电力大数据存储方案设计

电力企业在大数据时代首先要解决的是海量电力数据的存储问题。针对电力大数据自身特征,分析了电力大数据存储的目的是为大数据挖掘提供保障。为了便于管理电力大数据,阐述了数据存储的优化方案。通过研究电力大数据的存储和管理方案,结合电力企业自身特点,设计了电力大数据的存储架构。     

基于电力大数据分析模型的防返贫预警监测应用

为建立贫困监测机制,对有返贫和致贫风险的人口进行动态监测预警,巩固提升脱贫攻坚成果,本文集合电力数据特征、数据质量、存储方式、管理方法、业务逻辑等进行数据汇总;基于阿里云数据中台,采用Edas中间件、RDS数据库,对脱贫户的用电缴费等数据进行数据清洗及挖掘,形成脱贫户多个维度的用电行为数据分析模型;对脱贫户现状进行数据采样及分析,以"分类监测、分级预警"为原则形成"红、黄、蓝"三级预警,实现全面的脱贫户数据画像,系统地对数据结果进行分析研究,完成脱贫户监测的全流程闭环;助推政府巩固扶贫攻坚成果,深化扶贫监测机制的改革和创新,初步探索出一条运用电力大数据助力乡村振兴的新路子.     

基于电力大数据的企业复工电力指数研究与应用

疫情期间,企业复工情况不仅关系到地方税收和就业,还能深刻反映地方的经济和社会运转状况。准确掌握地区企业复工情况,既可帮助地方政府有效推动复工复产,也可辅助政府制定针对性防疫措施。通过收集浙江省内企业近3年春节期间电量相关基础数据,提出了一种基于GMM(高斯混合模型)和Knee Point算法的企业复工电力指数计算方法。首先,利用GMM对企业进行聚类分析,将其分为春节停工企业和春节不停工企业;其次,利用Knee Point算法分析企业的用电曲线,对春节停工企业是否复工进行判断;最后,基于研究得到的企业复工电力指数模型计算浙江省内各地区复工电力指数,并将计算结果用于辅助政府进行复工复产决策。     

基于数据中台的电力大数据高效挖掘分析技术研究

构建基于数据中台的电力大数据挖掘分析平台,其中数据源层获取来自不同渠道的电力初始大数据,数据中台层数据接入模块负复制传输数据源层获取的多种电力大数据;数据挖掘分析模块在数据服务、运营模块支持下,通过提取电力大数据语义关联特征量,结合模糊C均值算法的特征聚类融合,高效挖掘电力大数据,并利用密度峰值聚类方法分析数据挖掘结果,检测电力数据异常值;业务应用层呈现挖掘分析结果。实验表明该技术可以挖掘到不用电力大数据之间的潜在关系,通过电力正常数据样本点的聚类,筛选出异常电力数据,实现异常电力大数据分析。     

基于云-边-端协同的电力物联网用户侧数据应用框架

物联网技术渗透到电力系统所形成的电力物联网承载着海量数据流,通过电力业务数据化和电力网络信息化,促进电力数据业务化目标的实现。目前电网基于云计算的集中式数据存储与处理,使得海量细粒度的用户侧数据无法得到有效应用。基于此,文章提出了基于云-边-端协同的用户侧数据应用框架,以打破由于计算资源有限而导致用户侧与电力系统的交互壁垒。利用边缘计算与云计算的互补性,以预测预警、分类聚类和需求响应3类用户侧基础数据应用为例,设计了用户侧数据应用框架,以期实现自下而上和自上而下的双向数据流、业务流的协同循环,从而达到对用户侧数据进行广而深的价值挖掘的目标。最后,从物理层、平台层和业务层3个维度对实现该框架的关键技术进行了分析与总结。     

基于电力大数据应用的故障诊断研究分析

阐述了目前电力系统中故障诊断存在的不足,针对一起变电站10kV开关柜负荷电流异常导致的故障,开发了一种电力大数据在电力系统故障诊断中的应用模块,结合电力大数据分析了导致开关柜发生故障的可能原因,并提出了相应的改进措施,为电力大数据在电力系统中的应用提供了典型案例分析。     

基于电力大数据分析的电力消费指数研究与应用

用电量作为国民经济的"温度计"和"晴雨表",与经济运行息息相关,用电量消费的变化折射出经济运行的活跃度,深刻反映了地方经济和社会运转状况.为了深入剖析电力消费的动态变化程度与变化趋势,基于某省近三年电力相关数据,通过引入电力消费现状因子和期望因子,提出并构建了电力消费指数模型,实现了对各区域、产业和行业的电力消费水平精准分析.另外利用深度学习长短记忆神经网络(LSTM)对电力消费指数进行预测,分析社会经济发展趋势,为政府制定政策提供重要参考依据.     

基于大数据的电力装备制造企业客户服务创新

论述了电力装备制造企业客户服务的重要性,分析了电力装备制造企业客户服务现状和存在的问题。在此基础上,基于大数据对电力装备制造企业客户服务进行创新。介绍了应用大数据后的电力装备制造企业客户服务数据分析系统,以及大数据在电力装备制造企业客户服务系统中的应用。     

基于大数据的电力营销管理的研究

文章探讨了如何借助大数据技术制定相应的管理制度,借此来弥补当前电力营销服务缺陷,希望为基于大数据技术下的电力营销管理工作的开展提供理论参。     

基于电力大数据的宁夏乡村振兴研究

为充分发挥电力数据在乡村振兴战略实施中的价值,利用大数据挖掘技术将电力大数据与乡村振兴战略相结合,围绕乡村居民生活水平、乡村经济发展、乡村产业发展等方面,分析电力数据与农村经济发展之间的关联性,掌握乡村产业发展态势,分析闽宁镇特色乡村振兴做法,从数据显现上为其他贫困地区提供明确的、具有典范意义的乡村振兴实施意见.构建乡...     

大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用

首先对大数据进行了阐述,进而讨论了大数据时代下电力企业面临的巨大挑战;在此基础上指出在电力大数据时代下利用数据挖掘技术对电力企业产生的巨大影响;然后通过描述数据挖掘技术的一系列步骤,指出了电力大数据时代下,数据挖掘技术在电力企业的实现途径;最后,从智能电网、电力客户关系管理、信息系统的发展以及能耗问题等四方面论述了大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用前景。     

基于电力大数据的工业用户营商环境优化

作为工业大国,工业用电占我国电力消费的60%以上,为进一步优化工业用户营商环境,激发市场主体活力,以工业用户历史用电数据为数据源,结合现有云平台系统Spark内存批处理的大数据处理框架,建立工业用户电力运营成本分析优化模型。分析工业用户历史负荷情况,依据算法预测出其未来一年的负荷,将现有电价规则训练为电价分析模型,代入工业用户未来一年的负荷情况,可得到该工业用户最优的变压器配置和电价策略。科学分析工业用户电力运营成本,制定优化方案,可切实帮助用户降低企业用电成本,解决企业受电成本虚高问题,实现由被动服务向主动优质服务转变。     

基于Spark框架的电力大数据清洗模型

针对电力大数据清洗过程中的提取统一异常检测模式困难、异常数据修正连续性及准确性低下等问题,提出了一种基于Spark框架的电力大数据清洗模型。首先基于改进CURE聚类算法获取正常簇;其次,实现了正常簇的边界样本获取方法,并设计了基于边界样本的异常识别算法;最后通过指数加权移动平均数实现了异常数据修正。通过对某风电场风力发电监测数据进行了数据清洗实验分析,验证了清洗模型的高效性、准确性。     

电力企业数据中心数据管控的研究与应用

为实现数据中心数据管理规范化,高效地完成数据中心系统平台和接口运行的监控工作,文章对电网企业数据中心数据管控平台研发工作进行了介绍,阐述了平台的功能和技术架构设计。描述了关键解决方案,总结了平台应用成功经验。该平台的应用规范了数据中心数据的使用,提高了运维工作效率,能够对其他企业数据中心管控工作提供参考。     

基于云计算的电力大数据分析技术与应用

为解决电力数据分析系统在大数据时代面临的严重的性能与可伸缩性瓶颈,更好地满足生产、营销等系统的需求,分析了云计算技术的优势,提出了基于云计算的电力大数据分析系统体系结构及关键技术。基于分布式并行计算框架Hadoop和Hive,面向电力大数据特征,设计了多维索引、SQL自动翻译工具和支持数据更新的混合存储模型3项性能提升技术,实现对传统电力数据分析系统的升级优化。在浙江电力用电信息采集系统的实际部署经验表明,和传统电力数据分析系统相比,该系统以1/8的硬件成本,获得平均5倍的性能优势。证明了云计算技术能够显著提升电力大数据查询与分析性能并有效降低成本。     

面向智能电网应用的电力大数据关键技术

大数据为智能电网的发展注入新的活力,掌握电力大数据的关键技术对电力行业的可持续发展和坚强智能电网的建立具有重要意义。在分析大数据、云计算、智能电网三者关系的基础上,给出具有通用性的电力大数据平台总体架构,并从电力大数据的集成管理技术、数据分析技术、数据处理技术、数据展现技术4个方面深入探讨符合电力企业发展需求的大数据关键技术的选择。最后通过3个典型案例,分析了电力大数据关键技术在新能源并网、风电机组安全评估、电网灾难预警上的应用。大数据关键技术在电力行业的广泛应用必将带来行业的变革,将智能电网的发展推向新的阶段。     

基于ELM-SVM模型与电能计量大数据的窃电识别技术研究

窃电现象破坏社会供用电秩序,严重时更会阻碍新型配电系统建设的发展。为了更精确地识别窃电行为,提出了一种基于极限学习机（ELM）与支持向量机（SVM）相结合的窃电智能识别模型。利用电能计量大数据,分析窃电用户数据状态指标,构建窃电指标评价体系;利用指标评价体系训练窃电智能识别模型,进而以ELM-SVM预测模型来识别窃电用户。该方法有效集合了ELM算法与SVM算法的优点,算例表明,识别模型的识别准确率可达97.8%,说明ELM-SVM结合方法是可行的,实现了对用户窃电行为的高精度、高效性预测识别。     

基于大数据的发电集团数据体系规划与设计

为了提升企业的管控能力,需要对企业的无形资产即信息资源进行有效整合和深度应用。文章对集团企业数据体系的规划、设计和建设进行了初步研究和探讨,界定了数据体系规划的内容,明确了研究方法。通过对企业价值链及业务活动的分析,建立了集团公司信息资源体系架构,结合大数据技术,设计了数据管理和应用的技术平台,用于指导企业基于大数据技术的数据平台构建。     

大气污染防治法对电力工业发展的宏观影响

阐述大气污染防治法新修订的主要内容；重点从电力需求、结构和布局调整、生产和污染控制水平、依法对环境保护进行科学管理、建设和运行成本变化等方面分析大气法对电力发展的宏观影响；提出电力企业在贯彻大气法中应注意的事项。     

基于多代理技术的电力控制中心综合数据平台设计

针对当前电力控制中心综合数据平台建设现状,提出了一种切实可行的建设模式。以该模式为基础,构建了基于多代理技术的电力控制中心综合数据平台系统框架,并研究了知识表达代理、虚拟终端代理、可缩放矢量图形（SVG）生成代理、模型生成代理等多代理模型及实现方式,以实现电力控制中心不同应用系统有机结合,达到数据的高度整合和共享。