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。     

基于监控大数据的设备监控业务评价指标体系的设计与实现

随着智能变电站的逐步覆盖,以及智能电网监控运行大数据分析系统数据接入范围的扩大,监控大数据系统具备海量数据的基本特征。文章设计的基于监控大数据系统的调控机构设备监控业务评价指标体系,主要包括数据管理、业务指标计算、GIS展示等功能,其中业务指标计算是以全网设备运行数据为基础,业务指标的计算具备数据规模大、计算复杂的特点。为了解决海量数据的统计效率,系统采用去中心化的建设思路,设计采用分级复用、面向服务和内存计算策略的多级指标计算框架,实现各类监控业务指标的高效统计,能够满足系统快速响应的非功能性需求,同时结合面向服务的分布式架构设计,实现不同系统之间的数据贯通,提升设备监控的业务协同能力,系统具备良好的扩展性。     

基于多源监控数据的设备状态感知方法

近年来,随着智能电网的发展,电网资产及相应的量测数据呈级数增长。但复杂且非结构性电网数据对电网公司安全、稳定运行提出挑战,亟需在电网企业调度控制中心系统中构建多源异构数据平台。本文提出了一种基于电网多源监控数据的设备状态感知方法。首先建立监控数据模型及数据平台;接着采用基于聚类的深度学习方法开展设备监控调度系统状态感知和辅助决策研究;最后对所提出的状态感知方法进行实际验证。所提出方法可有效对设备运行状态进行判断与感知,实现检修业务的智能辅助决策。     

三维全景智能电网支撑平台在电网信息化过程中的应用

分析了三维全景智能电网支撑平台的系统架构以及数据的组织管理方式,重点介绍了业务功能在输变电线路的施工和运行阶段的应用。此平台综合了海量的多源、多尺度空间信息及其它各种专业信息,并通过业务功能实现线路的多个阶段的管理,最终能为电网信息化建设提供参考。     

电力调度大数据应用平台系统技术研究

为解决智能电网的发展中电网运行和设备检测或监测数据、电力企业管理数据、电力企业营销等数据海量的增加带来的不同业务系统之间分散地开发、运行和管理,系统数据存储结构独立,带来数据多源、格式不一致,数据准确性、实时性不强,数据质量不高,缺乏统一的数据规范等问题,本文利用Hadoop的分布式文件系统HDFS和并行处理框架MapReduce的工作原理,搭建电网调度大数据应用平台系统,解决了不同业务系统之间的数据不能及时共享、访问、管理与分析挖掘等问题。采用数据清洗数据,解决数据质量不高的问题。搭建电网调度大数据应用平台系统,既能实现跨专业、跨部门的多维度关联分析,又能满足海量的智能电网数据存储和数据处理需求,并具有强大的伸缩性,可扩展为电网实现安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。     

融合型配电网大数据处理平台架构设计

为深化配电系统多源异构电力大数据的挖掘与应用,提出一种电力物联网与智能电网融合的配电网大数据处理平台架构方案.首先,针对两网融合的大数据处理研究现状,统筹当前主要业务需求,提出一种基于软件定义网络的云边协同总体架构设计;其次,就电力大数据的存取交互方式,考虑海量数据的多源异构特性,构建了一种分布式的3层数据管理架构;然...     

基于有限状态机故障因果链的连锁跳闸故障诊断和预测研究

随着变电站告警信息的规范化、大数据分析在设备监控中应用的深入,使得利用监控大数据及智能化预测分析方法解决电网连锁故障的识别问题成为可能。为避免连锁故障造成电网大停电事故的发生且针对电网连锁故障识别困难的问题,本文提出了基于连锁故障状态因果链的电网故障诊断、故障演化预测及电网脆弱性评估的方法。本文首先介绍了基于有限状态机模型故障因果链的数学模型,利用故障因果链的数学模型对电网中的单元件故障和连锁故障进行识别,从而形成了单元件诊断以及连锁故障诊断方法,然后研究了基于智能状态因果链的电网故障演变的风险预测方法,即形成了基于智能状态因果链构建的电网故障风险评估系统。最后以实际电网为例,验证了本文所提方法的可行性。     

基于多维数据模型的电力调控系统应用研究

随着国家大力推进智能电网建设,电力调控系统作为智能电网的重要组成部分得到了越来越多的关注。目前,电力调控系统都是基于关系型模型进行构建的,虽然具备较好的通用性及功能扩展性,但无法实现多维观察、数据钻取等复杂的多维数据处理功能。为了解决上述问题,提出了基于商务智能技术的模型构建方法,对电力调控系统的数据模型进行重新构建,构建了一种基于多维方式的电力调控数据模型,有效弥补了常规电力调控系统所存在的不足,发挥了多维数据模型在电力调控中的优势,为电力调控数据建模方式提供指导意见。     

揭示电力系统运行数据中因果关系的逆信息熵因果推理方法

随着电力系统数据采集手段的不断完善,基于数据的分析方法在电力系统运行分析中扮演着日益重要的角色。现有的数据分析方法主要分析数据之间的相关关系。事实上,两个强相关变量间通常呈现出不对称的因果关系。若能揭示电力系统运行变量间的因果关系,必将有助于深刻地洞察电力系统运行的内在规律性。近年来,因果推断的研究取得很大进展,使得基于数据的因果分析成为可能。该文从物理机制上揭示电力系统中强相关变量之间因果关系的不对称属性;提出一种逆信息熵因果推理(reciprocal information entropy causal inference,RIECI)方法,所构建的指标不仅可以有效判别相关变量间的因果方向,还能正确反映因果强度。在电力系统算例中的验证表明,RIECI方法能有效揭示电力系统运行数据中的因果关系。对电力系统运行数据中因果关系的分析对于认知电力系统运行机理和正确调控电力系统运行状态有重要意义。     

基于大数据引擎的理论线损图形化管理研究

理论线损计算是电网运行管理中的一项基础而重要的工作,但计算所需的基础数据极为庞杂,包括电网拓扑结构、电网图形数据、售电信息、电网设备材料、材料基本参数、实时监测数据等。为解决目前理论线损计算系统中基础数据都由人工输入、缺乏直观图形展示的问题,文章研究应用大数据引擎技术实现多系统数据撷取、融合、加工和展示,打造一套基础数据智能化全自动搜集的理论线损图形化管理系统,提升电力企业线损业务管理水平。     

复杂电网电能质量知识云评价服务模型与方法

针对复杂电网系统时空动态特性对电能质量评价的影响,构建跨时空分布的多维知识云协同评价服务框架,提出了基于多维多规则的电能质量云评价方法。分析不同监测点和不同监测时间段电能质量水平评估的时空特性,建立每项电能质量指标包括期望、熵和超熵3个数字特征的知识云,构建多维知识云协同评价服务框架;构建电能质量综合评价的前件云和后件云模型,并提出基于多维多规则的电能质量云评价规则及算法,分析各评估指标与质量等级之间不确定映射关系在值域空间和确定度空间的分布,完成电能质量综合评价从定量输入到动态推理再到定量输出的映射变换;开发了电能质量云评价功能组件。通过实例对比和分析证明所提评价框架及方法的可行性和有效性。     

分布式技术在电力大数据高性能处理中的应用

随着中国电力工业步入"大数据时代",大数据在电力生产运行和经营管理中的应用需求日益凸显。为解决当前电力大数据在存储和计算方面存在的性能瓶颈,提升电力业务系统应对大数据的支撑能力,提出基于分布式技术的电力大数据存储和计算解决方案。利用基于Hadoop架构的分布式并行计算平台,完成对传统关系数据库平台的优化改造,在电网典型业务场景中的性能测试结果证明了方案的可行性和性能优势。     

电力大数据智能化高效分析挖掘技术框架

随着智能电网的不断建设,各类生产经营管理活动中产生的海量、高频数据,具有实时性、易失性、突发性、无序性、无限性等特征,如何充分利用和分析这些数据,快速获取有价值的信息是当前电力大数据处理急需突破的难点。在分析目前电力大数据应用现状的基础上,构建了电力大数据智能化高效分析挖掘技术框架,同时从面向计算密集型电力大数据的特征分析技术、基于内存计算的高性能数据分析技术、电力大数据并行化分析框架及服务体系以及基于数据挖掘的母线超短期负荷预测技术4个方面详细描述了电力大数据智能化高效分析挖掘的关键技术,从而为电力业务数据的高效价值挖掘及在线决策分析提供理论依据及基础技术支撑。     

计及用户侧数据不确定性的台区线损粗糙算法

台区线损治理是电网公司消费侧运营管理的核心议题,也是提质增效保障电网利润的基础。依托安装的电能信息采集终端,电网营销系统采集维护着海量的用户数据,利用实时采集的电网大数据去探知电网的运行情况并进行及时的维护是台区线损治理的有效途径。电网监测采集的数据量虽然庞大,但面对复杂的台区线损不合格原因仍然捉襟见肘。利用已知的采集数据,建立数据与故障原因之间的因果关系链可极大的减轻运维人员的工作压力,提升线损治理水平。海量的监控终端在采集、通信与维护的过程中必然存在着数据的不准确性,提出利用粗糙集理论解决用户侧数据的不确定性,给出了不同故障下的特征数据,分析了故障与数据的内在联系,实现了故障参数特征数据的解耦。给出了导致台区故障原因的分类,并验证了所提出分类方法的正确性。     

电能质量在线监测系统的设计与实现

电能质量在线监测系统的基础数据来源于多个业务系统,各业务系统厂商众多,集成业务复杂,为了屏蔽系统之间的差异性,在国家电网公司的数据共享与业务融合的工作框架下,编制统一的集成规范,以SG-CIM模型为载体,通过一体化平台,实现电能质量相关业务信息的高效集成,满足电网频率、电压和可靠性的监管要求。针对数据规范性要求,以实用化评价为考核标准,逐步提升电能质量管理的工作效率。     

Probabilistic Modeling and Statistical Analysis of Aggregated Electric Vehicle Charging Station Load

The number of electric vehicles is increasing worldwide. The charging of a single electric vehicle can draw several kilowatts of power, and the aggregate effects of charging thousands of electric vehicles on electric power system infrastructure, operation, and planning must be considered. An important tool in studying the integration of electric vehicles and developing associated technologies and controls within the framework of the smart grid are probabilistic models of charging station load. This article identifies, evaluates, and proposes probabilistic models and analyzes the statistical characteristics of aggregated electric vehicle charging station load. A data-driven approach is taken, using measured time-stamped power consumption from charging stations to formulate and evaluate suitable parametric probabilistic models. The influence of time-of-use pricing on electric vehicle charging station load characteristics is also examined. Two data sets—one from Washington State, the other from San Diego, CA—each covering over 2 years, are used to create the models.     

激光雷达直升机巡线技术的现状与应用前景

在我国的直升机巡线试验中, 多采用红外线摄影仪、数码摄像机、高分辨望远镜、可见光录像机等设备作为观测工具。但无论是多光谱还是热红外技术, 空间定位的量测精度均不高, 而且获得的多源数据大多分开处理。激光雷达系统可以克服这些缺点, 它是利用激光脉冲来获得被检测对象的相关信息, 同时它还集成了数字量测相机, 可以生成数字正射影象, 满足测图量测的要求。机载激光扫描数据包括2 方面的信息:一是激光扫描仪与地面各点的距离; 二是回波强度, 即地物反射率信号。利用这2 种信号可以区分植被、建筑物、电力线和杆塔等不同的地物。激光雷达系统在国外电网维护中已经得到了广泛的应用, 在国内电力线路设计中已有应用, 用于电网维护尚处于探索阶段。     

基于电力大数据平台的三层数据过滤机制研究及应用

大数据技术是城市电网数字化规划中的重要工作内容,具有重要的理论和实践价值。但是这些数据体积大、类型多、更新速度快,为防止海量数据带来的分析干扰,提出了基于电力大数据平台的三层数据过滤机制,对过滤数据构建分段式小样本回归模型。该模型在上海某风力发电厂风机发电功率预测中进行应用,算例结果表明三层数据过滤机制有效地解决了庞大数据量的无序、可用性较低等问题,对整体数据具有良好的表征性,提升了预测精度,促进了电网信息价值密度的高质量提升。