非结构化数据特征建模关键技术研究

在智能电网大数据中,非结构化数据占据比例最大,且增速是结构化数据的10~50倍,已成为智能电网大数据处理的关键技术。针对非结构化数据存在数量巨大、模式滞后问题,基于现实数据存在的诸多特征,提出来非结构化数据特征模型建模。文中重点论述了基于智能电网大数据的非结构化数据特征建模的关键技术,包括原始数据以及特征数据的存储、查询以及数据可视化、特征空间的选取等。     

基于Springcolud的智能电网平台的设计与实现

为解决智能电网中运行缓慢、电网运行滞后的问题，设计了智能电网平台系统，系统包括智能电网运行、探索数据挖掘平台和智能电网平台的应用三大模块。首先采用数据挖掘技术，实现了对智能电网平台数据的分析与处理；然后设计了智能电网的可视化平台，采用Intranet技术、多媒体技术和开发主流技术，构建了智能电网的可视化平台，实现了智能电网平台的可视化；最后利用数字地表模型和交互式遗传算法的改进算法，实现了智能电网的任务调度。试验表明，研究的智能电网平台在试验次数增加的同时完成任务的总时间波动最小，在20 s～25 s之间波动。     

基于HBase的输电线路综合数据存储方案设计

输电线路综合数据具有复杂性、体量巨大及多源异构等特点。针对当前关系数据库对于视频图像、图片等非结构化数据处理能力不足的问题,结合大数据的相关理论,提出基于Hadoop和HBase的输电线路综合数据的存储方案,将结构化数据和非结构化数据均转化为Bytes数组存入HBase数据库,并阐明具体的存储原理和工作方式,有效地解决了原有数据信息共享性差、非结构化数据难以存储等难题,弥补了关系数据库的不足,为大数据时代下智能电网的信息化建设提供思路。     

基于状态估计的海量多元异构智能电网数据压缩存储方法

海量多元异构智能电网数据未经处理就进行压缩与存储,存在压缩误差大、运行时间长的问题,影响压缩储存效果。因此,提出基于状态估计的海量多元异构智能电网数据压缩存储方法。融合海量多元异构智能电网数据,推导出准确的智能电网数据,通过Tucker分解智能电网大数据压缩方法,压缩海量多元异构智能电网数据。采用可扩展标记语言（XML）技术预处理数据,结合非关系型的数据库技术,实现海量多元异构智能电网数据的快速存储。试验结果表明,该方法的线路电阻、电抗动态参数估计准确性高,数据压缩平均绝对误差、F 范数误差低,运行时间短,具有一定的实际应用性能。     

电网调控数据综合智能分析决策架构设计

在"调控一体化"的背景下,电网调控领域进入了大数据时代。针对电网调控业务中数据仅以报表形式展示,缺乏深度挖掘与关联分析,没有发掘数据的潜在价值等问题,提出了电网调控数据综合智能分析决策与可视化系统的设计思路和具体实施方案。系统基于数据挖掘技术、商务智能理论、可视化等前沿技术,通过对存储于大型电网数据库中的众多无关联性数据进行预处理,并利用专业的数据挖掘手段结合成熟的商务智能技术对不同业务数据进行综合分析。最后利用可视化技术将分析结果进行立体的、多维度的展示,为调控人员提供辅助决策。     

WEB可视化技术在电网大数据场景下的应用研究

本文针对智能电网大数据场景下传统的可视化方法处理能力和信息表达能力不足的问题展开研究,目的是通过现有先进的可视化手段将电力大数据中蕴藏的关系和规律更直观的呈现出来。本文选取了电力大数据分类监视、输变电设备状态,电网运行、用户用电,气象环境等电力大数据应用场景,寻找用户数据使用痛点并明确分析目标,收集并调研目标的可能影响因素后建立相应的分析模型,为各个场景设计相匹配的可视化技术方案,并着重分析了方案的特色和优势。本文将最新的网络可视化、时空数据可视化、多维数据可视化和Web GIS可视化等Web可视化技术应用到电网大数据展示场景中,为电网大数据应用场景的可视化提供了参考和有益实践,大大提升了电力大数据的利用率和价值。     

基于隐马尔科夫和主成分分析的电网数据词典构建

电网企业拥有海量采用中文记录的非结构化文本信息,其中包含有大量重要的可靠性统计信息。但依靠人工对其进行挖掘不仅效率低而且准确性因人而异。如何高效、准确、智能地挖掘电网企业设备缺陷文本中重要的可靠性统计信息是目前亟待解决的问题。文章基于改式隐式马尔科夫算法对通过全过程技术监督工作采集的非结构化文本数据进行分句分词,制定研究非结构化数据的结构化表达规则。利用主成分分析、词向量以及深度神经网络等的自然语言处理算法对现有的问题描述文本中的同名词、同义词以及近义词等的语义相似度进行计算,并采用K阶近邻算法对降维后的词向量进行分类聚类。上述工作解决了缺陷文本句子成分难以划分、数字量无法精确提取等问题,形成一份国网系统运检专业领域的数据词典库,为电网领域的非结构化数据挖掘提供了新技术,为今后技术监督工作的展开具有重要意义和贡献。     

多源异构的智能配用电数据存储处理技术

针对智能配用电数据具有海量、多源异构等特点,提出一种基于Hadoop的智能配用电数据存储处理的框架设计方案。在对智能配用电数据组成进行梳理的基础上,提出了智能配用电的资源、存储和查询三层数据存储框架。其中,资源层采用Hadoop集群架构,结合电力系统的行业特色,完成IT存储资源管理;存储层则先采用XML技术进行数据预处理,使非结构化数据归一化,然后利用No SQL数据库通过Map和Reduce的有效结合,完成海量数据的快速存储;查询层利用Top-k检索技术,实现海量数据的快速查寻。该设计方案能够对结构化和非结构化数据进行统一存储,可为智能配用电大数据技术的应用提供基础支撑。     

智能电网防灾减灾信息系统设计与实现

气象灾害是破坏电网系统稳定的重要原因之一,给电网设施造成了严重的危害和损失。电网GIS平台是国家电网公司智能电网的重要支撑平台,能够实现智能电网设备的地理位置精确定位、属性状态结构化管理和可视化展现。为降低气象灾害对智能电网的不良影响,国网山东省电力公司将精细化气象数据引入到电网GIS平台之中,采用先进的RUC(快速更新循环)预报、SWAN(短时临近预报)等技术,建立智能电网防灾减灾信息系统,提高智能电网供电可靠性,确保智能电网运行安全。     

基于大数据智能电网关键技术研究

数据挖掘是从海量数据中找到有用信息的重要技术。针对智能电网大数据处理中产生的时延长、效率低等问题,提出了利用数据挖掘技术的大数据处理核心技术,实现对智能电网信息采集中产生的大量数据进行信息发现的研究。分析了基于Apriori聚类算法的电网数据关联性挖掘,提高信息的处理效率。该研究将大数据处理技术引入到电网数据处理中,对于智能电网的进一步发展具有重要的意义。     

智能电网大数据分析框架及其应用演进研究

随着智能电网的快速发展,大数据技术在智能电网中的应用也得到了进一步提升,掌握大数据技术对建设智能电网具有重要意义。本文在总结国内外智能电网及大数据研究现状的基础上,阐述了智能电网大数据的特征,并且结合国内外智能电网及大数据的研究成果,提出了具有通用性的智能电网大数据分析框架,并且分别从智能电网大数据的数据分析技术、数据管理技术、数据处理技术以及数据展现技术4个方面深入探讨了其核心技术的内容。最后,本文提出了智能电网大数据的应用演进路径,并且通过三个具体应用场景,阐述了智能电网大数据的应用。     

基于知识图谱的智能变电站一次设备信息检索研究

智能变电站作为智能电网战略的重要支点,随着智能变电站一次设备的不断增多,设备信息数据量呈指数级增长,传统的数据检索方法已经无法适应海量数据的处理要求,如何准确高效的检索变电站设备信息成为研究的焦点问题.因此提出了一种基于知识图谱的智能变电站设备一次信息检索方法,首先对智能变电站的一次设备信息进行分类,获取相关设备信息语...     

海南电网全景展现系统设计与关键技术

电网飞速发展、智能电网的建设及海南国际旅游岛战略地位的提升对电网全景展现提出了迫切要求文章阐述了目前电网全号展现的研究进展,讨论了海南电网全景展现系统的构架及功能组成,对系统建设涉及到的可视化模型定义、综合可视化展示、智能信息集成、流媒体级联及智能告警等关键技术进行总结,并对系统在海南电网公司应用的情况进行简要说明。最后阐述了该系统在未来电力系统应用的重要性。     

实时数据库系统研发及其在智能电网中的应用

随着智能电网的发展,电网生产实时数据呈现出数据量大、实时性强等特点。为满足智能电网对海量实时数据处理需求,基于多线程实时处理技术,研发了一种实时数据库管理系统。文章介绍了该系统特点及系统结构,及其在用电信息采集、智能园区、能效管理平台、变电站热点监控等智能电网领域中的应用情况。该系统很好地实现了智能电网海量实时数据的采集、处理、分析、存储及展示,满足智能电网海量实时数据采集频率高、数据量大的应用需求。     

HBase在智能电网异构数据同步中的应用

未来的智能电网在运行中将会产生海量的多态、异构数据,对这些数据的可靠获取、实时分析、同步及处理会给电网信息系统带来前所未有的压力。因此,把电网大数据迁移到云端—数据中心,来实现异构数据的精准、实时同步则显得尤为必要。以解决未来智能电网大数据处理问题为出发点,通过对电网数据中心相关功能需求进行细致分析,对比传统的关系型数据库建模基础,提出了基于Hbase架构的智能电网数据中心的解决方案。最后通过对比MySQL性能进行模拟测试,得出所提出的设计方案能够很好地适用于未来智能电网数据中心的构建以及异构数据的同步,达到电网大数据的实时共享、监测及准确分析、处理的目的,在未来智能电网信息管理系统中具有广阔的应用前景。     

基于电力调度数据网双平面的主站控制多机多链路采集方案

为提升电网调度自动化系统数据采集的稳定性,结合国家电网公司调度数据网双平面(SGDnet)建设模式,遵循智能电网调度技术支持系统数据采集与交换标准,提出基于电网调度数据网双平面的主站控制中心系统多机多链路的采集方法。该方法采用了多通道负载均衡、多级并列运行、多链路热备冗余、多源数据处理等技术,提高了数据采集的稳定性和可靠性,同时结合主站控制中心系统节点管理等技术解决了因单点故障导致数据不刷新等问题,保障了调度生产需要。通过此方法所研究的数据采集系统已在多个调度中心投入现场运行。     

一种云环境下智能电网中的重复数据删除机制

随着智能电网的发展,电网运行的实时数据呈海量化急剧增加,传统数据中心压力日渐攀升。文章研究了电网数据的高效存储,讨论了智能电网云平台架构以及云环境下资源分配和动态负载均衡,使得智能电网中大量相同的数据以更加轻便的方式存储。本研究从数据存储到数据查询,形成了一个完整的对智能电网数据进行空间优化操作的体系,实现了云的实际利用价值。     

中国特色智能电网建设面临的问题及对策

介绍了智能电网的内涵、特征和国内外智能电网的发展情况。阐述了发展有中国特色的智能电网面临的一些主要问题,并就这些问题给出了具体对策。指出建设智能电网的关键包括:海量数据分析和处理技术、智能电网调度和控制技术、智能电网信息安全问题、协调和自适应控制等。根据国情,中国智能电网的发展重点应放在输电网上,尤其是特高压输电网。