RFID技术在电力通信设备运维中的研究与应用

将物联网的智能感知与传感技术应用到现场电力通信运维中,利用RFID电子标签对电力通信设备中的"哑资源"进行识别,并通过在电子标签中集成相应传感器实现电力通信设备的状态检测和环境感知,为构建电力通信智能移动运维体系提供准确丰富的数据基础,进而降低运维成本,提高电力通信精益化智能化运维水平。     

基于泛在电力物联网的电力运维平台设计与实现

现有的电力运维平台内存占有量较高,导致管理效率和运行性能低,为此,提出基于泛在电力物联网的电力运维平台。安装电力物联网传感器设备和无线网络,并对传统的微处理器以及电路进行改装与调整。采用泛在电力物联网收集实时运行信息,根据实体之间的关系建立平台数据库。在硬件设备和数据库的支持下,构建泛在电力物联网智能感知采集模型,对采集的实时电力数据进行综合处理,进而实现平台的电力运维管理功能。实验证明,所设计平台的运维管理功能的通过率较高,资源占用量较低,运行性能较好。     

基于深度学习的电力骨干通信网故障诊断研究

随着电力骨干通信网络的规模不断扩大,拓扑结构日益复杂,网络运维数据呈指数趋势增长。电力通信运维人员只能将有限的精力集中到关系业务通断性的重要告警及相关性能上,而对于大量反映生产运行本质的深层次运行数据却无暇顾及也无手段顾及,这成为当前电力通信调度生产工作的最大的痛点及难点。本项目基于深度学习技术,将新一代人工智能技术与电力骨干通信网调度监控和运行维护实际工作需求紧密结合,重点解决电力通信调度运行中故障快速处置、业务智能重构、方式优化安排、风险评估预测与设备运行状态健康管理等实际生产问题,对提升电力通信主动性运行水平,将运行风险管控从事中向事前倾斜,更好地支撑电网生产业务具有重要的现实意义。     

工业互联网在电力装备行业的应用

为解决电力装备行业现场层采集的数据过少、过杂和“过脏”、企业级数据孤岛和制造数据与运维数据未有效打通等问题,本文采用“数字孪生”技术构建了电力装备领域工业互联网平台,重点开展了基于平台的设计云、生产云、知识云、检测云和服务云等环节设计,并在电力装备设计、制造和运维管理等场景进行了探索应用。通过研制推广智慧电器提升了设备自动化、数字化、网络化水平,消除了电力装备终端连接不足的瓶颈,提高了设备的数据采集能力和机理模型的沉淀能力;通过建设智能工厂将企业内部的设备和流程上云,建立运行与制造之间的有效联系,打通产品数据与运维数据,实现了提质增效;开展电力装备的资产管理和运维服务,局部打通了设备、产线、生产和运营系统,获取数据,打造了数据驱动的智能生产能力。将研制的工业互联网应用于电力装备行业,一方面获得了电力装备行业知识与经验的沉淀、重构和制造资源优化配置;另一方面,它为企业从传统电力装备制造企业向制造服务型企业转型奠定了技术基础。     

电力通信网络业务质量特征的数据流智能调度

在通信网络发生拥塞的情况下,为保证电力通信网络中业务稳定运行,针对目前电力通信网络QoS配置不完善等问题,本文设计并实现了一种基于电力通信网络业务质量特征的数据流调度策略。首先对电力通信业务进行优先级划分,并进行流分类。根据分好类别的电力通信业务流配置相应的流行为,并进行流分类到流行为的绑定,形成基于电力通信业务的流策略。实现在拥塞发生时,电力通信网络安全稳定运行。最后利用模拟网络进行实验,实验结果表明,配置QoS的网络其电力业务的丢包率和时延均控制在合适的范围,验证了基于电力业务的通信网络QoS配置策略的有效性,保证拥塞情况下电力通信业务稳定运行。     

需求响应下电力信息通信大数据智能运维技术

电力信息通信大数据智能运维过程中,由于负载管理策略的影响,使得数据运维容量较低。因此,提出需求响应下电力信息通信大数据智能运维技术设计。针对电力信息通信大数据进行特征分析,基于电力信息需求响应原理,设计数据负载管理策略。结合数据特征和负载管理,构建通信大数据智能运维模型。然后采用模糊聚类算法管理运维日志,完成需求响应下电力信息通信大数据智能运维技术研究。实验结果表明：根据数据集1实验结果可知,所提方法相比文献方法,平均数据运维容量提升了68.09 T、52.31 T;根据数据集2实验结果可知,所提方法的平均数据运维容量提升了68.09 T、52.31 T。     

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。     

智能电网电力资源优化配置系统探讨

智能电网是现代电力事业的发展方向,我国电力事业积极推进智能电网的建设,实现电网运行智能化。近几年,在智能电网的建设过程中构建了电力资源优化配置系统,目的是优化电力资源的配置,满足电网用电侧的基本需求,避免出现电力资源浪费的问题。因此,主要探讨了智能电网电力资源优化配置系统中的几点研究内容。     

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。     

基于电力现场校验系统的移动终端设计

传统的电力移动终端面对现今多种通信网络,存在多通信网自适切换应能力不足的情况。为此,设计基于电力现场的校验系统的移动终端设计。在原有移动终端的基础上,选择TU-30作为GPS模块的核心模块,实现对电力现场的定位,设计移动网络和WiFi网络融合的通信模块,并修改原有的供电电路,防止供电电压过低,利用电力现场校验系统处理现场校验数据,通过XMPP协议和Openfire服务器实现移动终端的通信功能,至此基于电力现场校验系统的移动终端设计完成。测试结果表明:与传统的电力移动终端相比,设计的基于电力现场校验系统的移动终端多通信网自适应切换时间缩短了3倍左右,大大提高了多通信网自适应切换能力。     

基于物联网的水质在线监测系统设计与实现

针对以往水质监控系统水质传感器数据采集盲区多,传统处理器、通信模块无法满足大量的数据的处理和传输等问题。设计并实现了一种基于物联网技术的水质在线监测系统。该系统由数据采集节点、数据汇聚节点与监测中心计算机构成。设计了以INA118仪用放大器为核心的微弱信号调理电路,通过STM32微处理器进行实时数据采集和处理,结合ZigBee低速短距离和CDMA2000高速远距离通信等物联网技术将水质数据上传至物联网云平台。监测中心计算机通过下载物联网云平台数据实时显示。通过测量数据的对比性实验,结果表明整个系统的实时性好、测量精度较高,温度,pH值和电导率的平均相对误差分别约为0.64%,1.33%和2.33%,能够较好地满足水质监测的要求。     

基于移动视觉增强技术的通信资源智能运维平台研究

通过分析传统通信专业大量外线资源管理的难点,提出基于移动视觉增加技术用于实现通信网络资源的智能运维目标,旨在建立一个结合信息技术和物联网技术,借助移动GIS(Mobile GIS)完成空间数据管理和分析、GPS进行定位和跟踪,利用手持终端完成数据获取功能,同时借助移动通信技术完成图形、文字、声音等数据的传输、管理和分析,通过使用现实增强技术为通信维护人员提供现场资源维护定位、网络设备发现、更新、维护提供快速定位和识别手段,记录资源全生命周期,并形成可供挖掘分析的数据资源,为其他应用开发提供数据和规范。     

电力通信网络智能运维故障诊断系统研究

当前,电力通信网络需要进一步提高对网络节点的感知能力,从而加快网络的故障运维效率。设计了智能运维故障诊断系统,以监测网络中节点状态、实时感知网络节点的运行参数,并实现故障诊断输出运维策略。系统的网络感知模块中加入了扩频调制技术,使模块能够感知到更大范围内的网络节点状态,提高了模块的通信范围和抗干扰能力。故障诊断模型中融合了生成对抗网络和决策树算法,通过各网络故障数据的拟合得到大量可靠数据集,输入最优特征组合以完成故障检测。试验结果显示,系统故障诊断模型的故障诊断率最高为99.8%,损失值最低为0.03。该研究确保了自动化诊断和检测的精确性。     

基于物联网技术空压机远程监控系统研究

用户由于空气压缩机专业知识的限制,无法通过实时有效配置设备运行参数提高压缩机的运行效率。空气压缩机的远程监控系统基于物联网技术构建,具有远程控制、在线监测、故障报警、数据的自动分析处理、智能化统计报表等功能。客服服务中心或厂家有经验的专家可实时掌握设备工作状态和运行参数,通过视音频手段提供及时警报、故障远程诊断和维修服务;基于历史运维数据的分析挖掘,系统可提供智能的预防性维护和备品备件管理服务,保障设备的稳定、高效、低耗运行,降低产品售后运维服务成本,提高服务水平。     

基于数字孪生的云网智能运维技术研究

云网融合的加速发展,既推动着通信网络数字化和智能化转型升级,也带来了云网运维复杂性不断提高的问题。尽管近年来通过各种智能化技术手段取得了一定进展,使网络管理控制变得更加敏捷和高效,但大规模云网设施仍然面临着运行维护过程中效率低、周期长和成本高等挑战。针对上述挑战,该文提出基于数字孪生的自适应探测、双重评估、优化调整三种智能运维的技术,旨在提高云网运维的效率并帮助预测网络异常。在自适应探测技术中,利用数据统计方法构建历史时序数据样本,通过算法选择适应的概率分布,预测故障发生的概率。双重评估技术中,通过对孪生系统和物理系统进行双重评估,验证故障原因并进行故障朔源。优化调整技术中,通过张量分解处理大数据,优化数据样本,并通过机器学习训练样本数据来优化调整智能运维模型。实验验证表明,该技术能够预测网络异常、快速定位故障,并优化调整系统,从而实现智能运维的目标。     

物联网下的远程移动医疗监护系统的设计与实现

患者数量的增多,对医学健康监护有着更多的需求,而传统医疗资源难以满足当前患者对健康监护的实际需求。在物联网背景下,医疗领域发展加快,以物联网为基础的远程移动医疗监护系统研究成为医学热点。它能够通过智能通信方式,对患者进行密切的健康监控,有助于为患者提供良好服务。本文主要从物联网视角着手,研究远程移动医疗监护系统的设计与实现问题。     

基于泛在电力物联网的普适性智能电表状态实时评估方法

针对当前智能电表状态评估存在精确度低、泛化性差和实时困难等问题,本文采用泛在电力物联网构建状态实时评估方法解决该问题。首先,采用决策树算法实现智能电表的分类,整体增强方法的匹配度和适应性;随后针对不同类别的智能电表,采用Apriori算法对样本集数据的特征集进行识别和提取,从而降低特征维度并增强关联性;接着,基于决策引擎实现对智能电表状态实时评估,并以度量学习实现新增物联网采集数据的有效性评估,反馈优化传感设备部署,从而根据评估结果实现对新增部署传感器及其位置的调整,进而根据应用场景不断优化智能电表状态实时评估应用模式。实验结果表明,本方法可实现智能电表运行状况的实时、普适、精准运维评估,进一步解决泛在电力物联网设备现场部署经验不足、校验无目标等问题。     

GPS定位数据的提取与存储系统的设计

针对传统的在VC++平台上实现的GPS定位数据的提取与存储系统已经不能满足系统的实时性和可靠性等需求,以及软件方面存在扩展性、兼容性、移植性差等问题,运用GPS定位技术、多线程串口通信处理技术和数据库存储访问技术,应用Java语言编写,在Eclipse开发工具上设计并实现了一套GPS定位数据的实时提取与存储系统。测试结果表明,该系统运行稳定,实验数据有效可靠,达到了预期的目标。     

支撑电力大数据的LoRa覆盖网研究

LoRa无线覆盖网在通信方式上具有功耗低、灵敏度高、抗干扰能力强、传输距离远等特点,能够满足电力大数据背景下对于电力物联网的通信需求。现阶段电力通信的城区部署仍然存在“最后一公里”通信不到位、通信光纤部署成本高等问题。因此,本文深入剖析LoRa无线通信的传输特点,并基于Lora构建无线覆盖网,从而为电力大数据背景下的应用提供第二传输通道。通过进一步结合电力大数据中设备检查、环境监测的业务场景,定量分析LoRa无线覆盖网在电力大数据中的实时性、可靠性,同时为LoRa在电力通信建设中搭建第二传输通道提供有效参考方案。     

基于K-means聚类算法的章程文本数据安全智能检验分析系统设计

针对现有章程文本数据安全智能检验系统存在的检验精度低、运行性能差的问题,利用K-means聚类算法,从硬件和软件两个方面实现章程文本数据安全智能检验分析系统的优化设计。改装检验分析系统的安全通信网络和智能触摸屏显示单元,扩大系统存储器的存储空间,连接并调试系统的供电电路。在硬件系统的支持下,挖掘章程文本数据,利用K-means聚类算法处理章程文本数据,根据安全漏洞及攻击的智能检测结果,计算当前章程文本数据的风险值,进而得出最终的安全检验结果。经过系统测试实验得出结论：设计系统的平均误检率低于3%,且运行过程中占用的CPU与内存空间小于总运行空间的10%,检验分析的精度最高可达98.52%,即在检测精度和运行性能方面均满足设计要求。