智能变电站海量在线监测数据处理方法

通过对智能变电站状态监测数据的特点以及Hadoop云计算技术的分析,研究数据检测机制以及索引构建方法,提出一种基于Hadoop的智能变电站在线监测数据可靠存储及快速查询方法.该方法将变电站在线监测所收集的海量变电设备在线监测数据冗余存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中,对在线监测数据的索引表结构进行优化,并存储在分布式结构化数据库(HBase)中,实现海量在线监测数据的快速查询.搭建基于Hadoop的在线监测数据处理实验平台,进行了基准测试、排序测试以及在线监测数据读写性能测试等.测试结果表明,上述方法及平台在查询时间、读写效率及吞吐量等方面具有良好的性能,能够满足智能变电站大规模在线监测数据的可靠存储及高效处理的需要.     

依托Hadoop架构的海量变压器实时监测与存储方案构建

随着智能电网的建设以及电力变压器在线监测技术的成熟,电力变压器在线监测数据呈现出体量大、类型多等特点。使用传统存储技术存储变压器在线监测数据,已不能满足实时、快速的需求。为此,设计基于Hadoop集群的变压器在线监测数据存储方案。该方案利用HBase(分布式列式数据库)具有快速实时读写数据的优势,将变压器在线监测系统采集的海量数据实时快速地存储。为能自动快速实时收集数据和避免因数据流过大造成系统崩溃,分别采用Flume(日志收集工具)和Kafka(分布式流处理平台)收集和缓存数据。以电力变压器在线监测的油色谱数据为例,验证了所提存储方案的可行性和有效性。     

基于云计算的分布式电源管理系统设计与实现

为了解决分布式电源管理系统海量数据处理的难题,提出了一种基于Hadoop的云计算解决方案,通过云平台实现对海量数据的快速、高效处理。设计了一种有效的数据存储方案,通过HBase数据库实现了海量数据的分布式存储,并利用高效的分布式文件系统(HDFS)集群架构实现了数据存储的高可用性(HA)设计。针对数据处理结果的特点,提出了一种对处理结果的有效存储方案。     

基于分布式文件系统的海量电能质量监测数据管理方案

目前,电能质量监测数据已经呈现海量化的趋势,如果仅用关系数据库存储,将带来存储占用空间大、存取速度慢、可扩展性差等问题。文中通过分析现有电能质量监测系统中的数据存取特征和硬件环境,提出了一种基于分布式文件系统的海量电能质量监测数据管理方案。此方案将不同电能质量指标的历史监测数据分别压缩后存储在文件中;利用现有监测子站以及相关系统的分布式异构服务器作为文件服务器以存储数据文件;利用监测主站服务器作为主服务器,保存数据特征值和文件索引,并对文件资源进行统一管理。此方案充分利用了各服务器的存储空间和网络带宽,节约了存储空间,提高了存取效率,具有较高的可靠性和可扩展性。以存储100个监测点180 d数据为例,此方案存储空间占用仅为传统关系数据库方案的2.28%;以检索某个监测点180 d的5次谐波三相电压幅值数据为例,此方案加速比约为16.49倍。在四川电能质量一体化数据平台中的成功应用证明了此方案的可靠性和实用性。     

省级电能计量自动化系统海量数据的分布式并行处理

为提高省级电能计量自动化系统海量数据的计算效率,提出分布式并行处理的方法和模型,通过对电能计量自动化系统的分析、业务数据处理流程的梳理,设计开发了海量数据处理平台。在海量数据处理平台和传统的存储过程平台上对实际运行数据进行测试对比,结果表明所设计的海量数据处理平台能有效地解决海量数据存储方式、海量数据吞吐、容错能力和高效计算处理等方面的问题。     

基于统一通信平台的广西电网电能质量在线监测系统

为全面了解广西电网电能质量状况,提高电能质量在线监测水平,针对目前广西电网不同厂家、不同型号、不同通信规约的电能质量监测装置接入系统时存在的技术问题,建设了一套基于统一通信平台的电能质量在线监测系统。该系统采用分布式结构,通过统一通信平台实现多数据源快速接入,可提供海量电能质量监测数据用于分析,使管理人员迅速准确地了解各负荷及设备运行工况,完整掌握电网电能质量状况,为电能质量综合治理提供科学依据和决策支撑。     

广西电网电能质量智能监测分析系统建设与应用

目前电能质量监测装置的类型众多,存在数据存储格式不统一,在线监测数据无法共享利用等诸多问题.广西电网公司建立了电能质量智能监测分析系统,实现了对电能质量监测数据的统一管理,为数据的共享和应用提供了一个通用平台.介绍了广西电网电能质量智能监测分析系统的建设与应用情况,利用系统对110 kV甘祥变电站电能质量状况进行分析,并就如何提高监测系统运行可靠性提出了相关建议.     

基于本体的电能质量监测信息智能检索模型

针对目前国内外电能质量监测系统普遍采用基于目录查询的传统检索方式,难以满足用户快速、高效、个性化的从海量监测数据中检索有用信息来从不同侧面评估电能质量,检索结果也难以反映电能质量各指标间相互影响的问题,提出了一种基于本体的电能质量监测信息智能检索模型的设计思路;探讨了该智能检索模型的本体关系及构建方法、体系结构和检索流程,并以模糊综合评估方法为例,说明了本智能检索模型的实现过程与关键步骤。该文所提出的智能检索模型设计思路对实际电能质量监测信息智能检索系统的实现具有一定的指导意义和工程实用价值。     

基于Hadoop的智能电网数据安全存储设计

针对智能电网下海量数据的存储问题及数据保密性和完整性需求,分析了现有安全存储方案的特点,结合智能电网应用环境的特殊场合,设计了一种基于Hadoop的智能电网数据安全存储方案。该方案充分利用了HBase高性能优势和现代密码技术,将密钥与密文的管理分离,具有安全性好、密钥管理方便及效率高等特点。开发了基于Hadoop的原型系统,对方案的时间开销进行了分析,并通过相关实验证明了方案的有效性和可行性。     

基于DDNS的3G无线通信技术在电能质量在线监测系统中的应用

传统有线通信方式已无法满足广域分布式电能质量在线监测系统对偏远地区以及用户侧的电能质量实时监测要求。从实际工程应用需求角度出发,提出构建电能质量在线监测系统的两种3G无线通信方案,并详细说明基于DDNS的3G无线通信方案的应用,包括网络结构、监测数据选择、数据完整性机制等,可用于指导实际的3G无线通信电能质量在线监测系统的建设。     

一种基于功率闭环控制的改进全局MPPT方法

在部分阴影的条件下,光伏阵列的P-U特性曲线呈现多峰值。针对现有方法在多峰值情况下最大功率点追踪的速度和准确度的不足,提出了一种基于功率闭环控制的改进方法。该方法首先采用功率闭环控制确定最大功率点所在电压范围,其次通过分析粒子群法和0.8倍开路电压法,选取适合算法对该电压范围进行精确的追踪。最后以两种典型的阴影条件为例,对现有的基于功率闭环的方法和所提方法进行对比仿真。结果证明了两种方法均能精确地追踪最大功率点,所提方法在追踪速度上有显著提升。     

海量配电网调度监测信息的非主行键倒排索引查询技术

为解决配电网调度监控系统数据体量不断增大导致数据检索速度越来越慢的问题,结合数据同步技术与倒排索引机制,提出了一种二级索引架构。使用数据库的同步组件与索引器生成非主行键索引,在搜索时先获得数据主行键,再根据主行键检索到需要的数据,完成非主行键检索,再利用倒排索引技术改变数据的信息结构,缩短检索时间。以某铁路局10 kV供电调度监控信息为算例,进行非主行键检索测试。结果表明:完成非主行键检索所用时间为161 ms,满足在配电网调度监控系统中对数据进行快速检索的工程应用需求。     

基于最优权重与雷达图的变压器状态评估

实现更加贴近电力变压器实际运行状态的评估,对于电网合理、经济、科学安排检修具有重要意义。针对主观、客观权重单一评估或者简单将二者拟合造成整体评估片面性的问题,提出了基于最小方差理论的最优组合赋权方法,使得权重得到更加合理的分配。将雷达图法的特征量计算方法应用到变压器评估中,使得评估结果更加直观、简洁,也避免数据信息在归一化过程中的遗漏。运用该方法对实际变压器数据进行了分析,验证了方法的可行性和合理性。     

基于PCA-GA-LSSVM的输电线路覆冰负荷在线预测模型

针对目前输电线路覆冰负荷预测模型存在的预测精度不足、模型参数选择随意性强、预测效率低等问题,提出了一种基于现场监测数据的输电线路覆冰负荷在线预测模型。首先基于主成分分析法(PrincipalComponent Analysis, PCA)提取微气象数据中的有效信息,并采用遗传优化算法(Genetic Algorithm, GA)对惩罚系数等模型参数进行优化确定,建立离线最小二乘支持向量机(LeastSquaresSupportVectorMachines, LS-SVM)模型。然后基于KKT条件(Karush-Kuhn-Tucker conditions)和增量在线学习算法,实现了回归函数和预测模型的在线更新。最后通过云南电网相关输电线路覆冰灾害的实例进行仿真分析。实验结果表明所提模型可有效地对现场输电线路覆冰负荷进行在线预测,单步长及多步长的预测效果均优于传统的覆冰预测模型,应用该预测模型可更好地为输变电系统的除冰和维护决策服务。     

计及风电置信风险成本的多目标最优潮流计算

风电并网不确定性给电力系统最优潮流带来的风险性难以评估。首先基于风电机会约束概率提出了风电的高估/低估置信风险成本计算方法。然后计及风电置信风险成本构建了经济/环境多目标最优潮流模型,并提出了一种基于非劣性排序的复合回溯搜索(NSCBS)算法,以实现对多目标最优潮流模型高效准确的求解。最后以IEEE30节点为例进行计及风电置信风险成本的多目标最优潮流计算。结果验证了所提出方法的有效性和优越性。     

计及分类需求响应的孤岛微网并行多目标优化调度

孤岛微网优化调度中的源荷协调性非常重要,却常被忽视。针对孤岛微网的运行特点,计及分类负荷需求响应,构建了以系统运行成本及污染排放最小化为目标的微网源荷协调多目标优化调度模型。并引入多核并行运算环境和多种群并行交叉变异机制,构建新型的并行多目标微分进化(PMODE)算法对模型进行高效求解,以调和常规智能算法寻优深度和速度间的矛盾。结合应用结果分析了分类负荷发生转移及削减前后对微网内各分布式电源的出力影响和负荷的峰谷调整状况。表明所提出的孤岛微网源荷协调优化调度模型可有效实现节能减排和提升风光消纳率,并验证了PMODE算法的优越性能。     

非侵入式电力负荷多目标分解框架

现有基于最优化的非侵入式负荷分解方法存在两个问题:使用一到两个特征对家庭负荷的分解效果差;而使用三个及以上特征作为用电设备辨识的目标函数难度高。提出非侵入式电力负荷多目标分解框架,解决传统方法利用特征数少、加权系数难确定等问题。以有功功率、无功功率、视在功率、谐波和电流波形作为电器运行状态的目标函数,建立多目标优化负荷分解模型。利用多目标进化算法(Multi-Objective Evolutionary Algorithm,MOEA)对实测用电数据进行负荷分解求得Pareto最优解集。最后通过多准则决策方法选出识别结果。实验结果表明,增加特征可提高MOEA算法对多个用电设备同时运行时识别准确率,且与当前主流算法相比,所提框架对家庭负荷分解的准确率更高。     

引入比例谐振调节器的双馈电机转子电流无速度传感器控制

双馈风力发电机转子电流模型参考自适应系统(MRAS)的转速估算方法中,由于定、转子电压、电流采样信号的漂移及AD转换的偏差,致使所估计的双馈电机转速幅值中呈现不同程度的交流脉动。针对此问题,提出了在自适应实时调节机构中,采用PI并联比例谐振(PR)控制器共同作用的控制策略。该方法可消除转速估计中角频率和转差频率的交流脉动,实现转速精确估计,提高双馈电机发电质量。基于10 k W的双馈风力发电模拟平台进行了实验研究,通过与PI控制对比验证了PI并联比例谐振控制的优越性。     

电力机车PET中直流母线电压的大信号建模及分析

为了准确分析电力电子变压器在大信号扰动下的动态特性,给出一种基于功率平衡的回转器建模方法。利用该方法对额定容量为3 MW的电力电子变压器进行了建模,并与传统的开关模型进行了比较分析。仿真结果表明,基于功率平衡的回转器建模方法具有实用性和有效性。该模型不仅可以精确反映系统在大信号扰动下的行为特性,而且可以减低仿真时间。为了实现前后级直流母线电压的解耦控制,提出了电压前馈补偿策略。在此基础上,建立了母线电压的统一时域解析方程,定量分析了在大信号扰动下系统参数对各直流母线电压的影响,给出了关系曲线,为各模块控制器的设计提供了准则。     

电网侧储能电站监控系统体系架构及关键技术

储能电站监控系统是储能电站的核心部分,实现了对储能站内电池、电池管理系统、变流器、配电等设备的信息采集、处理、监视、控制、运行管理等功能。储能监控系统的体系架构直接影响储能电站对电网支撑作用的功效。首先总结了当前主流的三种储能监控系统架构技术特点。接着从层次架构、应用功能、性能指标、设备数量、信息交互、运维便捷等方面进行了全方位比对分析。针对储能监控存在的问题,提出储能电站协调控制解决方案。对其中涉及的关键技术进行了分析,包含主备协调器切换机制、信息建模、一次调频及动态无功调节等。最后在实验室搭建了储能协调控制测试环境,经实验验证了储能协调控制的可行性。