智能电网监控运行大数据分析系统总体设计

电网监控数据具有多源、高维、先验、异构的特点,传统依靠人工经验的电网监控运行分析技术已无法满足大电网集中调控、一体化运行的发展要求,需要实现电网监控运行全过程信息的高效汇集和智能挖掘分析,以提高监控人员对电网实时运行状态的主动感知能力。文中通过分析现有业务系统在数据规范和分析手段等方面的局限性,阐明了建设智能电网监控运行大数据分析系统的必要性,提出了以监控业务需求为引领的"数据到模型,模型到应用"的技术路线,设计了涵盖数据接入至业务应用自下而上的整体架构,构建了统计分析中心、趋势预警中心、智能搜索中心及可视化展示中心的功能体系,取得了规范化数据接入、全过程数据处理及大数据因果分析建模等关键技术的突破,形成了事前异常趋势预警,事中快速处置和事后闭环分析的管理模式。根据示范工程的建设和试点运行情况,介绍监控运行大数据分析系统在数据规范处理、业务分析建模和监控业务管理方面的应用成效及未来应用展望。     

基于大数据标签技术的电网监控智能分析方法

在电网规模和数据量急速增长的环境下,传统存储的关系型数据库、数据集成及整合分析方式已经无法满足业务应用的需求,本文分析梳理了电网监控应用需求,引入数据标签技术来解决目前的技术瓶颈。通过对数据物理表进行梳理,将业务专家的经验与数据物理表结构融合而成,数据标签能够提供统一业务化的标签给下游使用方,节省计算资源、便于全局优化的特点,基于数据标签开展电力业务数据辨识、数据治理、数据加工,相较于传统数据存储和治理模式,能够大幅提高电网监控业务智能化水平。     

智能电网监控运行大数据分析系统统一建模方法研究

随着电网监控运行一体化运行趋势愈发明显,大数据技术应用的不断成熟、普及,为具有多源、高维、异构等特征的电网监控大数据的分析与应用提供了解决方案。本文提出了面向智能电网监控运行大数据分析系统的统一建模方法,分析了监控大数据的数据源、数据范围及现状与存在问题,指出了数据建模所需解决的问题与思路,采用元数据思想构建了公共模型,基于业务需要构建了应用模型,对于数据接入与存储管理方面,定义了元数据模型,其目的是在接入、汇总监控业务相关数据源的基础上,构建以设备为中心的监控数据关联模型,实现数据对象统一建模,为实现多源数据高效、规范接入提供了模型支撑,同时定义了符合该建模思路的元模型,元模型约束了建模行为,保证建立的模型遵行领域约束,为上层智能监控大数据分析应用奠定了基础。     

智能电网监控运行大数据应用模型构建方法

由于电网数据具有多源、高维、先验、异构的特点,并且蕴含大量因果关系,如何从电网历史大数据中挖掘出不同应用场景的因果关系,从而构建监控运行业务应用是电网监控专业实际生产及管理的热点问题。文中根据电网大数据的因果关系特征,提出了一种新颖的基于因果关联分析和概率图模型建模的智能挖掘算法框架。结合相关性分析和格兰杰因果分析方法,该框架能够从海量多源多维生数据中提炼出因果关系变量集,进而生成监控大数据因果概率图模型。基于上述理论,提出一种两阶段的电网监控运行大数据应用模型的工程构建方法,第1阶段采用大数据分析方法从海量多源多维生数据中挖掘出存在强因果关系的变量集合,第2阶段通过人工经验与算法推荐的因果概率图模型相结合,构造出监控业务模型。基于上述模型构建的智能电网监控运行大数据分析系统,已在多个省级调控中心上线运行,其运行结果验证了所提方法的有效性。     

智能电网大数据的分析与应用

能源互联网的兴起是全球能源环境与经济发展双重压力导致的结果,这种趋势不可避免地促进大数据分析技术的快速发展。大数据技术是指从各种各样类型的海量数据中,快速获得有价值信息的技术。简要介绍了国网智研院美国研究院大数据团队的研究工作和实验室软硬件配置,介绍了智能电网数据结构和计算架构等概念性的设计。重点介绍了与斯坦福大学合作进行的用户分组分类和需求响应定量计算方法,以及非侵入式电能分解。这些工作基于集成的数据模型和开源软件技术,将为电网公司和客户同时带来收益。     

智能电网大数据技术发展研究

智能电网是大数据最重要的应用领域之一。该文阐述了智能电网大数据的基本概念,包括:数据源及数据特征,大数据应用于智能电网的价值体现,大数据与传统研究方法的不同之处;综述了国内外智能电网大数据研究和工程应用现状;总结了大数据的理论基础和技术体系;论述了智能电网大数据重点应用领域及应用价值;提出智能电网大数据研究框架和技术发展路线建议。     

基于大数据的智能电网关键技术研究

大数据时代的来临,对数据的处理方式提出了新的挑战。在分析智能电网数据源和数据特征的基础上,提出了利用云计算的环境来对智能电网中的大量数据进行智能处理的方法。将大数据的概念引入到智能电网运行的关键技术当中,对智能电网的实际运行具有重要的指导意义。     

基于通用服务协议的主子站免对点数据传输方案研究

变电站接入调度主站时,通过人工对点的方式确保数据的正确性。针于集控站需要采集变电站大量数据的现场需求,基于通用服务协议的数据集服务及61850模型,提出了数据集数据编号规则和主子站数据传输数据映射方案,实现了变电站免对点快速接入集控站,并能保证数据的正确性。     

智能电网大数据处理技术现状与挑战

智能电网需要全景的状态数据。电网运行、检修和管理过程中会产生海量异构、多态的数据,也即大数据。如何对它们进行高效、可靠、低廉地存储,并快速访问和分析,是当前重要的研究课题。文章首先分析了发电、输变电以及用电各个环节中大数据的产生来源和特点;其后,综述了目前在商业、互联网和工业监测领域已有的大数据处理技术,并详细分析这些技术在应对智能电网建设和大数据处理方面的优势和不足。最后,从大数据存储、实时数据处理、异构多数据源融合以及大数据可视化4个方面论述了智能电网大数据带来的机遇和挑战。     

基于大数据的智能配电网运行监控平台关键技术研究与应用

通过挖掘配电自动化的应用潜力,整合、集成原来分散使用的孤岛信息资源,研究省、市、县配电网运行数据逐级贯穿支撑体系、配电网运行大数据处理、多专业数据集成与融合等关键技术,构建配电网在线控制平台,实现省域配电网透明化、实时化、全景化管理,并为全省一体化运维提供技术支撑。实践运行证明,基于大数据的智能配电网运行监控平台,可实时、在线、全面掌控各市县配电网运行状态,实现配电网"由下而上"向"自上而下"管理模式的转变。     

基于云计算的智能电网状态监测数据的处理

在智能电网环境下,状态数据具有广域、全景、海量和可靠的特征,传统的存储硬件采用磁盘阵列,数据库管理软件采用关系数据库系统的方法由于系统扩展性差、成本高、可靠性低,难以适应要求。提出了一种基于云计算的智能电网状态监测平台,并且重点介绍了数据存储与处理的新方法。     

基于云平台的智能电网监测体系研究

针对智能电网系统中产生的大量实时数据管理困难的问题,提出基于云平台的监测管理体系。从智能电网中获取的数据被汇集到监督控制和数据采集（Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA）系统中,且所有信息通过由LabVIEW开发的SCADA应用软件公开与共享。为克服数据量极大时SCADA系统的效率瓶颈,将数据与应用软件搭建在云平台上,并提供面向客户的接口,构建高效智能化的监测管理机制。进一步地,测试了系统在虚假数据注入攻击下的稳定性,结果表明系统可以有效保障数据质量。     

智能电网大数据流式处理方法与状态监测异常检测

针对智能电网大数据流的实时性、易失性、无序性等特点,提出智能电网大数据的实时流处理框架,实现数据收集、数据缓冲与流式计算,满足状态监测异常检测与用电数据分析等快速处理需要。通过采集系统节点监听数据源变化并实时收集数据,利用消息订阅模式对数据进行缓冲,解决数据采集与流式计算速度不一致的问题。提出一种基于Storm的状态监测数据流滑动窗口处理方法,在规定时间内分批处理状态监测数据流,保证数据的连续计算,通过阈值判断进行异常检测。实验结果表明,在集群规模一定的条件下,适当地改变工作进程数以及执行器线程的并发数设置,可以增大滑动窗口的元件吞吐量,提高状态监测异常检测的实时处理效率。     

基于hadoop云平台的智能电网MapReduce数据计算技术研究

为应对未来智能电网海量数据信息带来的实时计算、分析等难题,文章首先在Hadoop云计算平台基础上搭建MapReduce框架,论证了其良好的数据计算性能,并通过实验发现MapReduce在进一步提高计算效率方面的诸多问题——任务调度不均、数据偏移、异构环境下适应性差等。随后考虑MapReduce原始调度方式的弊端并给出均衡数据映射、评估节点性能的MapReduce架构改进方案,并提出了动态匹配的调度算法(DMSA——Dynamic Matching Scheduling Algorithm),最后通过在仿真平台上的集群实验,减少了系统计算资源的消耗,缩短了运行时间,显著地提高了集群性能,同时增强了数据本地性,证明了该策略提高MapReduce计算效率的可行性。     

智能电网调度控制系统实时监控与预警功能规范解读

在对中国智能电网调度控制系统实时监控与预警类应用功能研究的基础上,对近年来相关应用建设和实用化成果进行提炼总结,形成电力行业标准DL/T 1709.4—2017《智能电网调度控制系统技术规范第4部分：实时监控与预警》。分别从总体原则和接口要求、电网实时监控与智能告警、电网自动控制、电网运行分析与决策、辅助监测等方面对该规范进行解读,重点对每个应用的功能要求和核心要点进行解释说明,可进一步提高调度自动化人员对该类功能的正确使用,便于相关研究、设计、开发、建设和运行维护人员对该标准的理解。     

智能配电网的通信系统建设与发展分析

首先分析中国配电网自动化通信系统的建设现状,包括典型的通信技术和通信规约使用情况;然后根据智能配电网(smart distribution grid,SDG)的特征,提出SDG对通信技术的新需求;接着对各种通信应用技术在配电网的优势和存在问题进行分析和对比,并给出各自适用的通信环境;最后就SDG中通信技术的发展前景进行...     

智能电网IT运维驾驶舱跨区数据传输技术

针对智能电网下传统IT运维系统存在的以应用为中心、业务分散等问题,提出了IT运维驾驶舱系统的概念,并建立了系统的多层次体系结构。为解决二次系统安全防护下运维驾驶舱跨区数据集成问题,提出了一种基于服务代理的跨安全区数据传输方法,详细阐述了虚拟隧道、多隔离设备跨区传输动态负载均衡、内外网服务代理等关键技术。经过实际部署运行,证明该方法有效地解决了运维驾驶舱跨安全区大数据传输难题。     

智能电网IT运维驾驶舱跨区数据传输技术

针对智能电网下传统IT运维系统存在的以应用为中心、业务分散等问题,提出了IT运维驾驶舱系统的概念,并建立了系统的多层次体系结构;为解决二次系统安全防护下运维驾驶舱跨区数据集成问题,提出了一种基于服务代理的跨安全区数据传输方法,详细阐述了虚拟隧道、多隔离设备跨区传输动态负载均衡、内外网服务代理等关键技术。经过实际部署运行,该方法有效地解决了运维驾驶舱跨安全区大数据传输难题。     

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。