基于大数据的配电网停电分析与管理

拓展完善配电网停电分析与管理工作,有助于提升供电公司的对内运维管控和对外供电服务水平。通过全面融合调度自动化、配电自动化、用电信息采集系统等营配调专业的实时运行数据以及PMS、OMS、SG186系统等业务数据,利用大数据技术,从停电信息编译发布、停电信息分析以及停电计划管控3个方面对现有的停电分析与管理工作进行了扩展和完善,实现了停送电信息的自动收集、编译和精准发布,并通过对配电线路、配电变压器等设备实时运行数据的监测以及历史停电情况的分析统计,强化了停电计划的安排和执行跟踪管控。     

基于大数据的电力营销管理的研究

文章探讨了如何借助大数据技术制定相应的管理制度,借此来弥补当前电力营销服务缺陷,希望为基于大数据技术下的电力营销管理工作的开展提供理论参。     

基于全域电力大数据的配电网现状自动诊断分析技术研究

本文在考虑地区电网实际的基础上,对配电网生产管理系统、电网调度自动化系统、用户用电信息采集系统、气象信息系统以及全业务数据中心的配电网数据进行深度挖掘,提出了基于CIM的配电线路拓扑结构图重构方法,并提出了对中、低压配电网的现状自动进行诊断分析的具体思路和实施步骤。并针对配电网存在的线路分段过多、网架冗余问题、供电半径过大等主要问题,提出了配电网自动诊断分析的具体方法及实施步骤。并以某市电网进行实例计算分析,列举了配电网现状自动诊断分析结果,获得了与一流配电网目标之间的差距,验证了本文所提出的配电网现状自动诊断分析方法的有效性。     

基于电力大数据应用的故障诊断研究分析

阐述了目前电力系统中故障诊断存在的不足,针对一起变电站10kV开关柜负荷电流异常导致的故障,开发了一种电力大数据在电力系统故障诊断中的应用模块,结合电力大数据分析了导致开关柜发生故障的可能原因,并提出了相应的改进措施,为电力大数据在电力系统中的应用提供了典型案例分析。     

基于微型PMU数据挖掘的智能配电网态势感知方法研究

智能配电网态势感知是配电系统可靠、经济和安全运行的重要基础,其数据的规模和类型正在快速增长,呈现出典型的电力大数据特征。针对智能配电网微型PMU系统采集和处理的数据呈海量增长的趋势,文章介绍了一种基于微型PMU数据挖掘的智能配电网态势感知方法,快速准确地判断出系统安全状态。该方法首先通过移动和动态时间窗口对采集数据进一步挖掘各类事件的典型特征量,然后根据区域选择和事件类型进行分层标记,降低机器学习算法的运算维度,提高计算效率。随后文章设计了三类型分类器并通过与其他两类分类器进行比较。通过算例测试数据得出所提分类器各项性能指标优异,可见该分类器对于智能配电网态势感知体系建立具有重要的参考价值。     

低压配电网非侵入式电力负荷异常数据辨识方法

针对传统低压配电网中传统的电力负荷异常辨识方法中存在的辨识结果正确率低,影响用电设备正常运行的问题,开展了对电力负荷异常数据辨识方法研究。通过负荷事件检测、选择符合异常特征量、基于特征匹配的异常数据辨识,提出了一种低压配电网非侵入式电力负荷异常数据辨识方法。通过实验证明,该方法与传统方法相比有效提高了辨识结果的正确率,更加满足用户对用电设备电力负荷状态的辨识要求。     

基于大数据的配电网故障诊断预测模型设计

针对传统基于无线传感器的配电网故障检测模型对大数据环境下的配电网故障数据存在诊断准确率低、故障诊断耗时较长以及经济效益较低的问题,设计基于大数据的配电网故障诊断预测模型,其采用RSIA模型对大规模故障信息进行智能搜索,计算出最优约简得到决策规则,实现对配电网故障发生位置的初步定位。采用基于模糊积分的故障诊断预测模型,根据初步诊断结果确定发生故障的候选元件及模糊测度值,根据拓扑信息以及元件的诊断结果形成不同相关联度的支持度集合,采用模糊积分融合技术确定模糊积分值构成故障可能性指标集合,根据该指标确定配电网故障发生的准确位置。实验结果说明,所设计模型能提高大规模配电网故障诊断的精度,缩短诊断用时,提高配电网的安全性。     

基于MapReduce的电力大数据增量式属性约简方法

针对电力大数据具有的体量大、生成快、实时更新等特点,提出了一种基于MapReduce框架的电力大数据增量式属性约简方法。该方法深入分析了决策表的特性,完成了对不相容决策表的转化和化简,求出了简化决策表正域的势。利用差别元素概念以及MapReduce的并行化特性,设计了一种能应用于大数据环境的增量式属性约简算法。最后,以Hadoop平台为基础,设计实验完成了某地区历史负荷数据的增量式属性约简计算,验证了算法的可行性和处理电力大数据的能力。     

基于大数据的电力管理与改进分析

大数据技术的快速发展为电力行业提供了新的机遇和挑战。文中旨在研究基于大数据的电力管理与改进,并探讨其在提高能源利用效率、降低运营成本和保障电力系统安全稳定方面的潜力和应用。提出了基于大数据的电力管理与改进方法,包括需求预测与供需匹配、能源消费优化、设备运维管理以及系统安全监测等方面,并对未来的研究方向和发展趋势进行了展望。     

基于大数据分析的配电网故障监测方法

针对当前配网监测手段有限、数据利用率低等问题,提出一种基于大数据分析的配电网故障监测方法。分析目前供电企业配网调度支持系统技术特点与数据流程,选取海量历史遥测数据作为研究对象,采用C均值模糊聚类算法辨识配电线路负荷模式并进行负荷预测。定义了考虑隶属度和欧式距离因素的失配度指标,作为线路故障评价判据。算例分析表明,能有效辨识配电线路负荷模式,较为可靠地判定线路故障,并在一定程度上避免因负荷正常波动造成的误动作。应用效果显示,提供了一种简便、实用的监测手段,能有效监测现有手段监视不到的配电网故障情况。     

基于BRB和LSTM网络的电力大数据用电异常检测方法

为了降低电力公司的运营成本,针对非技术性损失(non-technical loss, NTL),提出一种基于置信规则推理(belief rule-based,BRB)和长短记忆网络模型(long short-term memory,LSTM)的用户窃电行为诊断方法。该方法首先从用电量大数据中提取电量波动系数和用电量曲线的毛刺宽度两种用电异常特征,制定BRB异常特征输入前置属性转换,并通过证据推理(evidential reasoning,ER)方法输出最终的置信度,建立适用于NTL异常检测的置信规则库,从而自动获取具有高鲁棒性的有标签正负样本训练数据集。接着,以此为基础,提出构建一种多LSTM网络检测模型,实现对异常用电特征的有效提取与检测。实验结果表明,与现有的主流网络故障检测模型相比,所提方法能够更准确地从电力大数据中诊断出用户的异常用电行为。     

基于大数据和多因素组合分析的单元制配电网精细化负荷预测

为了实现配电网侧差异性规划和精益化管理需求,对单元制配电网展开精细化负荷预测已经成为新的发展趋势。首先利用改进K-means方法,根据历史负荷数据,对区域内的负荷进行分类,并匹配到单元制配网的实际负荷类型;然后结合负荷密度、用户数量、天气状况、国民经济等因素,应用回归方法归纳出各类型负荷的典型单位曲线,实现各类负荷的单独预测;最后考虑节假日和用电习惯等主客观因素对预测结果进行校正,叠加各类负荷实现单元制配网总负荷的预测。算例表明,基于大数据和多因素的单元制配网精细化负荷预测方法不仅能够提升配网负荷的预测精度,还能依据负荷类型划分结果指导配网规划和扩建。     

基于量测大数据和数学形态学的配电网故障检测及定位方法研究

提出基于量测大数据和数学形态学的配电网故障检测及定位方法,该方法基于多点同步测量的采集分析架构可使所有数据在同一个时间剖面。首先,通过同步量测采集到的行波信号和工频信号,结合配电网拓扑结构,构建全网大数据矩阵;然后利用Trace检测、圆环定律等方法判别波形信号奇异点,快速判别是否存在故障及不同类型故障的波形畸变规律,从而达到快速故障检测的目的;在检测到故障后,采用基于现代D型行波故障定位方法对故障点进行高精度定位。最后,在PSCAD 80节点配电网模型中对该方法进行了仿真验证,验证结果说明本文提出的方法具有不受线路长度和波速影响,精确度较高的特点。     

一种基于多源大数据的主网线损管理系统

介绍了基于多维度大数据的辽宁主网线损管理系统,详细描述了系统的建设背景、设计思想、组织构架、主要功能以及在省级电网D-5000平台的部署、应用情况,重点介绍了系统的先进性以及对于主网线损管理工作的促进作用,以对省级电网线损管理系统建设有所启示。     

基于大数据分析的电力移动物联网信息安全终端架构

针对电网数据体量大、类型多、速度快的特点,传统的方法已经无法对电力大数据进行处理,提出了基于大数据分析的电力行业移动物联网信息安全终端架构,给出了整个系统的体系结构。基于支持Spark的Yarn集群计算系统,采用Hadoop技术、无线通信、互联网技术、传感技术等,给出了系统大数据存储和终端采集的解决方案,并对存在的难点与问题进行了分析。     

基于配电数据的关联规则挖掘方法

针对配电数据的时序特性和现有关联规则算法的缺陷,提出了一种考虑配电数据时序变化并通过支持度与置信度进行关联规则挖掘的方法.首先,在数据预处理基础上,构建配电指标网络,依据网络的演化情况挖掘配电数据对应的关联规则,并建立规则–挖掘矩阵存储挖掘的信息;然后,引入Kulc度和不平衡度对关联规则进行过滤,不断更新规则–挖掘矩阵...     

基于大数据的配电网电压时空特性研究

配电网供电电压合格率评价采用分类、抽样、加权计算区域电压合格率,存在以点带面,不能反映局部和时段特性等问题。融合配电SCADA系统、营销系统、地理信息系统等多源数据。提出户-变-线-站分层聚合,分析配电网电压的空间特性;基于高频的采样信息,提出分时段计算馈线、台变供电电压合格率,并识别警示时段,分析局部电压的时间特性。实现对配电网供电电压合格率的时空特性精细刻画。广西某配电网数据计算显示,提出的电压时空特性分析方法能够精确反映配电网电压细节,对馈线、台变供电电压不合格率进行排序,并识别出时段性低电压。