电力用户用电信息采集系统网络规划研究

电力用户用电信息采集系统是智能电网建设的重要组成部分,合理的网络规划对系统的安全稳定运行和远期的建设有着重要意义。巢湖供电公司采取立足当前,兼顾远期的原则,使现期网络投资不致过高,又避免了重复投资,收到较好的效果。     

提高用户用电信息采集系统采集成功率的措施

对影响电力用户用电信息采集系统采集成功率的原因进行分析,从管理和技术两个方面给出了提高采集成功率的措施。经采取相应措施后,巢湖供电公司的采集成功率达到最高的C1级。     

电力用户用电信息采集系统培训研究

电力用户用电信息采集系统全面建设,对采集系统各班组员工的技能素质提出了更高的要求;通过对采集系统的现状分析及对各班组员工的培训需求调研,立足营销现场一线实际对采集系统的培训课程设置及实训设备开发做了初步研究,并提供了一个简单的参考方案。     

电力用户用电信息采集系统及其应用

用电信息采集系统的建设,是实现智能电网的高级计量架构的基础平台和核心支撑。介绍了国家电网公司用电信息采集系统的建设背景、定义、物理架构、主要功能和采集终端,重点讨论了上海地区的电力用户用电信息采集系统的现状、低压集中抄表系统建设方案,以及电力用户用电信息采集系统的应用前景。     

基于云计算的用电信息采集系统性能提升关键技术研究及应用

随着智能电网建设的开展,不断增长的海量数据使得传统的Oracle数据库无法满足当前用电信息采集系统的需要。基于云计算技术设计了一个智能电网的用电信息采集系统,利用数据存储环境实现对采集前置机集群获取的大规模用电信息的高吞吐写入,利用并行ETL实现与传统应用之间数据的可靠共享,在云计算环境中实现复杂查询和分析计算并高效运行。实验表明,该系统相对于传统关系型数据库集群方案,具有明显的性能优势。     

电力营销中用电信息采集系统建设研究

用电信息采集系统是一个庞大的数据采集系统,伴随着经济社会的发展,它在电力营销中起着重要的作用。本文就用电信息采集系统建设提出大致框架,阐述了它的建设思路、目标等。     

用电信息采集系统的配电网应用研究

从电力用户用电信息采集系统的应用现状出发,介绍了电力用户用电信息采集系统的系统结构及其软硬件配置,分析了电力用户用电信息采集系统的主要功能及优势,针对现阶段电力用户用电信息采集系统在配电网中的应用推广进行探讨,为顺利实现配网自动化、智能化提供有力借鉴.     

电力用户用电采集系统故障诊断技术研究

传统的故障诊断方法存在信息数据容易丢失、故障排查可靠性差以及效率低等问题,已难以满足现代电网复杂的电力用户用电采集系统需求。为此,本文提出了电力用户用电采集系统故障诊断技术。首先根据用电采集系统和设备自身故障性分析构建了故障诊断的总体架构;然后提出了故障诊断的可信度函数以及实施流程;最后进行了电力用户用电采集系统故障诊断的可信度的测试验证。结果表明,所提的用电采集系统故障诊断技术能够将繁琐信息进行简化,从而高效合理的进行故障诊断,具有一定的工程应用价值。     

电力用户用电信息采集系统不良数据分析及处理方法

电力用户用电信息采集系统建设是国家电网公司统一坚强智能电网建设的重要组成部分,采集系统的建设目标是利用5年时间实现"全覆盖、全采集、全费控",全面体现统一坚强智能电网"信息化、自动化、互动化"特征,为实现营销现代化发展目标提供技术支撑。采集主站系统由主站业务系统、前置机系统、接口系统组成。针对采集系统中数据准确性要求高的特点,分析了不良(畸变)数据产生的原因,阐述了采集数据分类、不良数据的处理流程、阀值设定原理、畸变数据识别及拟合算法。     

分析电力营销中用电信息采集系统建设研究

用电信息采集系统是针对电力企业在电力营销过程中采取的有效手段,这个系统是智能电网建设的重要组成部分。对电力用户的信息采集和整理,结合电力用户对用电量需求等各方面的了解和分析,能够进一步提高电力企业管理水平。由于系统建设较为复杂,必须采用科学的管理方法提升系统建设质量,保障智能用电技术项目的成功实施。在电力营销过程中,实行智能化用电技术项目建设具有重要的意义。     

电力用户侧大数据分析与并行负荷预测

随着智能电网、通信网络技术和传感器技术的发展,电力用户侧数据呈指数级增长、复杂程度增大,逐步构成了用户侧大数据。传统的数据分析模式已无法满足需求,迫切需要解决电力用户侧的大数据在分析与处理方面的难题。该文分析电力用户大数据的来源,针对电力用户侧大数据的数据量大、种类繁多与速度快等特点,指出电力用户侧的大数据在数据存储、可用性、处理等方面面临的挑战。结合云计算技术提出一种电力用户侧大数据分析处理平台,将智能电表、SCADA系统和各种传感器中采集的数据整合,并利用并行化计算模型Map Reduce与内存并行化计算框架Spark对电力用户侧的大数据进行分析。提出基于随机森林算法的并行负荷预测方法,将随机森林算法进行并行化,对历史负荷、温度、风速等数据进行并行化分析,缩短负荷预测时间和提高随机森林算法对大数据的处理能力。设计并实现基于Hadoop的电力用户侧大数据并行负荷预测原型系统,包括数据集群的管理、数据管理、预测分类算法库等功能。采用不同大小的数据集对并行化随机森林算法进行负荷预测实验,实验结果表明,并行化随机森林算法的预测精度明显高于决策树的预测精度,且在不同数据集上预测精度普遍高于决策树的预测精度,能够较好的对大数据进行分析处理。     

云计算技术在电力系统中的应用

云计算是一种新兴的计算模式,是下一代网络技术平台的核心技术,它提供了安全、可靠的信息存储,方便快捷的互联网服务和强大的数据处理能力。介绍了云计算的定义、发展历史和技术优势。在分析云计算原理的基础上,探讨了云计算在电力系统中的应用,并展望了通过建设智能云计算平台整合优化电力系统软硬件资源的发展前景。     

用电信息采集系统数据采集异常分析

针对用电信息采集系统在变电站关口采集应用过程中出现的一些实际问题,归纳常见数据采集异常的原因,并进行应用实例分析,提出相应解决措施。     

省级电能计量自动化系统海量数据的分布式并行处理

为提高省级电能计量自动化系统海量数据的计算效率,提出分布式并行处理的方法和模型,通过对电能计量自动化系统的分析、业务数据处理流程的梳理,设计开发了海量数据处理平台。在海量数据处理平台和传统的存储过程平台上对实际运行数据进行测试对比,结果表明所设计的海量数据处理平台能有效地解决海量数据存储方式、海量数据吞吐、容错能力和高效计算处理等方面的问题。     

电能量采集与负荷管理系统在供电企业市场营销分析中的应用

描述了电能量采集与负荷管理系统在供电企业工作中的应用,阐述了该系统运用多线程并发技术、独立采集网技术方案、分布式多层架构设计等技术以及模块化设计思想,实现了对电能量遥测采集系统、负荷管理系统、配变监测计量系统、低压集抄系统的电能量数据进行采集、统计、分析和管理的各项功能,并具体应用到供电企业市场营销分析的实际工作中,为市场营销分析提供准确、实时、全面的数据支撑,进一步提高了供电企业市场营销分析的工作效率和质量,为实现供电企业的经济效益提供了有效的保证。     

发电集团数据中心云计算应用研究

发电集团的云数据中心将计算、存储及网络资源松耦合。虚拟化各种IT资源,并实现动态部署及共享。是一种在提高资源可调度性、可管理性、可伸缩性及可靠性,降低成本的同时具备绿色节能的新型数据中心。文章阐述了发电集团云计算数据中心的架构、需要解决的关键技术及安全问题。     

基于光纤复合电缆技术的用电信息采集系统

研究了当前应用在用电信息采集系统中多种通信方式的功能和特点,针对当前集中式用电信息采集系统通信中存在的问题,引入光纤复合电缆技术,设计了基于光纤复合电缆网络的用电信息采集系统体系架构。该系统符合智能电网信息现代化建设发展方向和要求,应用前景十分广阔。     

考虑电力市场的榆林电网电能量计量系统

榆林地区电网电能量计量系统选用大型SCADA实时监控平台做底层软件支撑,采用分层、分布、跨平台设计,使得系统具备良好的开放性、灵活扩充性、易维护性、安全可靠性,已于2004年10月正式投运。该系统包括电能量的自动采集、统计计算、网损监视和分析、信息发布、电力市场系统接口等功能,并且已经和地调SCADA／DMIS系统联网,为电力系统厂网商业化运营提供决策支持依据,并为未来电力市场商业化的运营奠定了技术基础。     

电力系统云计算初探

在全国电力系统互联不断发展的情况下,电力系统对计算机处理和存储能力要求越来越高。针对目前情况提出将＂云计算＂引入电力系统,利用系统内部广域网建立电力云。通过电力云最大限度的整合电力系统现有的计算能力和存储资源,为系统提供＂超级计算＂能力。结合基于电力云的电网电能损耗分析、智能预警功能分析了在电力云的环境下的特点,说明电力云对于中国电网发展的意义。