国内外配电网供电可靠性指标比较分析

分析了国内外配电网供电可靠性评估指标的因素、分析了国内外供电可靠性指标统计口径的差异和影响供电可靠性主要因素等方面的差异,对比了国内外供电中断的原因,对配电网的规划、建设和运营具有一定参考价值。     

智能配用电大数据存储架构设计

针对智能配用电数据海量、高维度、多源异构等特点,提出一种大数据存储的三层管理框架设计方案。首先,对智能配用电数据组成进行分类划分。然后,提出智能配用电数据存储的资源层、元数据层和实际数据层的三层管理框架,在资源管理层,应用虚拟化技术、负载均衡和资源调度完成对物理资源的管理;在元数据管理层,使用数据预处理技术对智能配用电的元数据进行分类,采用中间件技术完成XML元数据仓库管理;在实际数据管理层,利用NoSQL技术,通过Map和Reduce的有效结合,完成海量数据的分层分区快速存储。最后,在实验室环境下对该设计方案进行初步的应用,验证了所设计方案能够对结构化、半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作用。     

促进上海绿色电力实施机制的研究

分析了发达国家如荷兰、美国和德国等绿色电力发展较完善的国家的实施机制,以及目前上海地区绿色电力实施机制现状,指出了上海市绿色电力机制的不足之处.针对上海市实际情况,对绿色电力的实施机制框架进行了设计研究,并提出了促进绿色电力发展的政策性建议,最后对绿色电力认购网络平台进行了简要的设计.     

利用根轨迹法设计串联补偿网络的MATLAB实现

MATLAB5．2以上版本提供了一个单输入单输出系统补偿器设计工具SISOTOOL。利用该工具可绘制根轨迹图形，并且能可视化地在前向通路中添加零极点(即串联补偿网络)，同时看出对典型输入信号(如阶跃信号)的时间响应，从而容易设计出符合要求的控制器。     

基于数据中台的云储存中数据可用性关键技术

针对目前使用的云储存中数据可用性方法,无法保证数据不具有重复性而导致时间开销长的问题,提出了基于数据中台的云储存中数据可用性关键技术。基于数据中台结构,构建数据安全删除模型,控制重复数据安全删除的时间开销,确保重复数据被安全删除。分别计算数据在云储存和数据中台中的可用性,获取云储存数据在数据中台中的冗余度,确定基于数据中台的数据在云储存中分布阈值。将阈值发送给租约节点,并传输至中心存储服务器,更新租约中的相应内容,完成基于数据中台的数据可用性维护。由仿真测试可知,该技术去重数据时间开销、静态存储时间开销均小于实际时间开销,云储存中的数据具有可用性。     

以电网企业战略管理为导向的竞争情报服务体系建设探索

研究竞争情报系统与企业战略之间的相互关系,分析两者之间的结合点及其意义,从战略管理的角度对竞争情报服务体系的功能和定位进行探讨,在此基础上提出竞争情报服务体系的构建设计,以及竞争情报服务体系的模型设想及运作架构,为电网企业构建竞争情报服务体系提供一种可供借鉴的模式.     

基于机器学习的中压配电网断线不接地故障检测

由于中压配电网变电站常采用中性点不接地方式,所以当线路单相断线后断口两侧的导线均不接地或是非电源侧导线落地等情况发生时,没有明显的故障特征产生,且无法通过变电站内现有的继电保护装置对故障进行检测。为解决这一难题,我们基于配用电信息系统数据和改进的随机森林算法,用纯数据驱动的方法,提出了一套可用于中压配电网的断线智能检测系统的方法,可应用于实时的故障检测,这是文章的一大创新之处。其次,以华东某地区配用电信息系统中的历史数据为依据进行实际算例分析,该方法在测试集中的分类的准确度高达91. 44%,而且找出了电压为判断配电网断线的主要标准,这为配电网断线不接地故障检测的进一步研究提供了科学的依据。     

基于递归最小二乘支持向量机的动态系统建模研究

针对递归最小二乘支持向量机的递归性易导致建模中偏微分方程组求解困难的问题,提出用解析法求解偏微分方程组,实现了完整的递归最小二乘支持向量机模型．首先分析了各参数的相关性,然后推导出偏微分方程的解析表达式并求解．仿真实例表明,在动态系统建模中,该模型的性能比常用的串并联模型以及现有不完整递归最小二乘支持向量机模型的精度更高、性能更好．     

基于递归最小二乘支持向量机的动态系统建模研究

针对递归最小二乘支持向量机的递归性易导致建模中偏微分方程组求解困难的问题,提出用解析法求解偏微分方程组,实现了完整的递归最小二乘支持向量机模型．首先分析了各参数的相关性,然后推导出偏微分方程的解析表达式并求解．仿真实例表明,在动态系统建模中,该模型的性能比常用的串并联模型以及现有不完整递归最小二乘支持向量机模型的精度更高、性能更好．

     

基于改进的AdaBoost算法的中压配电网断线不接地故障检测

由于中压配电网变电站常采用中性点不接地方式,所以当线路单相断线后断口两侧的导线均不接地或是非电源侧导线落地等情况发生时,没有明显的故障特征产生,且无法通过变电站内现有的继电保护装置对故障进行检测。为解决这一难题,我们基于配用电信息系统数据和改进的AdaBoost算法,用纯数据驱动的方法,提出一套智能检测配电网断线的系统,可应用于实时的故障检测,这是本文的一大创新之处。其次,我们改进了AdaBoost算法,提出FC-AdaBoost算法(Feature%20Considered%20AdaBoost%20Algorithm),该算法可以改进AdaBoost算法本身无法对特征进行筛选的缺点。我们以华东某地区配用电信息系统中的历史数据为依据进行实际算例分析,证明了该方法比AdaBoost以及其他常用的机器学习算法更具优越性。