面向全球能源互联网的电力大数据基础体系架构和标准体系研究

在充分研究调研大数据应用现状、智能电网大数据发展趋势的基础上,文章从数据源、数据管理、数据计算和数据应用等4个层面提出一套适用于全球能源互联网的电力大数据基础体系架构,并从功能、技术和部署的角度进行阐述,另外制定了电力大数据相关管理规范和应用标准体系,建立了电力大数据实时分析与离线分析场景的应用框架,支撑全球能源互联网环境下的电力大数据分析和决策。     

发电企业数据治理架构研究设计

随着发电企业在信息化时代的快速发展,发电企业越来越重视数据的治理工作.结合发电企业管理现状,明确数据治理架构的基本标准,设计适合发电企业的数据治理架构.所提数据治理架构研究方案具有非常高的可靠性和可行性,可有效实现发电企业内数据共享和管理,提升发电业务数据获取和数据服务效率,促进数据安全合规开发,加快发电企业数据价值的释放,为企业数据价值的发现提供安全、可靠、稳定的基础环境.     

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。     

基于大数据的智能化工厂建设及其关键技术研究

随着云计算、人工智能、大数据等信息技术的高速发展,制作业企业的竞争态势迎来新的挑战。企业纷纷进行信息化、智能化、数字化建设,有效推动生产模式的发展和创新。首先介绍了基于大数据的智能化工厂的概念,然后提出了智能化工厂的体系架构,随后对其涉及的关键技术进行分析,最后结合实例展开应用,有效推进了企业智能化工厂的建设,进一步提升了企业的智能化水平。     

大数据时代青海电力现代智慧供应链数据治理方法研究

在当前的数据时代,大数据已经开始逐渐应用于政府和企业,数据质量已成为企业进行智能化决策的前提条件。基于此,以国网青海电力现代智慧链建设过程中的数据管理,阐述大数据治理现状,分析现代智慧供应链大数据资源特性及治理问题,并基于数据治理的体系架构和标准,探索大数据环境下现代智慧供应链数据治理体系和实施步骤。     

电力大数据基础体系架构与应用研究

通过分析电力大数据的业务特点,研究了当前业界最新的大数据开发技术,完成电力大数据基础体系架构的研究以及应用主题的梳理和规范;开展了电力大数据关键技术框架和应用规范性研究,构建适用于电力行业的大数据平台核心技术架构,统一电力大数据标准体系;结合国家电网公司各信息化系统的业务特点和实际需求,探索各种大数据技术路线所适用的业务场景,以实现电力大数据关键技术的突破,为大数据技术在电力行业中的应用推广提供有效指导和切实支撑。     

面向智能电网的电力大数据关键技术应用

传统的数据处理技术已经无法解决爆发式增长的电力数据,导致智能电网无法跟上市场变化,阻碍着电力行业的发展。根据智能电网中大数据处理的特征,提出了电力大数据占有的绝对优势,并从数据分析、数据管理、数据处理和数据展现4种关键技术进行分析,研究电力大数据在智能电网中的应用效果。应用结果表明,电力大数据技术在智能电网中发挥着关键作用,对电力系统的发展起着必不可少的因素。     

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。     

基于大数据的电力二次设备故障诊断研究

针对智能电网下电力设备在线监测系统产生的大数据,提出基于大数据的电力设备故障诊断技术方案.该技术方案通过使用小波包分析技术、Renyi熵理论和 Teager能量算子,从大量的监测数据中提取和分析故障特征向量,并采用神经网络算法识别电力设备的正常操作、异常操作、预警和警告状态.试验表明,利用大数据训练所形成的神经网络能实现电力设备运行状态的评估与决策。     

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。     

大数据架构下电力系统风险评估

目前电力系统风险评估研究对于电力系统数据的掌握程度较小,导致其风险评估的精准率较小,评估时长较长.提出大数据架构下电力系统风险评估研究.对电力系统的基础状态进行精准分析,不断探寻与电力系统风险系数相关的电路数据,查找电路数据存在的风险问题,解析风险评估算法,并强化算法理论性操作,构建风险评估模型检验在电力系统正常运行状...     

大型企业基层供电公司辅助决策系统应用

辽宁省电力有限公司为充分利用现有资源,进一步提高信息的综合利用率、全面提高信息应用水平,针对基层供电公司决策层、管理层决策工作提供信息化支持,进行了《基层供电公司辅助决策系统》建设。通过在全省范围内的应用,有效提高了基层供电公司信息利用率,提高了主营业务核心指标统计分析水平,很好地满足了基层供电公司精细化管理所需的信息化辅助决策支持需求。     

基于数据仓库和数据挖掘的电力企业决策支持系统

文章引入决策支持系统的思想,综合运用数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术构建了一套电力企业决策支持系统。通过选择有效的基于粗糙集和决策树相结合的数据挖掘算法,与联机分析有机结合,设计并实现了故障诊断主题,实际应用效果良好。     

电力大数据技术与电力系统仿真计算结合问题研究

电力大数据技术的进步为电力系统各领域提供了新的发展契机。该文探讨了其与电力系统仿真计算相结合的若干基本问题。首先阐述二者已有的基础、技术联系和基本结合方式,强调利用大数据技术包中提供的资源和方法解决实际问题;而后明晰了仿真计算数据与大数据相关的特征及其独有优势。在此基础上,讨论了与开展研发工作相关的若干要点,涉及二者结合适用的问题、开展研究的重点等,同时也说明引入大数据技术可能带来的问题。该文工作为在电力系统仿真计算领域开展大数据技术研究提供了基本框架,为研发工作的全面开展奠定了基础。     

基于电力大数据挖掘的重点企业污染防治专项行动方案设计

良好生态环境是实现人类永续发展的内在要求,是增进民生福祉的优先领域。国家电网有限公司作为电力能源责任央企,深刻认识到环境保护面临的形势,致力满足“人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾”,对生态环境保护提出的新要求。挖掘企业排污与用电数据的潜在关系,建立分析模型,可对重点企业开展污染防治监控分析,对重点污染地区工业空气质量指标AQI进行排放空间时空测算。研究成果可为环境保护部门准确掌握污染企业的生产规律提供了有效技术手段,助力环保部门加大精准执法和科学制定应急管控措施。     

电网企业数据中心优化治理及能效管控研究

当前,数据中心优化治理及能效管控问题已成为电网企业关注的热点。文章通过构建数据中心优化治理及能效管控体系,理清数据中心现状,提出了电网数据中心优化治理及能效管控优化方案,完善数据中心一体化管理的支撑体系,有效提升数据中心多视角、多层次的展现能力及服务能力。     

电网基建企业信息化建设

针对电网基建企业信息化现状,分析了适合电网基建企业开展信息化建设的技术方法,并对其信息网络架构和信息系统架构做了详细的规划和说明,重点强调了企业大数据对管理决策的支撑作用;阐述了在新形势下,建立标准化的电网基建生产系统、电网运检生态系统及数据仓储的必要性和突出作用。     

分布式数据挖掘在电力客户系统中的应用

针对电力客户系统分布式数据库的结构特点,引入一种基于软代理的并行/分布式数据挖掘(parallel data mining agents,PADMA)体系结构,应用软代理实现对局部数据的存取和分析。在此基础上应用(context-based meta-learning,CML)数据挖掘实现算法,处理分布式数据库中部分数据存在异质性的挖掘问题,并提出一种基于电力客户服务系统的分布式数据挖掘体系结构及实现的新方法。     

大数据在智能化电厂中的应用研究与展望

大数据是工业信息化的研究热点,随着智能电厂研究和应用的不断深入,大数据技术的不断进步,大数据技术在智能电厂具有广阔的应用前景。对大数据在发电领域的平台总体架构和未来的应用前景进行了探讨,对大数据技术的发展现状,大数据与云计算、智能化电厂之间的关系进行了分析和阐述,提出了面向智能电厂的大数据技术架构,并对大数据在智能电厂中的应用进行了展望。智能电厂未来将是大数据的重要应用领域。     

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。