应用调控大数据的电网运行态势动态感知方法研究

传统方法在对电网运行态势进行感知的过程中,受到电网运行态势波动影响,无法提取态势因子参数,在态势感知累积和阈值为0.05~0.2的范围内存在负荷水平偏低的问题。为此,提出调控大数据的电网运行态势动态感知方法。获取系统静态有功安全域边界,根据调控大数据中的气象边界条件获取电网的安全裕度;选取丢包率、利用率、吞吐量作为电网运行的网络态势因子,依据简单网络管理协议(SNMP)信息的采集结果,对态势因子相关的性能参数进行计算,实现态势因子参数的提取;通过构建电网运行态势动态感知架构实现电网运行态势动态感知。为了证明所设计方法的有效性,进行负荷水平的对比试验。试验结果表明,该方法的负荷水平在几种试验方法中可以始终保持最高,更适用于该范围内的电网运行态势动态感知。     

基于决策树改进深度学习的网络安全态势智能感知方法

为了提高网络安全态势智能感知精度,提出基于决策树改进深度学习的网络安全态势智能感知方法。对通信网络流量数据进行预处理,基于决策树改进深度学习提取网络安全态势要素,计算网络安全态势感知阈值;设计网络安全态势智能感知流程,从而实现网络安全态势智能感知;设计对比实验,实验结果表明该研究方法对网络安全态势的感知精度较高,更具备实际应用价值。     

基于大数据的网络安全态势感知及主动防御技术研究与应用

针对电力信息系统网络安全态势感知及主动防御问题,介绍了网络安全态势感知相关概念及技术。为了监控网络安全态势,研究了利用大数据分析技术开展基于多源日志的网络安全态势感知,提出了态势感知平台部署架构及主动防御模型思想,并将其技术应用于某电力公司网络信息系统环境。通过在公司内外网网络出口部署全流量数据采集分析器,对原始网络流量进行实时采集和存储,并借助大数据可视化分析工具与丰富的数据展示组件,实现对分析结果的多维度图形化直观展现。经实验测试实现了攻击事件及安全态势的实时监控预警,保障了公司信息系统的安全稳定运行。     

基于开源工具集的大数据网络安全态势感知及预警架构

对信息系统安全防护而言,大数据是一把双刃剑。信息量的巨增使得数据价值密度更小,给APT等攻击行为提供了更好的藏身环境;但大数据处理技术对海量数据的聚合、挖掘和分析又使得准确检测及预测攻击威胁成为可能。为增强信息系统的威胁感知与攻击预警能力,构建大数据威胁处理平台势在必行。基于最新的开源大数据组件集,构建了集数据收集整理、数据存储、离线分析发现、实时关联检测、威胁预警和态势呈现等功能于一体的、支持全流程安全事件处理过程的、完整的网络安全态势感知及预警架构,与现有同类平台架构相比,其具有高可用、可扩展、易部署等特点,且能较好地支持威胁情报的引入。     

基于调度业务模型和大数据驱动的电网智能状态感知体系

为了探讨调度业务模型和电力大数据在电网智能状态感知体系中的应用路径,同时为了提升电网智能状态感知体系对电力调度业务的支持接口效率,在对以往电力物联网硬件系统满足最小改动的前提下,充分利用之前物联网大数据系统开发一套独立于以往调度系统的智能电网感知体系。该研究的关键技术是电力物联网与大数据系统的数据穿透体系和数据导出体系。经过仿真分析,该研究设计的新体系驱动的调度业务模型管理信息系统拥有更高的效率、敏感度和更低的人为错误概率。     

云计算在智能电网调度中的应用

为解决传统电力系统中集中式计算平台海量数据流的存储和分析功能不足的问题,针对云计算在智能电网调度技术中的应用进行了研究。首先,对云计算技术在IT行业的发展进行阐述,对云计算的关键技术从虚拟化与快速部署技术、大规模分布式存储技术、资源调度技术、大规模多租户技术、海量数据处理技术以及大规模信息通信技术等方面出发进行介绍。其次,借鉴IT行业云计算技术,设计了基于云计算的智能电网计算平台以及基于云计算的智能电网互动式节能优化调度架构,以期推动云计算在电力系统中的发展,解决智能电网互动式节能优化调度算法方面的问题。     

基于全景监测与智能预警的配电网全域大数据应用研究

面对不断扩大的电网规模及愈加复杂的外部环境,影响电网安全稳定运行的因素也在不断增加,为此提出了基于大数据机器学习算法的设备状态监测方法。运用成熟的数据挖掘技术,基于当前大量的数据积累开展数据价值的挖掘分析,构建基于随机森林的设备状态评价模型、基于D-S证据论的故障预警模型等,以云计算为支撑,以“互联、共享、智能”为理念引领全景监测体系,建设风险和隐患智能感知体系,实现低风险系数下配电网安全稳定运行。本文从数据关联融合、数据清洗转换、相关性分析及特征提取、模型构建四个方面着手,挖掘配电数据的潜在价值,预知配电网故障发生,进一步提高配电网精益化、智能化管理水平,促进电网企业提质增效提供指导,为电网安全生产及电网企业优质服务提供高效益的数据化科学决策依据。     

基于电力大数据的用户用电感知研究

在基于电力大数据对用户提供多元化服务的研究中,发现电网在不同时刻停电,不同用户的停电感受不一样以及在调度计划制定时,由于不同线路所带用户不同需进行差异化服务。为此,提出基于电力大数据的用户用电感知研究。首先通过电网内部系统及外部系统进行数据采集,然后基于大数据从多维度进行数据处理和分析,建立了用电需求模型和用户用电感知模型并进行了深入应用;通过该模型可以实现有限投资供电可靠性提升最快,最大限度满足用户需求;可最大限度实现不同行业、类别的用户用电互补,提高设备利用率;可实现用电感知最低时段停电,停电涉及用户更精准。该模型的引用实现了电网规划、用户接入、调度运行的智能决策,使电网规划投资更精准,固定投资提升可靠性最快,提高设备利用效率和用户满意度。     

电力通信网大数据应用场景开发及试点应用

通信网作为电网公司的第二张实体网络,承载着电网运行和经营管理的核心业务,是电网安全、稳定的重要保障。通信管理系统在资源管理、实时监控、运行管理方面发挥了巨大作用,但随着数据量急剧膨胀,基于传统技术架构的通信管理系统在数据存储、处理、分析挖掘方面已不能满足实际需求。基于大数据平台,通过挖掘电力通信网资源台账、告警故障数据,结合网管设备性能数据、电力气象数据,建立通信资源运行风险评价模型,支撑通信资源预警和故障定位;采集数据网业务流量与设备路由数据,实现对重要断面流量动态监测、链路性能动态监测及劣化分析预警,提高对路由设备的分析预警能力。     

基于大数据技术的智慧校园安全管控平台设计研究

针对传统校园网络安全防御手段已无法应对当前大数据背景下的智慧校园安全威胁问题,提出一种基于大数据技术的智慧校园安全管控平台设计方案;该方案将智慧校园体系分层、分类设计安全防护机制,实现对智慧校园安全的粒度防护管理;运用大数据技术构建智慧安全大脑,解决了智慧校园数据混乱、数据关联难问题,实现智慧校园数据融合存储;通过智能运营管理平台全面感知智慧校园安全态势,实现风险预测、安全预警、安全处置以及防护加固智能联动;通过模拟攻击测试与安全风险评估,部署智慧校园安全平台后智慧校园安全防御能力明显加强和安全风险等级明显降低,经过实际应用分析,智慧校园安全告警和自我处置能力也明显提高.     

基于语音交互的智能电网调度系统的设计与实现

常规智能电网调度系统主要使用分布式存储虚拟化技术划分调度任务模块,易受服务对象性质变化的影响,导致其在多用户并发操作时运行异常,为此,基于语音交互设计了一种全新的智能电网调度系统。硬件部分设计了ATML嵌入式存储芯片及STM处理器,软件部分基于语音交互技术构建了智能电网调度架构,设计了智能电网调度功能模块,实现了智能电网调度。结果表明,该系统在多用户并发操作时均能正常运行,证明系统性能良好、可靠。     

煤矿灾害智能预警架构及关键技术研究

我国已初步实现对煤矿瓦斯、火灾、水害、顶板、粉尘五大灾害的监测报警或预警,但智能化水平较低,不具备自我分析和决策能力。在智慧矿山概念框架下,阐述了煤矿灾害智能预警的内涵,提出了灾害智能预警的感知数据精准化、预警模型智能化、预警防灾协同化、应急决策高效化4个方面的特征。设计了煤矿灾害智能预警总体架构：由感知控制层、传输层、存储分析层和应用层4个层级组成,可实现对各类灾害的智能预警和智能管控;采用统一标准、统一采集、统一存储、统一分析、统一展现的数据处理原则,实现灾害智能预警多源异构数据共享与深度挖掘利用,从而解决数据孤岛、数据烟囱等问题。基于煤矿灾害智能预警总体架构,设计了灾害智能预警业务流程,为灾害智能预警设计提供参考。总结了煤矿灾害智能预警关键技术,包括瓦斯、火灾、水害、顶板、粉尘精准监测预警技术和灾害融合智能预警技术,分析了各关键技术难点及发展方向。以青龙寺煤矿灾害智能预警平台为实例,展示了灾害智能预警技术在监测监控、灾害预警、应急救援、分级管控等方面的应用效果。提出应深入研究灾害精准感知技术及装备、多场耦合致灾机理、预警模型自学习自适应技术,以实现高级阶段的灾害智能化预警。     

基于GA-BP神经网络的产品质量安全风险预警研究

为了解决大数据环境下产品质量风险预警的人工智能化,论文设计了一种基于遗传算法改进BP神经网络算法的产品质量安全风险预警方法.根据产品质量检测项目的风险权重不同,论文建立了基于GA-BP神经网络的质量安全风险预警模型.以智能门锁产品的检测数据进行风险预警实验,实验结果表明该预警方法提高了风险预警的精度和学习效率.     

基于改进Apriori的网络安全感知方法

针对网络安全态势评估过程中存在数据源单一、实时性不强、准确率不高的问题,提出一种基于改进关联规则算法(Apriori算法)的网络安全态势感知方法;通过对数据的分析,发现在网络中存在关于安全态势的关联规则;通过网络攻击影响熵值序列的分析,对关联规则进行分类为空间正常和异常空间,进而对关联规则进行聚类分析;根据聚类后的规则划分网络安全态势等级;将改进后的算法应用到网络安全态势感知当中,实验结果表明,该方法满足了网络安全危险预警和实时监控的要求;改进的算法用于安全态势感知是可行的、有效的。     

铝电解整流供电网故障预警系统的设计

铝电解整流供电网故障预警系统在电网安全运行中起着重要的作用,它可以降低电网事故率;对故障预警系统的硬件结构和软件设计方案进行了阐述,阐明了系统工作原理和算法实现,并着重介绍了故障预警系统的电网参数设定模块、谐振预警模块、三相不平衡预警模块、谐波含有率变化趋势预警模块;改进的灰色预测模型GM(1,1)在谐波含有率变化趋势预警中的应用,预测的精度由70%左右提高到85%以上,提高了供电系统的安全系数;该系统的设计方法和思想对其它电网预警系统设计具有参考价值.     

基于模糊隶属度的智能电网电力调度多目标优化研究

在智能电网电力优化调度过程中,因求解目标分布范围较小,导致全局搜索能力较差,因此提出基于模糊隶属度的智能电网电力调度多目标优化方法。根据智能电网的工作模式,搭建电力调度架构。在电力调度架构中,从调度成本、可再生能源利用率和用户满意度三个角度确定电力调度目标,构建多目标优化数学模型。设计模糊隶属度求解算法,获取多目标优化最优解集,采用通过模糊识别策略从最优解集内选取最终优化调度方案。应用分析结果表明,所提方法应用后,求解目标分布范围大幅度增长,全局搜索能力得到了增强,可以有效提升智能电网电力调度水平。     

基于电网的采样感知加权循环调度算法

针对智能电网相量测量设备竞争使用有限的网络通信资源时，会因资源分配不均而导致数据包延时或丢失，进而影响电力系统状态估计的精度这一问题，提出了一种采样感知加权循环（SAWRR）调度算法。首先根据电网相量测量单元（PMU）采样频率和数据包大小的特性，提出了基于PMU业务流均方差的权重定义方法；然后设计了相应的PMU采样感知迭代循环调度算法；最后将该算法运用到PMU采样传输模型中。该算法能自适应地感知PMU的采样变化，及时调整数据包的传输。仿真结果表明，与原始的加权循环调度算法相比，SAWRR算法减少了95%的PMU采样数据包的调度时延，降低了一半的丢包率，增加了两倍的吞吐量。将SAWRR算法运用到PMU数据传输中有利于保证智能电网的稳定性。     

基于OneNet平台的水资源调度系统设计与实现

设计一种基于OneNet平台的水资源调度系统,在阐述调度系统总体架构设计的基础上,详述主要功能模块的设计,重点分析将智能硬件接入OneNet平台的原理与实现过程。水资源调度系统通过把上下游水位、闸门开度等数据信息传到OneNet平台,凭借OneNet平台数据存储、安全和大数据分析等服务,对水资源调度进行监控,实现预警和报警功能,可为各站点的水资源调度提供支持,从而达到实现水安全、水环境和水资源利用协调发展的目的。     

基于物联网的煤矿安全综合智能预警系统

介绍了基于物联网的煤矿安全综合智能预警系统的总体架构,阐述了各预警模型即瓦斯预警模型、火灾预警模型、水灾预警模型及顶板预警模型的设计,给出了智能决策的业务流程。该系统可对煤矿安全生产过程中的安全隐患进行实时监控及智能化预警,有效提高煤炭企业的安全生产水平。     

环绕智能环境多模态数据融合技术研究

针对环绕智能环境中感知数据类型不同、格式多样问题,设计了基于XML的数据表示方法。其次,提出数据级和决策级相结合的数据融合架构,解决了环绕智能环境数据存在的异质、弱关联问题。最后,设计实现了基于加权自适应和模糊逻辑的数据融合算法,并应用于环绕智能环境监测,实验证明本技术可有效抑止传感器精度差异及噪声等因素导致的感知数据漂移问题,提高了系统决策的准确性。