基于电力载波及LabVIEW技术的远程自动抄表系统研究

为满足电力行业改革与发展的需要,本文开发了一种以电力载波传输技术为核心的远程自动抄表系统。重点对远程抄表系统中的电能表通信部分进行了设计,并使用MI200E芯片实现了电力载波通信,同时利用LabVIEW软件的TCP网络通信技术将用户用电数据从小区物业管理中心传输到供电公司,为电网调度、负荷预测、电网安全稳定运行提供数据依据。     

基于SFO算法的智能电网能源优化

为缓解能源危机，新能源逐渐应用于智能电网中，要想实现电网中的能源有效分配及高效的能源管理，提出了基于协同成纤维细胞优化(SFO)的智能电网能量调度方案，以智能电网系统中降低用电成本、最大化利用可再生资源和资源的有效利用为目标，通过详细的算例对实时环境下的用电量进行监测，并对所提调度策略进行仿真，验证了算法的性能。对实验结果的评价表明，与其他流行的算法相比，多目标SFO算法可以显著降低电力成本并最大限度地提高资源利用率，进而提高电力系统的新能源消纳能力。     

基于数据中台的智能化电力监控数据应用模型

为了精准采集低开销智能化电力监控数据,有效应用电力监控数据,评估智能化电网运行状态,设计基于数据中台的智能化电力监控数据应用模型,该模型中数据技术层利用基于压缩传感的数据采集方法,采集低开销智能化电力监控数据,按照结构化与非结构化数据形式存储采集的数据;统一数据层利用贴源层按照存储数据类型,建立数据库,分类存储各类型数据;通过共享层清洗整合各类型数据,获取各类型数据的业务明细数据;采用分析层分析业务明细数据,为数据分析应用提供所需数据;通过统一数据服务引擎为不同数据分析应用提供数据服务支撑;数据分析应用中利用K-means算法与多元线性回归法预测智能化电网线损,通过博弈论集对云方法,评估与预测智能化电网运行状态。实验结果证明：该模型可精准采集低开销电力监控数据,在不同数据稀疏度与压缩长度时,数据采集的累积相对估计误差均较低;可有效聚类线损相关特征属性数据,精准预测电网线损,有效评估电网运行状态。     

智能电网中基于MQTT协议的ABAC访问控制方案

在智能电网环境中,电力运营商和消费者通过智能电表进行大量高精度的用电数据的实时监测,用户机密数据持续暴露于未经授权的访问,在这种传统通信模式下,智能电表对家庭用户能源消耗的细粒度测量造成了严重的隐私安全问题,而现有的静态访问控制方法并不满足智能电网环境基于上下文的动态访问特性。针对此问题,提出一种基于物联网通信协议（MQTT协议）的访问控制方案,通过在MQTT协议中对树型结构的主题列表设计基于ABAC访问控制模型的动态上下文授权策略,并在WSO2系统使用XACML策略语言实现了提出的访问控制方案。性能评估结果表明,该方案能在较低的通信开销内支持动态的访问控制,以解决智能电网中用户的用电信息未经授权而泄露的隐私安全问题。     

基于物联网技术的新能源电网运行状态监测方法

提出了基于物联网技术的新能源电网运行状态监测方法。利用物联网技术选取ZigBee通信网络中的网状网络以及树形网络，来收集新能源电网运行状态数据，并通过无线网络对监测区域中的参数进行智能检测；根据监测到的运行状态数据搭建新能源电网运行状态监测模型；利用电流监测原理对运行状完成监测。在实验中，通过监测器的布置进行运行状态的监控，并对提出的方法进行验证，经实验结果分析证明，发现采用基于物联网技术的新能源电网运行状态监测方法监测到的运行异常次数的误差较小，可以将误差控制在20%以内。此方法可以有效地对新能源电网的状态运行进行监测，可以更精准地对新能源电网的运行状态进行观察和研究，提高了电网运行的安全程度。     

WEB可视化技术在电网大数据场景下的应用研究

随着智能电网的迅速发展,电网公司在输变电设备状态、电网运行、用户用电、企业管理、气象环境等方面都积累了大量的数据。面对大数据集,传统的可视化方法已呈现出处理能力和信息表达能力不足的问题。因此本文对WEB数据可视化技术进行了研究,针对电力大数据在多种不同应用场景的特点设计了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。本文提出的方案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。     

智能电网信息安全与网络结构优化研究

建设安全可靠电力数据信息安全通信网络环境,已成为电力系统实现区域智能电网数据信息实时共享,远程调度运行综合自动化系统建设的重要技术支撑.在对电网数据信息通信网络存在的结构混乱等安全威胁进行归纳分析后,结合三层四区电力数据信息安全防护体系结构,从电力专用信息安全隔离设备设置和防病毒系统构造方面,分别介绍了智能电网数据信息网络安全防护结构模型.     

基于神经网络的工厂用电状态识别方法

智能电表的迅速普及与应用引起电力消耗数据(即智能电网数据)的激增,这不仅给数据的存 储与通信带来了挑战,同时也增加了对数据进行分析的难度。另外,由于生产性质和经营方式的不同,工厂的用电状态往往比较复杂。基于传统经验的人工识别不能满足实际应用的需求,该文研究了一种基于神经网络的工厂用电状态自动识别方法。首先,对采集于真实应用场景的电网大数据进行必要的预处理,包括数据的合并、清洗、标准化、打标和抽样;然后,基于预处理的电网数据构建神经网络模型用于对工厂用电状态的自动识别;最后,对提出的基于神经网络的工厂用电状态识别方法进行实验验证,证实了该方法的合理性和有效性。通过对工厂用电状态的准确识别,能够帮助供电公司指导企业进行错峰用电,进而有效缓解电力供给不平衡的问题,以达到对电能合理开发和利用的目的。     

基于电力载波及LabVIEW技术的远程自动抄表系统研究

为满足电力行业改革与发展的需要,本文开发了一种以电力载波传输技术为核心的远程自动抄表系统.重点对远程抄表系统中的电能表通信部分进行了设计,并使用MI200E芯片实现了电力载波通信,同时利用LabVIEW软件的TCP网络通信技术将用户用电数据从小区物业管理中心传输到供电公司,为电网调度、负荷预测、电网安全稳定运行提供数据依据.     

基于电力大数据的电力用户用电特征识别模型研究

采用目前方法对电力用户用电特征进行识别时,存在识别准确率低、F₁分数低和识别结果易受用电数据分帧长度影响的问题。为此提出基于电力大数据的电力用户用电特征识别模型,利用电力数据采集系统采集用户用电数据,并调节用电数据负荷曲线、数据标准化和数据降维,再利用K-means聚类算法提取预处理后优化用电数据的特征,将用电特征带入支持向量机中,根据分类结果实现电力用户用电特征的识别。实验结果表明,所提方法识别准确率高、F₁分数高、识别结果不受用电数据分帧长度的影响。     

基于时域特征的电力感知数据频繁项查询

电力感知数据是一种时间序列数据。电力系统在运行中产生大量的数据,导致在查询数据频繁项时的系统负载大、查询效率低。为了提高电网电能传输质量,对基于时域特征的电力感知数据频繁项查询方法进行了研究。构建电力系统拓扑结构,预测其运行状态。根据电网的纵向连续性和横向连续性,定向采集传输活跃的电力感知数据。以三轴加速度相同的两个滑动窗口为目标区域,提取电力感知数据的时域特征。将提取的时域特征输入到贝叶斯分类算法中,使用贝叶斯分类器进行分类。考虑由谐波震颤效应导致的逻辑疏密性下降问题,通过锁定频次占比较大的类别区间,实现电力感知数据频繁项查询。试验结果表明,所提方法的查全率高于97%、查询的电力感知数据在180个以上、时间开销为5 ms、内存开销为10 MB。该方法可有效提升电力感知数据频繁项的查询性能和查询效率,提高电网电能传输质量。     

面向应急指挥的跨区域电网一体化电力自动调度研究

为了提高跨区域电网一体化电力应急指挥能力,需要进行跨区域电网一体化电力自动调度研究,提出一种基于多源信息融合和均衡配置的面向应急指挥跨区域电网一体化电力自动调度方法。采用大数据信息重组方法进行跨区域电网一体化电力传输数据重构,采用分段均衡控制方法进行跨区域电网一体化电力传输调度的均衡配置,建立电力调度的输出链路均衡配置模型,采用空间区域重组方法实现跨区域的电网一体化信息融合处理,根据信息融合结果采用自适应链路均衡配置方法进行跨区域电网一体化电力自动调度的负载均衡设计,提高跨区域电网一体化电力自动调度的负载均衡性和调度信息融合性。仿真结果表明,采用该方法进行跨区域电网一体化电力自动调度的负载均衡性较好,调度的总线控制能力较强,提高了应急指挥能力。     

大数据流式计算框架Heron环境下的流分类任务调度策略

新型大数据流式计算框架Apache Heron默认使用轮询调度算法进行任务调度，忽略了拓扑运行时状态以及任务实例间不同通信方式对系统性能的影响。针对这个问题，提出Heron环境下流分类任务调度策略（DSC-Heron），包括流分类算法、流簇分配算法和流分类调度算法。首先通过建立Heron作业模型明确任务实例间不同通信方式的通信开销差异；其次基于流分类模型，根据任务实例间实时数据流大小对数据流进行分类；最后将相互关联的高频数据流整体作为基本调度单元构建任务分配计划，在满足资源约束条件的同时尽可能多地将节点间通信转化为节点内通信以最小化系统通信开销。在包含9个节点的Heron集群环境下分别运行SentenceWordCount、WordCount和FileWordCount拓扑，结果表明DSC-Heron相对于Heron默认调度策略，在系统完成时延、节点间通信开销和系统吞吐量上分别平均优化了8.35%、7.07%和6.83%；在负载均衡性方面，工作节点的CPU占用率和内存占用率标准差分别平均下降了41.44%和41.23%。实验结果表明，DSC-Heron对测试拓扑的运行性能有一定的优化作用，其中对接近真实应用场景的FileWordCount拓扑优化效果最为显著。     

电力物联网下分布式状态感知的源网荷储协同调度

随着新型发电、直流输电、电能存储等技术的发展,新能源发电、电动汽车等柔性负荷以及可充放电的储能装置不断并入电网中,使得传统配电网架构发生了巨大变化.由于新型源网荷储存在较大的不稳定性,给配电网调度带来了巨大挑战,尤其是难以控制调度的额外电损.借助泛在电力物联网的建设,可实现对源网荷储的实时信息采集与分析,为实时数据驱动的源网荷储协同调度提供了契机.配电网中的源网荷储协同具有天然的分布式特性,因此可以利用电力物联网的感知能力构建一个分布式状态实时感知系统,使得协同调度具有更高的调度精度.文中分析了泛在电力物联网背景下的配电网架构,对分布式环境下的源网荷储及其交互方式进行了建模,并据此提出了一种电力物联网下分布式状态感知的源网荷储协同调度机制,明确了源网荷储各端的响应策略,实现了削峰填谷、降低调度损耗的目标.基于部分电网真实数据,设计了模拟验证实验,其结果验证了源网荷储协同调度机制的有效性.     

电力负荷参数记录与监控系统的开发与应用

介绍了电力负荷参数记录与监控系统的组成、原理、功能以及软、硬件的开发过程。该系统通过对用电单位的用电状况进行实时监测，为用电部门提供电网运行数据。对如何抑峰填谷、科学用电、提高用电管理水平等方面具有重要意义。系统投入运行后表明：系统运行安全可靠，功能强大，电力数据采集全面、准确，社会效益和经济效益显著。     

电力行业调度数据网安全解决方案

电力调度数据网是电网调度自动化、管理现代化的基础，是确保电网安全、稳定、经济运行的重要手段，是电力系统的重要基础设施，在协调电力系统发、送、变、配、用电等组成部分的联合运转及保证电网安全、经济、稳定、可靠的运行方面发挥了重要的作用，并有力的保障了电力生产、电力调度、水库调度、燃料调度、继电保护、     

探讨新形势下电力调度的安全风险控制

电网调度的工作是为了保障电网能够安全的运行和经济运行的关键,也因此我们必须加强对电力调度的安全风险控制,才能创建一个安全稳定的用电环境,为社会的和谐发展做贡献。文章主要对影响电力调度安全存在的主要风险因素以及防护和控制措施进行分析和探讨。     

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。     

基于数据融合的企业用电量状态自动监测方法

为指导企业用户的合理用电，从而实现对电力系统运行环境的监测与维护，提出基于数据融合的企业用电量状态自动监测方法。利用配电网络节点结构，确定电力系统的融合应用特征，联合WSN融合系数，实现对配电网数据融合技术的初步完善。在此基础上，设置监测信号输入单元，通过辨识用电设备工作状态的方式，计算用电设备的功率数值量，完成基于数据融合企业用电量状态自动监测方法的搭建。实验证明，设计方法对企业用电量状态的自动监测规划具有合理性。     

基于主动半监督学习的智能

智能电网的通信调度系统是智能电网正常运行的保证。为保证系统正确运行,值班员需要对电网信调系统 的运行状态、突发事件、事故故障以及相应的处理方案进行记录。为帮助管理者及时了解智能电网信息调度系统的工 作情况,发现潜在安全隐患,通常需要为这些日志数据标注其日志类型,以方便管理者查询和检索,因此,要求智能电 网信息调度系统能够自动对每天记录的各种日志根据管理需要进行分类。对大量根据值班员自己理解和习惯撰写的 日志进行自动分类,需要对由信息调度专家提供类型标注的大量日志数据进行学习。然而因人工阅读标注耗时、耗 力,故在实际应用中往往仅能提供少量的标注,从而影响自动分类的性能。针对这一问题,提出了基于主动半监督学 习的日志自动分类方法,该方法一方面利用主动学习找出对学习最有帮助的日志,获得其类型标注;另一方面,通过利 用大量缺乏类型标注的日志进一步提升学习性能。在国家电网的智能电网信息调度日志数据上的应用结果表明,基 于主动半监督学习,可获得比现有方法更优的日志自动分类性能。