重要的组成部分。本文通过对三维全景技术特点和发展状况的介绍,提出了一套三维全景地理信息系统的应用框架,探讨了三维全景技术应用中的关键技术,并结合电子警务建设实际,详细介绍了三维全景技术在电子警务中的具体应用。可以预测,随着三维全景技术和物联网技术、云计算的集成,未来三维全景技术将成为电子警务的主流技术。     

物联网及其在电力系统中的应用研究

传统互联网技术到物联网技术的发展,促进了"以物控物"目标的实现速度。文章介绍了物联网技术的体系结构及其关键技术。分析了目前电力通信系统中存在的重要问题,针对这些问题,提出了物联网技术在电力系统配网自动化、应急通信以及智能电网中的应用。以期通过研究争取进一步加快智能电网的建设步伐。     

云计算智能电网大数据驱动的方法研究

针对智能电网数据繁多、用户应用困难的技术问题,提出了智能电网大数据驱动方法,并设计出基于云计算软件平台管理智能电网大数据的系统。通过采用数据挖掘算法对智能电网大数据样本训练、学习,建立多个数据处理模型。根据决策树算法能够实现智能电网数据不同属性数据的分类,使得用户快速从浩瀚的云端数据库中获取目标数据,并将处理后的数据通过区块链系统保存,进而实现数据的永久性存储。不同用户通过签发密钥实现数据的共享,使得数据应用和管理更为便捷有效。本方案为智能电网大数据处理与应用提供了技术参考。     

智能电网中的信息安全技术探讨

智能电网在部署的过程中,电网的信息安全技术是非常重要的,要受到充足的考虑。所谓智能电网的信息安全,主要包括网络安全、数据的恢复与备份的安全、以及物理安全等技术。智能电网这种高度自动化的数字化电网,为人们带来了大大的便利,保证电网的安全运行,就成了保证高效工作的重中之重。下面,就让我们进行详细的探索与研究。     

电网转型背景下地市级智能电网示范区规划研究

在南方电网公司向智能电网运营商、能源产业价值链整合商、能源生态系统服务商转型的背景下,贵阳智能电网示范区面临着巨大的机遇和挑战。以南方电网公司安全、可靠、绿色、高效的智能电网发展总体要求为指引,结合贵阳市经济社会发展需求,研究贵阳智能电网示范区规划方案。提出了更加安全可靠、更加智能高效、更加规范统一、更加减量增益的贵阳智能电网示范区总体目标,明确了近期（2019-2020年）和远期（2021-2025年）两步走的智能电网示范区发展路线,提出了提高城市电网供电可靠性、提升农网供电能力、加强智能技术应用、推动大数据应用、提升智能用电水平、开展综合能源服务等6项重点任务、19项重点工作,以期全面建成贵阳智能电网示范区,进一步提升服务经济社会发展的能力。     

海上油田智能电网研究

介绍智能电网的概念、结构,提出海上油田智能电网实现的关键技术问题。     

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.     

电网智能调控系统基础框架设计与实现

研究和设计了电网智能调控系统基础框架.为了保障系统的稳定运行,针对系统运行状态完成了在线监视与智能诊断平台的设计.主要功能在于采集电网状态信息、分析与定位系统故障并对系统健康程度做出评估等,详细阐述了具体的技术解决方案及实现主要功能的关键技术.     

基于PCA-MP-BP的智能电网数据融合方法

为了提高对智能电网大数据的挖掘效率,提出了基于PCA-MP-BP的智能电网数据融合方法.首先对智能电网大数据技术和智能电网大数据融合技术进行了分析.采用主成分分析方法(PCA)提取出对预测结果有影响的主要特征值,作为BP神经网络的输入;然后提出了一种MapReduce和BP算法相结合的数据融合算法,该算法加快了数据处理...