基于大数据平台的电网线损与窃电预警分析关键技术

提出了一种基于营配调贯通的海量数据分析技术,采用电力大数据平台关键技术构建电网线损与窃电预警分析系统,实现线损的一体化计算、分析与展示。在线损计算结果的基础上,综合利用电网企业现有海量数据,通过采用Hadoop离线分布式计算、Spark内存计算等大数据技术对线损率异常线路或台区进行深度挖掘,识别出可能存在的窃电行为,为供电企业反窃电稽查提供窃电预警和数据支持服务,进一步提升供电企业的经营效益。本系统的构建为大数据技术在电力行业的应用进行了验证和实践。     

基于Hadoop生态环境的大数据平台在电网公司海量数据准实时处理中的应用

随着智能电网的发展,电网公司的各类业务应用产生了海量的数据,传统信息技术的解决方案在数据存储和分析技术方面存在一定的瓶颈,其架构难以满足对数据海量准实时处理的需求。基于Hadoop生态环境的大数据技术是以分布式文件系统为基础的大规模并行数据处理平台,它能充分利用硬件集群的资源,进行并行计算和内存流计算,大大提高了数据运算分析的效率,全面支撑电网公司如准实时线损运算、设备准实时在线故障研判预警等对海量准实时数据处理分析的需求,有望大大提高数据管理的效率。     

基于支持向量机的低压台区线损管理诊断模型

针对现有低压台区线损管理模式中的人员与技术短缺、能力参差不齐、效率不高等问题,在传统台区线损管理基础上,结合各大信息系统的应用与线损精细化工作的推进,通过支持向量机方法的应用,建立了台区线损率异常原因科学诊断模型,提供辅助分析工具。     

适用于低压台区的线损计算与评估方法研究

线损计算与评估对加强低压台区管理意义重大。通过比较与分析,分析了几种主要的理论线损计算方法的优缺点及其对低压台区线损计算与评估的适用性。针对现有低压台区用电信息采集系统建设日益完善的现状,采用聚类分析方法,研究了一种基于用户电能数据的台区线损在线分析与评估方法,并通过实际用电数据,验证了该方法的适用性与可行性。     

配电网精细化线损检测与分析方法研究

针对我国目前电力需求因素增多,而基于人工经验的传统配电网静态模型及调整模式工作效率低,不能满足配电网精细化线损等高级应用实际需求的问题,提出以巴盟某几个台区为试点,通过从跨平台海量数据中提取的负荷数据、遥信数据,构建10 kV馈线线损模型、台区线损模型和台区分支线损模型。开发自动拓扑校核技术的线损精细化系统,让线损指标可视化。通过对比传统方法与所提方法的10 kV线损,得到了所提方法在一定程度上有优势的结论。     

基于WinCC平台的台区线损异常监测系统开发

随着能源需求量的不断增大,能源短缺问题变得越来越严峻,电力行业中的线损异常数据分析存在巨大的需求.运用更加新兴、科学化的大数据分析技术和物联网技术对数据进行分析,有助于提高对台区线损异常排查治理的效率.基于WinCC平台开发了一套台区线损异常监控系统.该系统实现了对海量用电数据的智能分析,建立了线损异常数据库及典型案例库,并将异常台区用电数据与线损异常数据库进行拟合,以缩小检测范围,可及时核查出存在线损异常风险的用户,实现了线损异常的科学诊断,提高了监测工作效率,降低了线损异常情况分析的时间及成本.     

基于WinCC平台的台区线损异常监测系统开发

随着能源需求量的不断增大,能源短缺问题变得越来越严峻,电力行业中的线损异常数据分析存在巨大的需求.运用更加新兴、科学化的大数据分析技术和物联网技术对数据进行分析,有助于提高对台区线损异常排查治理的效率.基于WinCC平台开发了一套台区线损异常监控系统.该系统实现了对海量用电数据的智能分析,建立了线损异常数据库及典型案例库,并将异常台区用电数据与线损异常数据库进行拟合,以缩小检测范围,可及时核查出存在线损异常风险的用户,实现了线损异常的科学诊断,提高了监测工作效率,降低了线损异常情况分析的时间及成本.     

基于多源数据的供电台区线损率异常点快速定位方法

针对台区统计线损影响因素较多、台区实时运行数据应用不足、台区线损原因分析较难等问题,通过用电量离群偏差点分析算法,构建了基于多源数据的台区线损率异常点快速定位方法及应用,提高了台区线损异常分析及问题原因查找速度,有效提升了台区精益化管理水平,助力台区节能增效工作,实现供电所台区指标提升管理目标。     

基于采集全覆盖系统的台区同期线损统计平台

基于采集全覆盖系统,介绍线损管理的工作流程,以线损统计零误差为目标,搭建基于采集系统的台区同期线损统计平台,完善营销业务应用系统与采集系统交互需求,通过数据整合及流程再造,实现对全省台区线损从例日统一、数据采集、线损统计、异常分析等环节的全过程精益化管理。     

基于梯度算法的低压台区线损异常实时检测方法

针对传统线损异常检测方法缺乏规范的体系、智能化程度较低,为电网台区带来一定风险的问题,提出基于梯度算法的低压台区线损异常实时检测方法。利用数据挖掘算法挖掘低压台区线损异常数据,作为检测方法的数据支持,通过预处理线损异常数据恢复缺失值,引入梯度算法得到用于识别线损状态的梯度计算公式作为检测依据,建立一个低压台区线损异常实时检测模型。实例应用结果表明,该方法可准确识别低压台区线损异常原因,且具有96.6%的异常检测查全率。     

电力大数据智能化高效分析挖掘技术框架

随着智能电网的不断建设,各类生产经营管理活动中产生的海量、高频数据,具有实时性、易失性、突发性、无序性、无限性等特征,如何充分利用和分析这些数据,快速获取有价值的信息是当前电力大数据处理急需突破的难点。在分析目前电力大数据应用现状的基础上,构建了电力大数据智能化高效分析挖掘技术框架,同时从面向计算密集型电力大数据的特征分析技术、基于内存计算的高性能数据分析技术、电力大数据并行化分析框架及服务体系以及基于数据挖掘的母线超短期负荷预测技术4个方面详细描述了电力大数据智能化高效分析挖掘的关键技术,从而为电力业务数据的高效价值挖掘及在线决策分析提供理论依据及基础技术支撑。     

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。     

数据中心供电系统的新技术应用研究

随着IDC及云计算的快速发展,如何建设绿色节能和经济高效的数据中心已经成为国内各大运营商及政企关注的重点。传统UPS供电系统因效率低、能耗高、后备铅酸蓄电池不够绿色环保、投资效益较差等弊病一定程度上促成了各种新的替代供电技术的出现。针对模块化UPS、高压直流、DPS、飞轮UPS及动态UPS供电技术共五种新供电技术,重点从系统工作原理、实际应用模型、优劣和效益、建设投资等多个角度进行了深入的对比分析和研究,旨在为下一代绿色数据中心供电系统的规划建设提供决策依据。     

分布式技术在电力大数据高性能处理中的应用

随着中国电力工业步入"大数据时代",大数据在电力生产运行和经营管理中的应用需求日益凸显。为解决当前电力大数据在存储和计算方面存在的性能瓶颈,提升电力业务系统应对大数据的支撑能力,提出基于分布式技术的电力大数据存储和计算解决方案。利用基于Hadoop架构的分布式并行计算平台,完成对传统关系数据库平台的优化改造,在电网典型业务场景中的性能测试结果证明了方案的可行性和性能优势。     

云计算在电力信息化建设中的研究与应用

云计算作为当今IT产业发展的一大趋势,对电力企业信息化建设的影响日益显著。文章介绍了云计算概念并结合电力企业信息化建设现状,指出了云计算与电力信息化的契合点—落脚于解决数据中心资源利用率低、高能耗、高管理成本等问题。详细分析了虚拟化、资源统一调度管理等云计算技术,最终形成绿色云计算数据中心的云计算支撑系统体系架构。     

基于分布式技术的用电信息采集主站系统设计与应用

随着用户侧数据采集设备的发展及电网业务对用户侧采集数据的深化应用,当前电力用户用电信息采集主站系统在数据采集、计算、入库等方面出现瓶颈,无法满足业务快速发展的需求.针对营销数字化转型发展的需要,基于分布式架构、异步网络、并行计算与分布式存储等技术,文中提出一种具有高频实时采集特征的主站系统技术方案,在采集通信层、任务调度层、分布式存储层及并行计算层4个层面全面解决高频并发交互、复杂任务调度、海量数据存储及实时计算的效率问题.通过中国某省级工程应用表明,所提出的方案可显著提升用电信息采集主站的采集能力,改善集中式采集主站性能.     

内存计算技术及在电网分析中的应用

首先介绍内存计算技术以及其在大数据处理中的应用。针对在电力系统分析中计算性能的磁盘及网络数据I/O瓶颈问题,提出一种基于内存计算技术的电网分析内存计算架构,并讨论了内存计算在快速动态安全评估(DSA)中的典型应用场景。以国调现有在线DSA电网模型(4万节点)为案例,给出了内存计算在大型电网分析中应用的相应性能测试结果。     

电力设备监测数据的流式计算与动态可视化展示

电力设备监测数据的实时分析和可视化展示是智能电网建设的重要内容。以Hadoop为代表的传统数据处理模型不能满足业务时延要求。提出基于阿里云流计算(Stream Compute)的电力设备监测数据流式计算与动态可视化展示方法,并应用Stream Compute的上下游服务搭建了用于电力设备监测数据的时频分析和可视化展示的应用系统。试验测试表明,所搭建的系统整体的处理延迟被控制在s级,能够满足电力设备在线监测及实时数据展示的性能要求。     

一种综合考虑全网和局部的网损优化方法

随着我国电网建设规模的不断扩大,运行节点日益增多,导致电力系统计算分析的数据量剧增。电力系统在保证安全运行的同时,对其运行的经济性也提出了越来越高要求,传统的电网网损计算分析方法已经不能满足电网当前的发展需要。首先探讨了当前电网网损优化方法中存在的问题,提出利用最优潮流计算方法先进行网损全局优化,其次进行局部优化分析,再进行全局网损的二次优化分析思路。最后在理论方法的基础上结合可视化技术,设计并编制了可视化网损优化分析软件,并通过电网的实际应用验证了该方法的可行性和有效性。