面向能源系统的数据科学:理论、技术与展望

以多能源互补协调、"信息—物理—社会"系统深度融合为特征的大能源系统正在出现。因此,急需对面向能源系统的数据科学及大数据挖掘理论与技术开展深入研究。在此背景下,初步探讨了数据科学及其在大能源系统中的应用。首先介绍了数据科学的基本理论,并着重讨论了统计学习理论及数据质量理论的重要性。接着,介绍了深度学习、转移学习和多源数据融合等大数据挖掘技术的新进展。最后,对数据挖掘技术在能源系统中的应用现状做了简单回顾,并展望了未来能源系统数据挖掘研究中值得关注的若干问题。     

大能源思维与大数据思维的融合(一)大数据与电力大数据

大能源思维将电力视为能源生产与消费全流程中的枢纽环节,藉此推动上游一次能源的清洁替代与下游终端能源的电能替代,支撑能源的可持续发展。大数据思维将各种数据资源从简单的处理对象转变为生产的基础要素。这两种思维的融合,使电力大数据成为大能源系统广泛互联、开放互动及高度智能的支撑,包括:广域多时间尺度的能源数据及相关领域数据的采集、传输和存储,以及从这些大量多源异构数据中快速提炼出深层知识并发挥其应用价值。作为两篇论文中的开篇,在演绎大数据基本概念、结构类型及本质特征的基础上,归纳电力大数据的特点。针对综合能源,通过基于数学模型的因果型数据、无因果关系的统计型数据以及参与者博弈型数据的融合,构建信息能源系统的知识挖掘平台。其续篇将讨论信息能源系统,并通过若干案例,反映大数据思维对提高大能源经济性与可靠性的贡献。     

多证据融合下电力信息物理系统风险评估研究

电力与信息的深度融合是能源互联网的发展趋势,一旦电力网或信息网发生风险与故障,电网运行的稳定性将受到极大影响。针对电力信息物理融合系统风险等级评估准确性较低的问题,提出了基于证据理论的风险评估方法。首先,通过识别电力信息物理融合系统的关键风险因素,从电力空间、信息空间和网架结构3个方面构建了电力信息物理融合系统风险指标体系。其次,借助证据融合理论实现了电力信息物理融合系统风险等级计算模型,并利用该模型评估分析了5个不同的电力信息物理融合系统,得出了各个电力信息物理融合系统不同的风险等级,验证了所提模型对评估电力信息物理融合系统风险等级的适用性。     

面向技术监督的电能质量数据融合研究

针对电能质量在线监测系统存在的信息孤岛问题以及技术监督平台存在的缺乏系统运行数据问题,提出了面向技术监督平台的电能质量数据融合的整体解决方案.首先分析了电能质量在线监测系统及技术监督平台的发展需求,然后从整体方案和接口方案的角度研究了传什么、怎么传、怎么用这三个关键技术.论文最后给出了数据融合方案的工程实现.     

基于大数据云平台的电力能源大数据采集与应用研究

随着智能电网建设的不断推进,电力系统中运行的采集终端数量大幅激增。面对采集到的海量用电数据,如何快速挖掘出有价值的信息,指导企业发展并服务社会民生,显得尤为迫切。文章介绍了利用分布式架构的用电信息采集系统采集用电数据,建立大数据云平台,通过BP神经网络算法等大数据分析方法,提高线损治理成效,实现负荷的准确预测,并在光伏、车辆网等新的领域对电力能源大数据应用的研究进行了展望,对未来电力能源大数据的深化应用有重要的指导意义。     

考虑物理-信息虚拟连接的电力信息物理融合系统的脆弱性评估

不断发展的自动化与信息技术的广泛应用明显提高了现代电力系统的运行水平,电力信息系统与电力物理系统的融合也逐步广泛和深入,从而进化为电力信息物理融合系统(CPPS)。在CPPS中,信息设备的故障会影响物理系统的安全可靠运行,而外部对物理与信息元件的攻击则可能导致停电事故。在此背景下,为了分析物理元件与信息元件的交互影响,将CPPS抽象模拟为物理节点、物理-物理连接、信息节点、信息-信息连接与信息-物理连接5类元素,并在此基础上评估信息系统受损对物理系统运行的影响。在博弈论的框架下构建了双层数学规划模型分别对物理与信息环节进行了防御资源分配,用于量化存在假想攻击下系统中各环节的重要程度。以修改的IEEE 14节点系统为例进行了仿真计算,结果验证了所提方法的可行性与有效性。     

面向能源互联网的大数据关键技术研究

随着能源互联网的不断发展,越来越多的业务数据被采集和存储,如何从这些数据中挖掘出对能源互联网运行有用的知识至关重要。文章从数据源层、数据管理层、数据计算层以及数据应用层等4个层面构建面向能源互联网的电力大数据体系架构,在此基础上,详细描述面向能源互联网的大数据智能化高效分析挖掘技术和面向能源互联网的信息物理融合安全技术。通过对能源互联网大数据分析和安全技术的总结,为能源互联网安全、可靠、高效运行提供重要的依据。     

网络攻击下电力系统信息安全研究综述

随着信息和通信技术的发展,传统电力系统已经转变成一个具有实时感知、动态控制和信息服务等功能的电力信息物理融合系统。信息系统在优化电力系统功能的同时,网络攻击带来的信息安全问题使电力系统的安稳运行敲响了警钟。文中针对电力信息物理融合系统环境下的网络攻击问题展开讨论,基于攻击目标的差异性对网络攻击进行分类。在研究图论攻击建模方式的基础上,提出网络攻击下实现系统综合安全评估的必要性。最后对电力信息物理融合系统的研究工作进行展望。     

电力CPS的架构及其实现技术与挑战

引入前沿信息技术并把电力系统和信息系统进行深度融合是实现电力系统智能化的关键。信息物理融合系统(cyber physical system,CPS)是通过3C(computation,communication,control)技术将计算、网络和物理环境融为一体的多维复杂系统,通过多技术有机融合,实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务,具有非常广阔的应用前景,因而在国际上受到了普遍重视。在此背景下,基于CPS概念并结合电力系统特点,提出建立电力CPS的思路和框架。首先,概述了CPS的概念、主要功能和技术特征。之后,构造了电力CPS的架构和主要组成部分,指出了实现电力CPS的若干关键技术。最后,从基础理论、建模方法、仿真算法、安全性分析、可靠性分析、系统设计与规划、运行调度、标准化等方面讨论了电力CPS研究中所面对的主要挑战。     

大能源思维与大数据思维的融合：(二)应用及探索

前一篇论文诠释了大数据及电力大数据思维。一方面将能源系统作为信息物理系统(CPS)概念中的物理系统,以打通电力系统与一次能源系统及终端能源系统之间的物理藩篱;另一方面,将专用网及互联网共同组成通信环节,打通调度业务与经营业务之间的信息壁垒。通过因果关系型、统计关系型及博弈等行为关系型的数据及相应的大数据技术,物理系统与信息系统融合为信息物理能源系统(CPES)。作为两篇论文的续篇按此观点探索电力(能源)大数据的应用,并通过若干课题的研究,归纳大数据技术对提高能源流在不同时间尺度及空间中的经济性与可靠性的作用与途径。包括:1在原本完全依靠统计分析的过程中加入因果分析手段,以提高前者的适用性与精度;2在原本完全依靠数学模型分析的过程中加入统计分析手段,以提高前者的效率;3综合应用模型分析、相关分析、行为分析与实验经济学仿真分析等手段,开创那些无法单独采用一种分析手段有效探索的研究领域,例如大能源系统与自然环境、社会环境、市场经济、政策等非能源环节的交互影响。     

CPU-GPU异构计算框架下的高性能用电负荷预测

随着电网的快速发展,用电信息采集系统的数据计算业务面临着巨大挑战.近年来,图形处理器(GPU)因其在浮点计算速度和存储带宽方面的优势成为高性能计算问题中的研究热点,也被成功应用在电力系统计算分析等科学计算领域.在基于人工智能方法的电力负荷预测问题中,以往大部分研究仅考虑了使用GPU加速预测模型的训练,而并未应用在数据集的获取和计算上.提出了一种基于中央处理器-图形处理器(CPU-GPU)异构计算框架下全流程加速的高性能用电负荷预测方案.首先结合统一计算架构(CUDA)和多线程技术实现了使用多台GPU完成用电负荷的并行预处理,随后在聚类分析后基于XGBoost算法完成了多台区负荷预测,并利用GPU加速了模型的训练计算.最后通过对深圳市43254个台区用电信息的实例分析,验证了所提方法的高效性与适用性.     

基于数据平台的电力市场数据整合交换

电力市场技术支持系统建设需要依据信息化现状展开。提出一种基于数据平台、异构系统环境下的电力市场数据整合交换方法,实现了各系统间的紧耦合、松耦合的互联关系,并完成电力市场环境下的应用支撑和数据整合交换功能。介绍了系统整体框架和数据流,对统一命名、IEC 61970应用、中间件技术、面向主题数据存储、市场数据规范、市场数据流程管理和市场数据交换等关键技术进行了分析。其主要技术已在日前电力市场实践中得到应用。     

厂级监管及生产实时系统体系结构与应用分析

厂级监管及生产实时系统以分散控制系统为基础,以经济运行和提高发电企业整体效益为目的,旨在为火力发电生产节能降耗及企业领导的决策提供重要的依据。厂级监管及生产实时系统运用了网络通信、B/S架构发布平台、实时/历史数据库、数据接口等技术和方法,完成了包含厂级生产过程的监控和管理、运行人员的操作指导,设备预测维护等功能,为发电企业节能减排的达标提供理论指导,由此带来了巨大的社会效益。     

大型互联电网继电保护整定计算数据一体化管理系统

在分析现有网省调继电保护整定计算参数交换存在问题的基础上,利用数据拼接、数据迁移和图形融合等关键技术,提出并实施了整定计算数据一体化管理系统。基于分布式建模和图形数据拼接建立了整定计算基础数据的一体化平台,实现了整定计算拓扑图形和数据的分布维护、集中共享,为网省整定计算工作的一体化提供了完整的数据平台。     

基于云平台的通信电源控制系统

利用云平台进行大数据处理与系统控制是分布式监控系统的未来发展方向。通过对通信电源系统工作原理以及云平台技术的研究,提出了基于云平台的通信电源控制系统。研究了通信电源控制系统以及基于Hadoop云平台的分布式数据存储技术,并做出了基于Linux HA的数据完整性分析。通过该平台的搭建,大大提高了通信电源系统的控制水平与控制效率。     

跨平台电网规划数据融合与存储模式

随着电网规划各业务系统平台的建立以及异构业务数据的急剧增加,急需打破各系统平台之间的业务壁垒,建立完善的业务信息共享与交互体系。文章在分析现有业务系统数据格式及存储现状的基础上,深入研究异构数据融合与存储的关键技术,并提出一种跨平台电网规划数据融合与存储模式。通过建立统一业务数据信息模型,完成异构数据的融合处理;构建基于Hadoop的分布式文件存储系统,实现海量异构数据高效快速的存储与索引,为电网规划系统乃至电力行业的海量异构数据与信息共享提供理论指导与体系架构支撑。     

全面数据质量管理框架在配电网领域的应用分析

电力数据质量问题日益突出,影响了电力数据挖掘和能源大数据分析的准确性和有效性。本文针对当前电力系统新环境下配电网数据特点及产生数据质量问题的原因进行梳理,获得数据质量出现的主要影响因素;给出提升配电网数据质量的管理平台架构,并对数据质量评价和数据质量控制两个核心技术内容进行分析;提出考虑数据质量管理需求的异常数据剔除及修复策略,实现对不同类型的数据进行动态治理及数据修复。最后通过实际配电网数据验证了质量管理和提升效果。     

智能用电服务系统应用研究

为满足客户对供电服务质量、多元化服务方式不断增长的要求,解决电网企业终端用户市场化的问题,适应智能电网整体发展的需要,研究利用SG186营销应用系统和用电信息采集系统,整合95598短信平台、营销GIS平台、智能工业园区和智能小区平台,运用计算机及网络技术,在调查用电服务需求的基础上深入研究智能用电服务需求,分析智能用电服务需求对原营销业务应用的影响,构建智能用电服务系统。向用电客户提供智能用电服务,支撑电力系统节能降耗,提升电网企业市场运营能力。     

一种基于嵌入式Linux操作系统通信管理机的设计与实现

通信管理机作为变电站自动化系统中的数据枢纽,在整个变电站自动化系统中承担着重要角色,首先分析了科技进步为通信管理机的更新改造带来了可能,然后提出了基于嵌入式Linux操作系统的通信管理机的设计关键,特别是在操作系统、硬件平台、系统应用软件等方面提出了具体的设计策略。按照文中设计关键开发的新一代通信管理机功能上具备实时、可靠、可扩展、丰富网络支持等属性,现场运行稳定,是通信管理机发展的新方向。     

基于信息融合技术的电力综合监控系统设计

针对电力监控系统存在功能单一、集成度低、互操作性不强、实时性差等问题,采用多元信息融合技术,提出一种基于嵌入式平台和无线通信技术的设计方案。文章给出了系统硬件和软件的实现方法,系统在监测区域部署ZigBee无线传感器网络,将监测数据汇集到嵌入式网关,实现统一的数据管理和用户远程访问,构建了监控管理信息平台,从而完成电网海量实时监测数据的采集、传输、存储和处理。系统能满足高集成度的电力监控应用需求,具有扩展性好、功耗小、成本低、实时在线等优点。