基于粗集神经网络的电网断面安全分析

本文提出了一种基于粗集理论和神经网络的电网断面安全分析方法。首先利用粗集理论对电网断面数据进行一致性属性约简,然后使用神经网络对数据进行学习和预测,并同时完成属性的不一致约简,最后再由粗集对神经网络中的知识进行规则抽取。该方法充分融合了粗集理论强大的属性约简、规则生成能力和RBF神经网络优良的分类、容错能力,从而更好的监视、分析和控制断面有功潮流稳态。     

基于Apriori的改进算法

关联规则的提取是数据挖掘中的重要研究内容,对关联规则提取中的Apriori算法进行了分析与研究,针对该算法的运算效率不高,对该算法进行了改进,提出了Apriori改进算法.Apriori改进算法采用二进制数据垂直表示方法,只用扫描事务数据库一次得到一阶大项集的二进制数据垂直表示.K阶候选项集的操作只要基于这个一阶大项集,而不需重复扫描数据库,从而提高了挖掘算法的效率.     

电化学储能技术在内蒙古西部电网的应用前景

文章介绍了4种电化学储能类型,并对4种储能技术进行了对比,针对内蒙古西部电网存在的问题,提出了改善思路,提高电力系统稳定运行,使电能质量得到了改善。     

组合权重下的配电网运行经济性评价

本文从配电网运行中的经济性问题出发,提出了一种评价方法,以关联规则和证据理论相结合作为基础来对组合权重进行评价。将数据挖掘中存在的管理规则引入其中,提出了以置信度来进行客观权重的指标确定,并且将专家的意见和Dempster-Shafer组合理论相结合来对主观权重的指标进行确定。首先建立起分层指标体系,并以此为基础,来对电网运行状况使用模糊综合评价法进行评价。事实证明,配电网的运行情况可以通过这种基于组合权重的配电网运行经济性评价得到全面的反映,可以有效的指导配电网的经济运行以及建设改造。     

基于数据质量诊断的数据整合技术

本文针对目前电网运行数据存在的跳变、不刷新等数据质量问题,提出了一种基于数据质量诊断的数据整合技术,通过该技术实现了电网运行数据的规范性和统一性,提高了数据的可靠性和完整性,为电网运行分析提供了可靠的数据支撑。     

论调度自动化系统及数据网络的安全防护

电网调度在整个电网运行过程中发挥着不可或缺的安全保障作用,近年来,人们对用电安全和用电质量提出了更高要求,电网调度技术也进行了与时俱进的优化改革。调度自动化系统以电子信息技术和计算机技术为支撑,不仅降低了调度工作对人力的依赖程度,而且电网数据的精确性也得到了极大的提高。由于采用计算机控制的自动化系统,如何保证网络数据的完整保存和安全防护,成为当前电网调度工作人人所面临的首要问题。     

浅谈低压集抄系统的几种组网方式及维护

随着智能电网的不断发展,低压集抄系统得到广泛应用,实现了采集用户用电数据、发现电表异常故障、统计台区线损、节约抄表劳动成本等功能,提高了抄、核、收等营销业务处理的自动化程度。本文主要介绍低压集抄系统及其常见的几种组网方式,对低压集抄系统运行过程中出现的一些问题,提出切实有效的维护与管理措施,确保低压集抄系统安全稳定运行。     

基于点集库的D5000监控系统遥测信息比对方法

随着无人值班变电站的日益增多,变电站设备运行状况巡视周期逐渐增长,变电站因数据通道、测控装置、远动机等设备问题导致的画面不刷新的情况时有发生,易导致信息漏监控和延迟处置。为及时发现监控画面遥测异常,实时掌握设备运行状况,本文提出在D5000监控系统数据库中设置点集库,并根据每个设备运行特征设定不同的不刷新告警时间,将点集库数据与实时画面数据同步进行对比,对超过设定时限而不变化的数据通过遥信报文进行异常告警。此方法可及时发现异常的运行数据,防止了监控运行人员在值班过程中对重要信号的漏监和延迟处置,对保障电网安全稳定运行起到了积极作用。     

调度、变电一体化人才培养模式的创新

根据国家电网公司"三集五大"体系建设的总体要求,在确保电网安全稳定运行的前提下,实现电网调度业务与运行监控业务的融合,强化电网运行管理,使电网集约化管理水平得到全面提升;文章论述了需要对电网调度运行和设备运行监控人员进行电网调度、设备监控业务的综合培训,达到适应调控一体化运作的需要。     

关于电网调度监控一体化运行管理的研究

随着我国社会经济的快速发展、人们的生活质量得到了提高、对生活所需能源的要求也逐渐增加.随着新科技的不断涌现、国家电网调度监控一体化的实现有了新科技的保障、使电网运行与供电质量都有了很大进步.本文介绍了集控中心的作用,并针对电网调度监控一体化运行管理的不同方式以及利用以太网板组网的优势进行了分析.     

基于粗集理论的顾客忠诚度测度模型

将粗集理论引入到顾客忠诚度研究,建立了基于粗集理论的顾客忠诚度评价模型,并以中国移动通信行业为例,在大学生中搜集了343个有效样本。通过对调查问卷的分析和处理,利用粗集理论的属性约简和规则推导方法,获取一系列有价值的规则。最后,利用粗集理论得到的规则与路径分析得到的结论进行比较,来验证模型的有效性。     

海南电网全景潮流图自动成图研究及应用

海南电网以智能化、可视化为目标,基于自动成图技术,开展基于地市一体化的电网全景潮流图研究和建设;一方面按照电网主设备地理分布进行延布,能够反映设备的地理位置特征;另一方面,对厂站图表示方法进行扩展,展现厂站内部细节,丰富自动成图展现内容。通过电网全景自动成图建设,海南电网实现将300余个变电站自动整合,模型和量测数据自动更新,为电网调度员提供良好的辅助决策功能。     

基于多级反馈队列调度的电动汽车充电模型及其云实现

充电汽车的普及和推广,使人们在日常出行方面减少了化石燃料的使用,从一定程度上解决了能源短缺和大气污染的问题,但同时也造成了大规模充电行为对电网产生的巨大冲击,影响了电网的稳定运行。文章借鉴计算机操作系统任务调度算法,提出一种考虑到电网侧负荷以及充电公平性的多级反馈队列优化充电模型。电动汽车在关注的电网中按照以上提出的充电方案来进行充电,既没有违背公平原则,又实现了最优化充电,同时保证电网安全稳定运行,降低了资源浪费。电动汽车充电过程中涉及到了多方面的异构化信息,其中包括车联网、智能电网、充电设备网络和额外的有关信息。而以上模型的实现需要把多方面的数据信息加以融合,并且要解决海量数据带来的大数据处理问题。本文提出的电动汽车充电模型利用Hadoop云计算平台来解决大数据集的并行化计算问题,使用HDFS分布式文件系统和HBase非关系型数据库解决海量数据的存储问题。     

调控云电网模型数据管理策略

智能电网调控系统引入云计算技术,建设电网生产控制云。调控云系统作为生产控制云,采用主导节点、协同节点分级部署的方式,整体架构呈现"1+N"形式。随着调控云平台的持续建设,各源数据端维护的模型数据汇集到云端,数据存在不准确、不规范等问题,数据质量有待提高。针对数据质量问题,提出对模型数据进行管理校验的各类办法,制定相应的校验规则。对于校验云端与源数据端数据一致性问题,采取多种加密算法对数据进行加密处理。     

基于遗传聚类的配电变压器运行状态参数数据修复研究

为了减少配网设备运行大数据在采集以及传输的过程中容易发生的丢失或者损坏,保证配网设备运行检修工作质量,提高整个电网的安全稳定性。本文结合了不完整信息系统原理、近邻传播聚类原理以及遗传优化算法原理,提出了一种面向配网设备运行状态的遗传聚类数据修复方法,充分有效的对大规模、复杂、不完整的配网设备运行参数进行分析以及修复。通过对实际配电变压器设备运行状态参数数据进行验证,结果表明所提出的方法有效的分析和修复了配电变压器设备运行状态参数数据,具有实际应用价值。     

电网调度与电网安全运行存在问题及处理措施

电力电网工程作为我国重要的基础设施建设之一,在近些年得到了大力发展。电力电网作为一个有机的整体,电网内交流电的生产、输送和使用量随时在变化,但在任何一个瞬间又要保持平衡,确保电能的质量。这就需要对电网系统进行科学的管理,合理的进行调度。分析了影响电力系统运行的主要因素,试提出了保障电网调度和电网安全运行的措施。     

领域无关学术文献词汇功能标准化数据集构建及分析

【目的/意义】构建一个较大规模的学术文献词汇功能标准化数据集,并对其进行描述分析,以期为学术检 索、文献推荐和科学计量等应用研究提供更加科学合理的数据支撑。【方法/过程】在学术文本词汇功能框架的基础 上,针对“研究问题”和“研究方法”这两种领域无关词汇功能,生成学术文献词汇功能自动标引规则模板,开发相应 的词汇功能标注平台,对88 865篇计算机领域文献进行自动标引,并对得到的数据集进行整体分析、热点和趋势分 析以及研究方法特点分析。【结果/结论】得到一个包含23 221个不重复研究问题的Topic数据集、18427个不重复研 究方法的Method数据集和30 145个“问题-方法”对的Topic-Method数据集;人工检验准确率高于95%。此外,文 章还创新性地提出了研究方法的 “功能特点”,并进行了相关实践。     

基于状态估计的电网数据信息融合与预警

随着智能电网的建设和发展,非结构化数据快速上涨。本文根据电力大数据中主网能量管理系统的数据特性,以目前状态估计的高性能计算高准确性水平为基础,浅谈通过数据挖掘技术对电网数据信息进行数据的基本准备、规律寻找以及规律表示。在数据挖掘建立的数据库上,根据数据信息的融合统计分析结果进行数据可视化,方便电网运行人员快速检阅巡视电网设备。最后,通过可定制的判断机制进行预警,力求在电网技术快速发展的同时提高电网的运行准确性与及时性。     

通信调度在智能电网运行中的关键问题

随着国家的快速发展,电业部门更加注重科学化的发展,传统的电网模式并不能满足用户的需求,国家提出了一种智能化的电网运行模式,智能电网的出现更好的解决了这一问题。随着智能电网运行模式的提出,应该对传统电网的运行模式进行相应的改善,而在智能电网的运行过程中一定要注重智能化通信调度的改变,只有结合我国电网的发展趋势和主要突破点,对传统通信调度的各种问题做出更加完善的研究,才能够实现电网的智能化调度,全面协调电力系统的工作,更好的实现智能电网的安全稳定的发展。     

小样本条件下基于VMD-SVM的电网技改项目科技投资预测研究

随着我国电力改革体制的不断推进,未来输配分离的市场环境下,电网的盈利模式将以输配电服务为主,电网在电力市场中的地位将发生较大的变化。新环境下要求电网企业对自身的投资、运行以及成本需要更精确的控制。电网技改工作作为电网科技更新换代的日常工作,对电网运营成本具有较大的影响,因此,科学合理地预测电网技改项目每年的科技投资额就尤为重要。电网技改科技项目的年度投资历史数据由于样本数量少,难以构建基于统计数据的常规预测模型对技改项目的年度科技投资进行科学和客观的预测。本文针对电网技改项目科技投资年度预测属于小样本预测的特点,选取了支持向量机SVM模型作为预测模型,并且在预测开始之前进行变分模态分解(VMD),通过将技改科技投资数据分解为特征各异的子序列,将每一个子序列数据通过不同的SVM模型进行预测,得到各子序列的预测结果后,对子序列的预测结果进行叠加,从而得到最终预测结果。通过某区域电网的实际数据验证,本文提出的VMD-SVM的电网技改项目科技投资预测方法能够有效改进预测精度,预测精度为1.51%,而单采用同参数的SVM模型的预测精度仅有2.02%,本文提出的模型具有更高的精度,证实了本文提出方法的有效性。