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电力大数据的用武之地在哪里?

为了方便集中了解优秀成果,电力系统自动化微信公众号开辟“热点文汇”栏目,针对某一热点领域荟萃优秀论文。本期推出 “电力大数据的数据挖掘与应用”专题,后续还将陆续推出其他专题,敬请关注!(点击文章标题即可阅读全文)

大数据中蕴藏着不可估量的价值已经成为学术与产业界的共识。在泛在电力物联网建设全面启动的背景下,电力大数据的价值越发凸显。针对“电力大数据的数据挖掘与应用”的热点问题,小编整理了多项优秀的研究成果向您呈现,欢迎品读!

1

作者:赵俊华,董朝阳,文福拴,薛禹胜

单位:中国香港中文大学(深圳)理工学院,School of Electrical and Information Engineering,The University of Sydney,南方电网科学研究院,浙江大学电气工程学院,文莱科技大学电机与电子工程系,南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司)

摘要

以多能源互补协调、“信息-物理-社会”系统深度融合为特征的大能源系统正在出现。因此,急需对面向能源系统的数据科学及大数据挖掘理论与技术开展深入研究。在此背景下,初步探讨了数据科学及其在大能源系统中的应用。首先介绍了数据科学的基本理论,并着重讨论了统计学习理论及数据质量理论的重要性。接着,介绍了深度学习、转移学习和多源数据融合等大数据挖掘技术的新进展。最后,对数据挖掘技术在能源系统中的应用现状做了简单回顾,并展望了未来能源系统数据挖掘研究中值得关注的若干问题。

2

作者:李刚,于长海,刘云鹏,范辉,文福拴,宋雨

单位:华北电力大学控制与计算机工程学院,河北省输变电设备安全防御重点实验室(华北电力大学),国网河北省电力公司电力科学研究院,浙江大学电气工程学院,文莱科技大学电机与电子工程系

摘要

电力变压器故障机理复杂且维修成本高昂,对电力系统的安全稳定运行具有明显的消极影响。在数据完备的情况下,获得变压器运行状态的健康指标,对其进行适当的状态维护或预防性维护,对电力系统安全稳定运行具有显著的积极作用。而当前的研究成果大多关注变压器健康管理的某一层面或某一阶段,致使研究成果较为孤立、集成性较差。首先,梳理了目前电力变压器研究存在的主要问题,并给出了基于故障预测与健康管理(PHM)的解决思路;然后,初步界定了电力变压器PHM的管理周期,并系统分析了国内外针对电力变压器健康监测、故障诊断与预测的研究成果;最后,讨论并展望了未来开展大型电力变压器PHM的若干问题。

3

作者:王守鹏,赵冬梅

单位:华北电力大学电气与电子工程学院

摘要

对电网故障诊断这一研究领域进行了框架性的综述,分析了其数据来源及特性、数据预处理的方式与重要性,评述了各类故障诊断方法的诊断机理、特点与不足,以及近几年针对不足的改进成果与未来的研究方向,并针对工程实际问题概述了在线诊断系统架构模式的设计。最后,探讨了调控大数据背景下电网故障诊断所面临的问题,并深入分析了在此新形势下电网故障诊断的发展方向。

4

作者:冷喜武,陈国平,白静洁,张家琪

单位:国家电网有限公司,南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司),北京科东电力控制系统有限责任公司,国网物资有限公司

摘要

电网监控数据具有多源、高维、先验、异构的特点,传统依靠人工经验的电网监控运行分析技术已无法满足大电网集中调控、一体化运行的发展要求,需要实现电网监控运行全过程信息的高效汇集和智能挖掘分析,以提高监控人员对电网实时运行状态的主动感知能力。文中通过分析现有业务系统在数据规范和分析手段等方面的局限性,阐明了建设智能电网监控运行大数据分析系统的必要性,提出了以监控业务需求为引领的“数据到模型,模型到应用”的技术路线,设计了涵盖数据接入至业务应用自下而上的整体架构,构建了统计分析中心、趋势预警中心、智能搜索中心及可视化展示中心的功能体系,取得了规范化数据接入、全过程数据处理及大数据因果分析建模等关键技术的突破,形成了事前异常趋势预警,事中快速处置和事后闭环分析的管理模式。根据示范工程的建设和试点运行情况,介绍监控运行大数据分析系统在数据规范处理、业务分析建模和监控业务管理方面的应用成效及未来应用展望。

5

作者:王磊,陈青,高洪雨,马志广,张艳杰,何登森

单位:国网技术学院,电网智能化调度与控制教育部重点实验室(山东大学)

摘要

文中提出了一种基于大数据平台的电网故障追踪方法,将故障诊断数据源延展至变电站层,利用Spark作为大数据处理工具对各类故障信息进行处理,有效地解决了海量监控数据的管理问题。通过数据挖掘技术对故障信息进行分析,找到故障元件的同时能够运用决策树对保护或断路器的不正确动作进行反向追踪,给出故障原因,使电网故障诊断的功能得到进一步优化。相比于目前依靠事故级报警信息的电网故障诊断,所提出的方法能够有效利用变电站层的各级监控数据,对故障做到追本溯源。

6

作者:王德文,李静芳

单位:华北电力大学控制与计算机工程学院

摘要

变电设备状态监测数据体积大、价值密度低,传统数据处理方法不能很好地满足状态监视、评估与诊断等应用快速查询的需要。文中通过对状态监测数据特点和分布式列数据存储方法的分析,给出了变电设备状态监测的大数据处理框架。通过对监测时间、监测设备编号和设备编号等数据属性的组合,设计了3种状态监测数据复合行键结构,以提高状态监测数据行键查询的灵活性。为了解决在行键未知情况下全表扫描效率低下的问题,提出基于协处理器的二级索引构建方法,实现在非行键约束条件下的快速查询。实验结果表明,基于协处理器的二级索引方法在查询效率上比无索引和IHBase二级索引方式有了明显提高,对状态监测数据写入速度影响较小,能够较好地满足大数据环境下变电设备状态监测大数据快速、灵活查询的需要。

7

作者:桂勋,LIU Yilu,郑永康,刘明忠

单位:电子科技大学能源科学与工程学院,田纳西大学电气工程与计算机科学系,国网四川省电力公司电力科学研究院

摘要

随着智能电网信息化技术的快速发展,已稳定运行多年的FNET/GridEye软件系统已经无法适应未来的发展。针对这种情况并结合最新的电力实时大数据(以同步向量数据为主)开源项目OpenPDC/OpenHistorian设计了基于分布式架构的新一代系统。系统由前端集群、后端集群和系统调用组件三部分组成,具有系统扩展性强和可靠性高的特点。前端集群中的每台OpenPDC服务器负责接入一定数量的同步向量采集设备,并在其中运行不同的电网事件触发器插件。当触发器探测到电网事件后会以组播方式通知位于后端集群中的系统调度组件,此组件负责从OpenHistorian中加载窗口数据后,运行对应的分析应用程序。针对已投运系统的数据吞吐量测试、两年多的稳定运行和不断添加前端设备和后端应用证明了新系统设计的先进性。

8

作者:冷喜武,陈国平,蒋宇,张家琪,曹越峰

单位:国家电网有限公司,国网江苏省电力有限公司,国网物资有限公司,南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司)

摘要

为了支撑设备监控与运维的数据分析与决策,智能电网监控运行大数据分析系统要求能便捷抽取各级调控主站及厂站数据,同时为了应对实时、复杂变化的电网运行环境,系统需要满足实时分析决策的要求。在系统建设过程中,主要面临两方面问题:一方面是多源、高维、先验、异构的电力数据源,数据难以高效汇集;另一方面是数据传输协议不一致、业务数据多样性和数据计算效率不能满足分析业务。针对以上问题,研究了数据规范、通用服务协议、数据标签、数据集及混合计算技术,提出监控大数据分析系统的整体解决方案。通过示范工程的试点运行表明,所提出的解决方案可用于数据规范和数据全过程处理。

9

作者:刘羽霄,张宁,康重庆

单位:电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室,清华大学

摘要

数据驱动的电力网络分析与优化近年来受到广泛关注。首先,对比了电力网络分析与优化中数据驱动及基于物理模型方法的思维模式,阐述了数据驱动方法和基于模型方法的区别与联系。进一步,对于电力网络分析与优化研究对象的分类,分别从拓扑辨识、参数-拓扑联合辨识、系统矩阵辨识、潮流计算及最优潮流计算等多个方面总结了现有数据驱动电力网络分析与优化的研究进展,总结了现有研究中采用的数据驱动方法。最后,提出了数据驱动电力网络分析与优化所面临的挑战,展望了该领域未来可能的研究方向。

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