应用数据融合的电网故障诊断

电网发生故障时,由于保护及断路器的拒动、误动等因素使得诊断结果存在不确定性。首先提出了应用数据融合的电网故障诊断方法;再针对融合故障发生时的开关量和电气量信息,利用模糊Petri网对开关量信息进行分析,利用希尔伯特-黄变换HHT(Hilbert-Huang transform)对电气量进行分析,提取开关量故障度、幅值故障度、频率故障度和能量故障度,并利用D-S证据理论对各种故障表征予以融合,进而得故障诊断结果;最后,通过仿真验证所提方法能充分利用电气量信息,减小单一开关量的不确定性因素的干扰,提高故障诊断的精度。     

“数据融合”成大数据释放价值不可或缺的一步

正我们所处的社会已经从IT(Information Technology)时代全面跨入DT(Data Technology)时代,数据渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为关键的生产要素之一。从Gartner发布的大数据技术成熟度曲线图中可以看出,大数据已不在是停留在概念层面,而是正式进入了产业化应用进程中。据统计,仅全球交通、教育、消费、电力、能源、健康与金融等7大重点     

数据融合在氧量测量中的应用

针对锅炉氧量传感器故障率较高，测量误差大的情况，将D-S证据理论和分批估计数据融合方法应用到信号处理中，并对2只传感器的输出进行处理，使结果能准确反映锅炉燃烧情况，具有可靠性高、鲁棒性好的优点。     

电力系统智能预警的数据融合应用

数据融合技术运用在电力系统智能预警中,设计了3种数据融合的方式——阶段型融合方式、目标型融合方式、混合型融合方式。然后建立了基于智能预警的数据融合的数据库,归纳了数据融合的方法以及数据融合的通信准则和集成技术。     

数据融合技术在异步电机故障诊断中的应用

将数据融合方法引入到异步电机的故障诊断中,通过不同传感器综合采集异步电机运行时的各个状态参数,运用并行BP子神经网络对异步电机进行局部诊断,再用D-S证据理论对局部诊断的结果进行全局融合,实现对异步电机的准确诊断。实验表明,诊断结果的可信度显著提高,不确定性明显减少,证明了该方法是有效的。     

数据融合技术在变压器状态评估中的应用

电力变压器是电力系统及变电站的最至关重要的设备之一。对电力系统进行运行维护时,监测并预报变压器运行状态并且能够有效地监测并判断变压器的故障情况具有非常现实的意义。基于设备状态信息融合技术,分析了D-S证据理论的基本原理、组合规则和决策过程。通过具体的实例论述了诊断方法的具体可行性,比较了单一诊断方法(只经神经网络判断的结果)与信息融合技术的正确率,并指出信息融合技术的发展优势和可实现性。     

基于多维度业务数据融合的继电保护移动运维系统设计及实现

针对继电保护设备台账多端维护及信息与现场不一致、巡检记录繁琐易出错、人工定值校核工作量大且易漏核、智能变电站光纤回路及信号无法可视化展示等运维问题。本文通过构建基于多维度业务数据融合的继电保护移动运维系统,与统计分析系统融合实现台账数据单端维护、多系统共享;与状态检修系统融合实现巡检内容标准化、报告整理智能化;与二次设备在线监视系统及OMS定值整定系统融合实现定值校核智能化,提高校核效率;与SCD管控系统融合实现智能设备虚回路、虚端子及回路关系图形化直观展示。通过上述分析本系统实现变电站继电保护信息自动采集、智能整理、交互融合和网络共享,在降低运维成本的同时,有效提升继电保护设备及二次回路现场运行、检修的作业水平和管理水平。     

突变数据融合在电力传感器网络中的应用

针对传统电力传感器网络下突变电力传感数据的融合方法无法将传感器节点发送的多个电力传感数据同时进行消除热备份融合处理,使电力传感器采集的信息不完整,存在较大弊端,提出了一种基于电力传感器下神经网络的电力传感数据融合模型.将电力传感器采集的电力传感数据信息划分簇层次结构与神经网络的层次结构相结合,设计一个多层电力传感数据融合感知模型,将以簇为单位的电力传感数据通过神经网络将突变电力传感数据发送给汇聚节点进行融合.仿真结果表明,基于电力传感器下神经网络的电力传感数据融合模型可以同时对传感器节点发送的多个电力传感数据进行消除热备份,达到电力传感器网络完整采集有效信息的目的.     

大数据与智能客服的融合应用实例

大数据技术和人工智能技术正在以前所未有的速度、广度、深度与现实世界紧密结合,并通过计算能力、数据、模型和算法四大要素的联合作用,快速渗透到各个行业。国家电网公司高度重视大数据和人工智能在电网业务中的作用,把数据作为信息化的核心。文章以营销智能客服与大数据的融合应用举例,研究实时语音数据智能转译、海量历史数据挖掘分析,以及融合应用的全方位业务管理模式。通过业务数据验证,实现了用数据管理企业、用人工智能提升效率、用融合应用驱动业务改进的目标。对其他电力业务的大数据与人工智能融合应用具有一定借鉴意义。     

多方数据融合的山洪灾害模型应用研究

山洪灾害预测是应急管理工作中的一个重要部分,如何实时、准确得到灾害数据并进行关联分析,是灾害调查中的一个难点.研究了洪涝与地质灾害多方数据的感知与融合,通过结合多方数据融合组件、天-空-地的立体网格体系、数据分析引擎与算法模型、数据同化技术、核心专业模型以及人工智能分析等关键技术,搭建出轻量版山洪、泥石流、山体滑坡大数...     

交通能源融合大数据平台架构与应用

交通系统的深度电气化和新型电力系统的快速发展加强了交通系统和能源系统的耦合,交通网与能源网呈现深度融合的趋势。两网的数据融合是实现两网高效交互及协同运行的关键技术。基于交通能源互联网的理念,提出交通能源融合大数据平台架构。对交通能源融合大数据平台在数据融合、分析、应用、安全方面所面临的挑战与难点进行分析,总结归纳大数据平台建设所需的关键技术。结合交通能源互联网在实际工程项目中的初步探索,给出交通能源融合大数据平台的典型应用方向。最后,对交通能源融合大数据平台的应用前景进行展望。     

数据融合技术在大型企业电网数据平台的研究与应用

在大型企业电网系统中,大数据产生于整个电力系统的各个环节,如电网调度中心自动化、运行方式和继电保护等各部门专业由于独立构建各自的数据库,各自拥有独立的数据模型,各自的数据采用不同类型、编码规则的数据模型存储,导致多元电网运行参数不一致,无法共享参数信息,互相辨识数据,缺乏彼此协同机制与一致性,出现了"一个电网,多套参数...     

电网统一规整数据的实现及应用

介绍了电网统一规整数据模型的实现及其在电网运行统计业务中的应用。电网统一规整数据是指对电网运行数据进行抽象化处理,按照统一的数据描述规则形成的数据模型。通过电网运行数据模型的标准化和规范化处理,实现数据采集、数据校验、数据加工、报表展示、数据输出五大处理流程环节的工具化及可视化管理,使整个电网运行统计工作过程更加规范和灵活,有效地提高了数据统计工作效率和电网运行管理水平。     

应用Symphony系统实现报警数据的处理

在介绍了Symphony系统的组成和特点的基础上 ,着重分析ABB新一代分布式过程控制系统对火力发电机组报警信息数据采集和数据处理的实现 ,合理可靠数据结构的建立 ,以及Conductor报警画面的组态等 ,并介绍了在漳山发电厂 30 0MW机组应用中获得的效果。     

基于数据融合技术的数据采集系统

本文以运行列车为控制对象，介绍了基于数据融合技术的数据采集系统的设计、构成及其应用。     

基于小波神经网络和数据融合的直流系统故障检测方法及实现

针对直流供电系统接地故障,提出了一种将多尺度神经网络和数据融合技术相结合的故障检测方法,利用小波神经网络对来自直流系统的采样信号进行滤波,再应用数据融合技术对滤波后的信号进行分析处理以判断是否存在接地故障.该方法弥补了传统检测方法的缺陷,并可以实现利用微机装置在线检测.文章采用"PC机+数据采集卡"的形式实现了故障检测的硬件设计,并通过仿真分析和相关实验,验证了该方法应用于直流系统故障检测的可行性.     

莫糊理论在多传感器数据融合中的应用

针对传感器测量数据具有模糊性和不确定性的特点,提出了一种将模糊数学和非负特征向量理论相结合的数据融合算法。首先利用格罗贝斯准则剔除误差较大数据,然后将各传感器测量值与估计值模糊化,计算测量值与估计值之间的模糊贴近度,据此求得每个传感器的相对权重,进而得到融合结果。最后通过实验证明了本文方法可以提高融合效果。     

数据融合方法在火电厂在线性能计算中的应用

通过对国内外火电厂应用优化软件的分析,提出现有优化软件的不足和需要进一步研究解决的问题,并说明了解决的方法。给出了数据融合算法及其在火电机组在线性能计算中,应用计算结果能更准确地反映机组的运行状况。     

大数据和虚拟现实技术的产业融合应用分析

在大数据时代下,大数据技术与虚拟现实技术的结合催生出了很多新兴产业,给各行各业的发展、创新都带来了不少的机会,从而促进了我国现代化进程的步伐.本文重点分析大数据技术的发展现状和虚拟现实技术,以教育行业为例,研究、分析大数据与虚拟现实技术的结合对教育市场的影响,并总结出大数据与虚拟现实技术的产业结合成果.     

数据融合在变压器油击穿电压测试仪中的应用

为提高变压器油击穿电压测试仪的测量准确性和测试结果的可靠性,采用了基于单传感器重复采样的不要求测量数据任何先验知识的数据处理方法,仅依据有限次测量数据的测量精度确定不同数据的相应权数以计算出误差最小的击穿电压测定结果。介绍了单片机控制的击穿电压测试仪的硬件组成和工作原理;论述了具有最小均方误差的自适应加权数据融合方法;给出了计算击穿电压融合值的流程。试验表明,这种融合算法能有效提高击穿电压测试仪的抗干扰能力,提高测量的准确性和重复性。