基于图计算的主动配电网综合能源服务技术支持系统

电网企业正大力推进综合能源服务发展,坚持以电为核心、多能互济,传统配电网正在逐步成为必须为大量可控资源提供综合能源服务的主动配电网,迫切需要研发主动配电网综合能源服务技术支持系统。文章首先介绍融合数据管理、分析计算和可视化展示于一体的图计算平台的特点,并在此基础上,提出了基于"电网一张图"理念的时空数据管理平台和图数据库查询应用实现机制的综合能源服务支持系统的技术架构;研发了基于图机器学习的10kV配变负荷/分布式光伏发电预测技术,基于快速图并行计算技术的配电网仿真分析技术,基于虚拟电厂理念的分布式资源优化控制管理机制,基于知识图谱的电网设备质量跨系统全生命周期管理技术。期待这些新的技术从数据管理规模、分析计算性能和互动式可视化展示等方面能为正在蓬勃发展的主动配电网综合能源服务事业提供新的技术选择。     

电力系统预想故障分析GPU并行和图并行计算的比较研究

为保障电力系统安全运行,考虑预想故障的静态安全分析在调度运行中被广泛采用.随着系统规模不断扩大和预想故障集的不断增加,对在线实时预想故障分析的要求越来越高,高性能计算是实现在线实时预想故障分析的关键.图形处理器(graphics processing unit,GPU)和图计算高效的并行特性为实现大规模电网实时预想故障...     

一种改进的DRF算法对BESIII集群资源管理的优化

根据BESIII集群的实际需求,在测试和研究了不同类型的高能物理数据处理作业不同配置机器上的运行效果的基础上,提出了一种改进的DRF资源分配算法,加入了机器性能评级和作业类型匹配两个因素作为资源调度的依据,对算法进行实现并使用真实数据进行了实验测试。测试结果表明:新算法能够更加合理地分配资源,有效提高系统资源利用率,缩短作业运行时间。     

基于图机器学习的分布式光伏发电预测

文章基于图机器学习提出了一种面向分布式光伏电站的深度时空特征提取预测模型。首先,针对临近区域的光伏电站进行图建模,使用长短期记忆(long short-term memory,LSTM)模型进行时间特征抓取,使用图卷积原理对电站空间特征进行提取。根据提取的时空特征信息以及历史数据和临近其他区域内光伏电站历史发电数据,训练光伏发电预测模型。以国内某地266个光伏电站为实验对象,实验结果表明基于图机器学习的预测模型进行日前预测,预测误差率仅为5.66%,低于其他机器学习模型预测结果。该模型针对光伏电站15min前发电预测可以捕获当天瞬间出力变化曲线。