运维驾驶舱大数据平台关键技术研究

电网自动化调度业务繁多,若存在数据遗漏,数据突变等数据准确率问题很难通过人工发现.本文通过阐述运维大数据、云计算和智能电网之间的关联,提出了基于智能电网的海南运维驾驶舱大数据平台总体框架.该平台的总体框架分为五个层,分别是应用程序层、数据源层、数据调度处理层、数据集成存储层以及数据分析层.本文对基于大数据的集成管理技术、索引技术、分析技术和数据挖掘技术进行了深入的探索和研究,以实现自动化驾驶舱大数据关键技术的突破.     

基于态势感知的智能电网安全调度预警架构设计

智能电网安全调度过程不能准确进行故障识别,导致调度监护预警精度较低.为此,对基于大数据态势感知的智能电网安全调度监护预警架构进行了研究.通过智能电网数据库采集监护预警数据,利用大数据态势感知技术对监护预警数据进行处理;将实时性关联矩阵的原理应用到智能电网监控预警算法设计中,获取智能电网安全调度过程中任意故障对应的动作组...     

基于NLP技术实现停电原因智能分析的方法

针对用电网络中出现的各种电力不稳定现象,如何快速、高效地发现电力网络中停电问题,成为提升电网质量急需解决的关键问题.提出了基于NLP技术分析停电原因的方法,该方法通过将NLP技术与互联网技术和大数据处理技术相结合的形式,实现电力、电网停电数据的智能处理.该系统包括电力设备检测层,数据存储层、数据分析层和数据运用层,在工作过程中,通过数据检测层将检测数据初步处理后存入相应数据库,之后经过降维与分析出便于用户处理、使用的数据,最后通过数据应用层按照根据用户需求自适应调用,进而实现了自然语言的高维度电力数据分析.通过试验分析,与传统的停电原因分析方法相比,本研究设计的方案分析误差数据小,具有较好的实用价值,为下一步电网安全工作提供了理论依据.     

基于交通大数据的智能信息服务平台

随着智能交通领域的迅速发展,日益增长的交通数据量已经达到TB甚至PB级别,智能交通领域也开始运用大数据技术对海量的行车数据进行深入的挖掘分析,向着构建一个综合性智能交通信息服务平台方向发展.本文提出了一种基于交通大数据的智能信息服务平台的总体设计方案,重点研究了系统的总体架构,应用架构和数据中心的设计等三个方面.通过测试,该平台可以很好的满足用户的前期需求,平台基于分层和分模块的设计思想可以很好的应对用户后期需求变更.     

大数据分析平台建设与应用综述

大数据分析平台是开展大数据处理与分析应用所必需的基础设施。文章基于课题组开展大数据分析平台建设的科研成果与实践经验,结合大型企业实施行业应用项目的切身感受,从大数据分析平台设计、主流热点技术、行业应用案例三个方面进行介绍。文章首先分析了大数据分析平台的主要功能和体系架构,然后介绍了大数据分析平台的关键技术,重点介绍了 Spark技术的体系架构及核心组件,最后介绍了大数据技术在大规模制造业、零售业和智能电网三个领域的应用案例。     

大数据环境下的电力客户服务数据分析系统

作为电网企业对外服务窗口,电网客户服务中心需要整合企业内部各种异构数据资源、存贮和分析海量的客户服务语音信息和 WEB 服务信息。如何对电网企业各类数据进行高效、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。首先分析了大数据的特征和大数据的关键技术,其后,设计了大数据时代下的电力客户服务数据分析系统,提出了系统的数据体系架构,设计了系统功能,总结了系统的关键技术和算法,该系统利用大数据技术和数据仓库技术集中存储、管理和应用电网数据,通过元数据管理实现统一的数据服务平台,使用Hadoop数据库作为非结构数据的存贮平台和数据分析与挖掘的支撑平台,基于CDC数据仓库ETL模型设计数据仓库 ETL 构件,在数据展示层使用多维数据分析技术。最后,综述了系统应用案例,实践表明,系统具有成本低、扩展性较好、可靠性高、并行分析等特点,可以大大提高电网企业的客户服务水平。     

区块链技术在电网数据分布式存储中的应用研究

智能电网数据存储技术通过直接对数据进行加密保存,实现电网数据的分布式存储,由于对数据存储节点的判定较为模糊,导致其存储延迟时间较长。对此,文章提出基于区块链技术的电网数据分布式存储技术,采用加密协议对存储节点提供签名和密钥,对数据存储节点进行加密。利用区块链技术构建出存储数据的共识机制,实现电网数据的分布式存储与共享。在实验过程中,文章对存储延迟时间进行了验证,经实验分析证明,利用提出的存储技术对电网数据进行存储,存储延迟时间较短。     

基于互联网大数据的招聘数据智能分析平台的设计与实现

针对目前互联网招聘市场的兴起,大数据分析可以有效的帮助用户了解目前最热门的职业以及与职业相关的信息,提出了利用Hadoop-SpringMVC-Vue前后端分离的技术架构,进行技术方案的设计。本文首先分析了互联网大数据的招聘数据智能分析平台的需求;其次应用Hadoop集群搭建大数据平台,SpringMVC框架设计系统的架构,Vue框架设计项目前端;最后介绍了系统的实现。SpringMVC框架能简化互联网大数据的招聘数据智能分析平台的开发,可以有效的降低各层之间的耦合度,提高系统的可维护性。     

智能电网海量信息数据检测关键技术分析

为满足智能电网对海量信息数据的检测需求,对基于调控云的智能电网海量数据检测的关键技术进行了研究,电网海量信息数据的检测基于对流通和传输的电网数据的分析结果.针对智能电网数据节点的电压和电流间的关系通过潮流计算方法的使用完成分析过程(以电网的导纳和阻抗为依据),电流与功率则根据电网的有功及无功注入完成计算,进而得到海量数...     

Hadoop环境下分布式物联网设备状态分析处理系统

设备故障可能会引起严重的生产事故,对企业、社会和人身安全造成严重威胁.因此,对物联网设备状态分析并进行合理的处理具有重要意义.针对物联网设备数据量大且复杂的特性,本文提出了一种针对物联网设备的海量数据处理架构,同时结合Dask分布式计算框架,设计了基于Hadoop环境的分布式物联网设备状态分析处理系统.本系统主要包括数据服务、数据分析和数据存储3个模块,并通过合理的节点调度方案保证了算法的高效运行和分布式计算的稳定性.系统运行表明能有效的处理大批量数据并实时准确预测设备状态,满足工业智能制造过程中的实际应用.     

基于SIR模型的智能电网WCSN数据伪造攻击研究

为了解决智能电网无线传感器网络面临的异构无线网络共存、频谱资源紧张和海量数据处理等问题,在智能电网引入了认知无线传感器网络（WCSN）。文章对智能电网WCSN中的数据伪造攻击进行了研究。在此类攻击中,恶意认知无线传感器节点（传染节点）通过向其他认知无线传感器节点（易感节点）发送伪造的频谱感知数据和设备能耗信息,导致控制中心做出错误的频谱分配和电力调度决策。采用流行病理论中的SIR模型,对智能电网WCSN中的数据伪造攻击信息传播过程进行了建模,研究了流行病爆发的潜在决定因素。最后,通过仿真验证了智能电网WCSN数据伪造攻击SIR模型,并对系统动态特性进行了分析。     

多维数据驱动的粮食安全分析与智能决策系统研究与实践

[目的]在大数据时代,粮食安全领域产生了海量多维数据,对这些数据进行关联分析、多维透视和知识挖掘,可以有效地支撑粮食安全分析与智能决策.[方法]基于粮食安全领域需求,系统地描述了粮食安全分析与智能决策系统的体系架构、数据基础、指标体系和预警模型.以"昆阅粮食安全大数据分析与智能决策系统"为例,展示了粮食安全结构分析、因...     

基于大数据的智能工厂数据平台架构设计与研究

在分析智能工厂国内外研究现状基础上,对基于大数据的智能工厂数据平台架构技术展开研究,为智能生产的运行分析、预测、决策调控以及数字孪生信息物理融合提供技术参考。探讨了智能工厂定义与内涵,以及智能工厂大数据来源和特征,采用Hadoop、Spark、Storm热门开源大数据计算引擎,提出了数据来源层、数据传输层、数据存储层、资源管理层、处理分析层以及业务应用层构成的智能工厂大数据平台技术架构,有效解决智能工厂大数据多源复杂性和实时性的要求和难点。所提数据平台技术架构将对智能制造和智能工厂的实现具有重要的借鉴价值。     

面向智能电网的大数据降维管理方案

针对智能电网数据繁多、维度较高、难以识别的技术问题,提出了降低大数据维度的构想,并设计出基于随机森林算法的物联网智能电网大数据管理系统。通过采用Bagging算法对数据样本训练、学习,建立起多个决策树构型,根据少数服从多数的投票法原则确定建立决策树的节点和分支,最终建立起成熟的随机森林算法模型,通过随机森林算法模型将智能电网中的大数据从高纬度降低到低纬度。本设计的方案大大减小了大数据处理难度,优化了数据处理的效率,增加了分析问题、解决问题的有效途径,为智能电网的健康、有序运行提供有力保障。     

基于三层架构的前置采集模块设计与实现

 随着我国“十三五”总体规划的提出,我国电网建设工作中,特高压输电和智能电网建设工程依然是重中之重。智能电网的不断发展建设推动了智能变电站技术的发展,原有的变电站监测系统由于设计独立,数据不统一,已经难以满足当前的需要。智能辅助平台的推出解决了这一问题。本文设计一种基于数据层、规约层和管理层的3层架构的可靠稳定的前置数据采集模块,模块的运行具有灵活性和良好的可扩展性,能够为智能辅助平台提供稳定可靠的原始数据。     

数字孪生在煤矿电网中的应用研究

立足于数字孪生的基本概念和内涵,分析了数字孪生技术在煤矿电网中的应用优势：以同步实体运行状态、数字化模拟运行2种手段来辅助煤矿电网的运行管理,具有数据驱动、实时更新、同步反馈的特点。提出了由煤矿电网物理实体层、煤矿电网数字孪生模型层、用户管理服务层、数据交流层组成的煤矿电网数字孪生体系基本架构,从物理实体、数字孪生模型2个方面探索了煤矿电网数字孪生体系运行模式。介绍了建立煤矿电网数字孪生体系的关键技术：煤矿电网数字孪生模型构建、智能数据采集、基于5G的智能通信、数字孪生智能数据库、数字孪生设备智能管理平台。给出了数字孪生技术在煤矿电网中的具体应用场景,包括煤矿井下电气设备状态评估、煤矿电网故障定位和保护、煤矿电网智能监控、煤矿井下线路智能巡检。将数字孪生技术应用在煤矿电网中,对煤矿电网的状态和运行进行动态仿真建模,一方面可以满足当今规模庞大的煤矿电网相对地面电网更高的运行要求,保障煤矿生产安全性,另一方面可推进煤矿电网的智能化进程,实现数据资源高效合理利用。     

基于云计算的智能电网电力大数据分析技术

智能电网是一个完整的自动化系统,现有的电网系统中嵌入了大量传感器,利用现代信息技术对其进行控制和监控。从这些传感器收集的数据量非常庞大,具备了大数据的所有特征,因此提出采用大数据手段对智能电网的电力数据进行处理、分析,从而使智能电网更加智能化。本文以Apache spark作为一个统一的集群计算平台,用于智能电网电力数据存储以及数据分析阶段,为电力企业、终端用户提供准确、实时的数据支持。     

基于大数据挖掘的发电设备状态监测与故障诊断系统研究

大数据技术与电力生产过程相结合是现阶段火电厂发展的主流方向。基于此,文章首先设计搭建了一款基于大数据挖掘的发电设备状态监测与故障诊断系统,将系统架构划分为现场设备层、基础控制层、大数据智能控制层和智能管理层4个层级;随后探究了该系统“数据采集-模型开发-状态监测-故障诊断-迭代反馈”的闭环链条技术,并从知识库和大数据分析两个角度分别提供了技术服务流程,为电力生产企业的高质量运行发展提供保障。     

基于三层架构的．NET数据库业务系统开发

计算机技术的发展推动了软件系统设计的发展,实践证明分层设计是提高软件系统可用性和可维护性的主要途径.阐述三层架构的概念,并将三层架构的思想引入到.NET数据库业务系统的开发中:通过对表示层、业务过程层、数据层三层的功能划分实现了 Microsoft .NET 应用程序中数据访问与表示的最佳方式.最终通过一个示例的实现详细描述了基于三层架构的.NET数据库业务系统的开发过程,并对分布式应用程序中层间数据传递的实现方式进行了探讨.     

基于边缘计算的智能电网数据调度与快速分发方法

常规的智能电网数据调度与分发方法多数采用大数据技术原理，缺少电网数据区域划分，其调度目标节点选择偏差较大，导致电网数据调度错失率较高，数据调度与分发任务完成效果不佳。基于此，引入边缘计算提出了一种新的调度与快速分发方法。首先，建立边缘计算集群分层模型，划分数据区域，分析集群节点状态参量，选择最优调度目标节点。其次，根据调度任务处理时间对任务有效价值的影响，设计智能电网数据流调度优先级，分配并执行数据调度处理任务。最后，设计数据快速分发机制，避免在调度处理任务执行中，出现节点失效和调度数据丢失的问题。根据实验结果可知，新的方法应用后，即使数据处理任务个数的增加，数据调度错失率也未出现大幅度波动，均控制在0.2%以下。