基于数据预处理与特征表示的多核SVM短期光伏发电预测

针对气温、降雨等气象数据有时难以获得且仅有的辐照度、光伏发电功率属于多源数据、毛刺多、具有不同特征的问题,提出了基于数据预处理与特征表示的多核支持向量机光伏预测方法,利用小波阈值分析法对光伏发电功率与辐照度进行去噪处理,通过对辐照度特征表示参数提取,进行SOM与k-means结合的二次聚类选取相似日,并采用多核支持向量机进行预测。结果表明,小波阈值去噪后能大幅提高预测精度,仅用辐照度与功率数据进行预测也能取得较高的预测精度,且多核预测精度高于单核预测精度。     

电能质量在线监测数据库的设计与优化

近年来,在线监测已经成为电能质量监测的主流趋势。数据库作为前端访问和底层数据之间的枢纽,在电能质量在线监测系统中起着重要作用。随着数据量的飞速增长,数据库已经成为整个系统的性能瓶颈,严重影响了系统的用户体验。文章先分析了电能质量在线监测系统和数据库的特点,然后对数据库模型进行了设计。在分析和设计的基础上,一系列优化操作,如表分区、缓冲池规划、数据库的跨平台迁移和行压缩等在数据库模型上得以实施。经过精心的设计和优化,数据库各方面性能均明显提升,极大地改善了系统的用户体验。     

交直流混合微电网接入分布式新能源的关键技术研究综述

随着传统能源的日益短缺和环境问题的日趋严重,分布式电源接入是电网发展的必然趋势。微电网是促进分布式能源消纳与管理的有效模式,而交直流混合微电网因其兼备交流微电网与直流微电网的优点,已成为研究热点。该文综合国内外交直流混合微电网的已有研究成果和相关内容,从交直流混合微电网的拓扑结构与容量配置、性能评估、电源管理与保护技术等方面进行总结概括,并对交直流混合微电网的发展前景和实际应用的相关问题做出展望,对国内交直流混合微电网的进一步发展提供相关思路,具备现实意义。     

考虑不同补贴方式的分布式光伏运维模式决策

针对我国分布式光伏的不同补贴政策,首先建立分布式光伏的全寿命周期成本效益模型,然后对比不同典型运维模式的特点,通过净现值、内部收益率和动态投资回收期3个指标对不同补贴方式下采用不同运维模式时的分布式光伏经济效益进行量化。最后通过某案例计算,对比分析了运维公司盈利率和自用电量比例对分布式光伏用户效益的影响,为光伏用户选择合适的补贴方式和运维模式提供参考。     

一种混合的Android恶意应用检测方法

针对静态检测和动态检测方式存在的问题,提出了一种基于混合方式的恶意移动应用检测方法。该方法采用静态分析和动态分析相结合的方式,通过静态分析获取权限特征和函数调用特征,通过动态分析在沙盒环境下借助于事件仿真获取系统调用序列并提取函数调用依赖关系特征;在此基础上,提出了一种基于集成学习的分类器构造方法,区分恶意应用和正常应用。在来自于第三方应用市场中的3000个样本集上进行了实验验证,结果表明基于混合方式的恶意应用检测效果要优于基于静态分析的方式和基于动态分析的方式;考虑多种类型特征的样本上的检测精度要高于采用单一特征刻画的样本上的值;采用集成分类器具有较好的检测精度。     

分布式新能源公共服务平台混合云架构研究

随着能源互联网战略的提出,大量的分布式新能源作为能源消费与生产的末端散布于广大用户群体中,为了向多社会主体提供分布式新能源服务,需建立公共服务平台,给出分布式新能源公共服务平台混合云架构设计,涵盖业务功能分析、混合云系统架构设计等方面。分析混合云可能存在的安全风险,并针对性地提出相关安全防护方案。     

电能质量监测系统95概率大值的top—k优化研究

文章针对电能质量监测系统中的海量数据处理问题以及95概率大值计算的特点,提出一种top—k优化算法。通过分析概率大值算法中的空间复杂度和时间复杂度,在空间维度上引入临时表,使得空间的占用由多列排序成为一列排序;在时间维度上查询有限最值,使得整列数据排序成为前5％列数据的排序。实验结果表明,经过空间维度、时间维度优化后的top—k算法有效地解决了电压、电流、功率等海量测量数据的耗内存大、处理速度慢等问题。该算法不仅适用于电能质量监测系统中的95概率大值的计算,而且能应用于90概率大值、99概率大值等的计算。     

工作流引擎在知识管理系统中的应用

以江苏省电力公司知识管理系统项目为应用背景,扩展了开源的工作流引擎JBPM,设计了一种适用于J2EE平台的工作流引擎,重点阐述了该工作流引擎的系统构架、执行过程、数据库设计以及接口设计。在知识管理系统项目的应用结果表明,该工作流引擎能提升工作流程定制的便捷性。进而提高工作效率,在企业信息系统中有着较好的应用价值。     

超宽带系统中基于稀疏恢复的TOA和DOA联合估计方法

针对稀疏表示框架下进行超宽带系统中到达时间(Time of Arrival,TOA)和波达方向(Direction of Arrival,DOA)联合估计的问题,提出了一种基于稀疏恢复的TOA和DOA联合估计方法。采用l范数作为稀疏约束条件,并利用联合正交匹配追踪算法获取TOA估计值,解决了TOA配对问题,最后根据两副天线的时延差与DOA之间的关系获得信号的DOA估计。所提算法考虑了离网格信号参数估计问题,并通过联合稀疏恢复进行补偿。仿真结果表明,所提算法的参数估计性能优于传统的压缩感知算法、传播算子算法、矩阵束算法以及借助旋转不变性的信号参数估计技术(Estimating Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)算法,同时计算复杂度更低。     

基于油色谱在线监测的变压器状态预警

分析了不同类型的数据变化与变压器内部潜伏性故障的关系。建立了变压器状态预警模型,并制定了相应的状态检修策略,提高了变压器的运行可靠性。