大数据技术调度端电网模型管理架构-电网技术论文-工业论文
基于大数据分析的智能电网管理系统设计与实现
基于大数据分析的智能电网管理系统设计与实现随着科技与信息技术的发展，智能电网正逐渐成为未来能源供应领域的重要发展方向。
基于大数据分析的智能电网管理系统的设计与实现成为了现代电力行业的重要课题。
本文将围绕这一任务名称展开，探讨智能电网管理系统的设计与实现的相关内容。
一、智能电网概述智能电网是指运用先进的信息技术、通信技术和感知技术等手段进行电力生产、传输、配送、供应以及用户使用等环节的智能化管理。
它以信息化技术为核心，通过对电网各个环节的数据采集、传输、存储和分析，实现对电网运行的监测、预测、控制和优化，提供高效、安全、可靠的电力供应服务。
二、大数据分析在智能电网中的应用1. 数据采集与处理：智能电网管理系统通过传感器、监测设备等手段实时采集电网运行数据，如电能质量、电力消耗、设备运行状态等。
然后利用大数据分析技术对大量数据进行处理，包括数据清洗、特征提取、数据关联分析等，挖掘有价值的信息。
2. 预测与评估：基于大数据分析，智能电网管理系统能够对电力供给、电力负荷等方面进行准确的预测与评估。
通过分析历史数据、天气变化等因素，系统可以提前预测供电风险，优化电网运行策略，确保电力供应的稳定性。
3. 设备诊断与优化：大数据分析技术可以从电网设备的运行数据中发现潜在故障，并通过智能算法进行设备诊断与优化。
系统能够实时监测设备的健康状况，预测设备寿命，提前进行维护与更换，有效降低故障率，提高电网运行的可靠性。
4. 能源调度与供需平衡：基于大数据分析的智能电网管理系统可以根据不同地区的用电需求、电力负荷等因素，合理调度电力资源，实现供需平衡。
系统分析历史数据和实时需求，优化电力调度方案，降低电网过载风险，提高供电效率。
三、智能电网管理系统设计与实现1. 软件架构设计：智能电网管理系统的软件架构需考虑到系统的可伸缩性、可靠性和安全性。
可以采用分布式架构，将系统拆分为各个模块，通过消息队列、集群等技术进行通信与协作。
大数据技术在智能电网中的应用探讨
大数据技术在智能电网中的应用探讨在当今数字化时代，大数据技术正以前所未有的速度改变着各个领域，智能电网也不例外。
智能电网作为电力系统发展的新趋势，旨在实现更高效、可靠、安全和可持续的电力供应。
而大数据技术的融入，为智能电网的优化和升级提供了强大的支持。
智能电网是一种高度集成的电力网络，它融合了先进的通信技术、传感器技术、控制技术和计算机技术，以实现对电力系统的全面监测、分析和控制。
在智能电网中，大量的设备和传感器不断产生海量的数据，包括电力生产、传输、分配和消费等各个环节的信息。
这些数据具有多样性、高速性和大容量的特点，如果能够有效地收集、处理和分析这些数据，将为智能电网的运行和管理带来巨大的价值。
大数据技术在智能电网中的一个重要应用是负荷预测。
准确的负荷预测对于电力系统的规划、运行和调度至关重要。
通过分析历史负荷数据、气象数据、经济数据等多源数据，利用大数据分析方法和模型，可以更精确地预测未来的电力负荷需求。
这有助于电力公司合理安排发电计划，优化电网运行方式，提高电力供应的可靠性和经济性。
另外，大数据技术在电网故障诊断和预警方面也发挥着关键作用。
智能电网中的设备和线路可能会由于各种原因发生故障，及时发现并诊断故障对于保障电网的安全稳定运行至关重要。
利用传感器采集到的实时数据，结合大数据分析技术，可以快速准确地定位故障位置，分析故障原因，并及时发出预警信号。
这有助于维修人员迅速采取措施进行修复，减少停电时间和损失。
在电能质量监测方面，大数据技术同样具有显著优势。
电能质量的好坏直接影响到电力设备的正常运行和用户的用电体验。
通过对电压、电流、频率等电能质量参数的实时监测和大数据分析，可以及时发现电能质量问题，采取相应的治理措施，提高电能质量水平。
大数据技术还能够助力智能电网的优化规划。
在电网规划过程中，需要考虑诸多因素，如电力需求增长、电源布局、电网结构等。
利用大数据分析，可以对这些因素进行全面深入的分析和评估，制定出更加科学合理的电网规划方案，提高电网的投资效益和运行效率。
浅析基于大数据的配电自动化终端智能运维管理
浅析基于大数据的配电自动化终端智能运维管理摘要：配电网系统自动化的稳定运行发展，一直是我国在电网自动化技术方面研究的重要方向，为了使自动化的配电网终端能够更加的安全运作，解决在配电网开始自动化运行后在系统出现的一些影响运行的问题，本文提出了利用基于大数据的智能运维形式来进行对自动化配电网试行的有效管理。
大数据平台的高效的数据处理分析能力，可以对配电网和自动化终端进行深入的分析，建造了配电的自动化终端的良好状态，实现了对配电自动化的终端设备的运行监测、评价和设备故障预警和故障识别。
在这个基础中，实现对配电自动化终端的管理和运维的决策。
通过实践，此种方案可以解决配电自动化的终端在运维管理中的不足之处，提升了配电自动化的运管水平。
关键词：基于大数据；配电自动化；运维管理国民经济飞速发展的现在，人们的生活水平也不断的提高，对电力的安全性有了更高级的要求。
普遍应用配电子自动化能够为配电网提供可靠的有力保障。
作为配电自动化中的重要支撑，正常运行配电自动化的终端是非常重要的。
只有正常的运行配电自动化终端，才可以实现配电网的数据采集和分析工作，实现配电网的故障隔离、运行监控和遥控操作设备等能力，达到提供稳定电网的目的。
1 配电网的终端运行工作在配电网终端中，日常运行工作都包括了设备检修、故障排查、数据查看、设备巡检、参数设置和程序更新等项目。
我国当前的配电网的自动化终端在运行上还刚起步阶段，需要定期的检测，还要在发生故障时安排工作人员到现场去进行维修工作。
全国各地开始普遍应用自动化配电情况中，配电自动化的终端数量在快速的增长，扩大了其覆盖的区域，传统的运维模式效率低下，难以满足配电自动化运维管控的需要，以下问题迫切需要解决：(1）配电终端数量众多，安装分散，运行环境较恶劣，故障率较高，而配电自动化主站对终端本身运行状态的监测功能较弱，难以直接、全面且及时地反映配电终端运行情况，迫切需要提高对配电自动化终端设备运行状态监测分析与故障判别的能力。
数字电网的理念、架构与关键技术
数字电网的理念、架构与关键技术随着科技的快速发展和全球气候变化的严峻挑战，数字电网作为一种新型的能源管理模式，逐渐成为全球电力系统改革的重要方向。
数字电网以用户为中心，注重可持续发展，通过数字技术实现电力系统的智能化和高效化，为智慧城市和工业互联网等领域提供了重要的支持。
数字电网的核心理念是实现电力系统的数字化和智能化。
在数字电网中，各种信息数据通过传感器、智能设备等收集并整合在一起，利用大数据分析和人工智能技术，实现对电力生产、传输和消费的实时监控和优化管理。
数字电网的出现，使得电力系统的管理更加精细、灵活和高效。
数字电网的架构包括基础设施、网络结构和管理体系三个部分。
基础设施是数字电网的底层设施，包括智能设备、传感器、数据中心等，用于收集、存储和处理各种数据。
网络结构是数字电网的核心，通过各种通信网络将基础设施连接在一起，实现数据的传输和共享。
管理体系是数字电网的软件部分，包括数据分析、监控、调度等功能，实现对电力系统的智能化管理。
数字电网建设中的关键技术包括智能微网、物联网、云计算等。
智能微网是指将分布式能源、储能系统、智能设备等有机地结合在一起，实现能源的自主管理和优化利用。
物联网技术则用于实现各种设备的互联互通，提高数据采集和传输的效率。
云计算平台则提供强大的计算和存储能力，实现对海量数据的处理和分析。
数字电网在实际应用中具有广泛的优势和场景。
在智慧城市领域，数字电网可以实现电力资源的合理分配和调度，提高城市的能源利用效率和管理水平。
在工业互联网领域，数字电网可以提供实时能耗监测和管理，帮助企业实现能源成本降低和生产效率提高。
数字电网还可以应用于新能源领域，提高电网的可靠性和稳定性，促进可再生能源的发展和利用。
总之数字电网的未来发展前景十分广阔。
随着技术的不断进步和应用的不断深化，数字电网将在能源管理、环保、经济和社会发展等方面发挥越来越重要的作用。
未来的数字电网将更加注重数据的挖掘和分析，以及人工智能等新技术的应用，实现电力系统的全面数字化和智能化，为智慧城市和工业互联网等领域提供更加优质的服务和支撑。
电力调度数据网架构及组网技术
Science and Technology & Innovation ┃科技与创新·101·文章编号：2095－6835（2016）14－0101－02电力调度数据网架构及组网技术陈浩晖（中国电子科技集团公司第三十四研究所，广西 桂林 541004）摘 要：基于电力调度数据网架构，从设备配置、网络拓扑、传输网络传送技术、数据网关键技术及安全策略等方面对电力调度数据网进行了阐述。
关键词：电力调度；数据网架构；组网技术；设备配置中图分类号：TN91 文献标识码：A DOI ：10.15913/ki.kjycx.2016.14.101电力调度数据网（以下简称“调度网”）是建设在电力SDH 通信传输网络平台上的调度生产专用数据网，是实现调度实时和非实时业务数据传输的基础平台，也是实现电力生产、电力调度、实时监控、数据管理智能化及电网调度自动化的有效途径，为发电、送电、变电、配电联合运转提供安全、经济、稳定、可靠的网络通道，满足承载业务安全性、实时性和可靠性的要求。
承载的电力业务包括SCADA/EMS 调度自动化系统、远动、电量采集、继电保护、故障录波、动态预警监测、安全自动装置等信息。
调度数据网的可靠性总体需满足网络拓扑的可靠性、设备本身的可靠性、低网络延迟、低全网路由收敛时间、网管稳定性和可靠性等要求；调度数据网的安全性总体需满足安全隔离、设备安全、安全控制和安全监测、安全管理等要求。
1 调度数据网网络结构电力调度数据网按3层结构考虑，分为核心层（中调主、中调备）、汇聚层（地调主、地调备）和接入层（各变电站和用户站），具体如图1所示。
图1 调度数据网网络结构图2 设备配置及网络传送路由电力调度数据网接入设备拓扑结构如图2所示。
从图2所示的网络拓扑图来看，中调和地调均配置了主、备路由器，设备均采用双备份、双电源机制，在路由器和交换机之间增加了纵向加密装置，在变电站和用户变测配置了一个路由器，经传输通道使主、备路由传输接入到汇聚层的地调路由器中。
调度自动化系统数据网络架构的优化与完善
调度自动化系统数据网络架构的优化与完善【摘要】随着智能电网技术支持系统的主备调技术架构和调度数据网专用化要求，调度自动化系统主站、厂站分别构建主干局域网和采集数据网以适用不同的运行架构，而分布于各变电站、维操队、县调等自动化数据信息与服务的各个节点，如何安全、有效、可靠的实现数据信息的通信，合理组织调度数据网的协议、路由配置技术等;这些新技术、新变化，对地调自动化系统的运维管理与技术应用都提出了更为高级和复杂的要求。
【关键词】调度数据网;备调系统;主干局域网与采集数据网;远程工作站1.引言调度数据网作为调度自动化专用网络通道，以中心辐射式结构将各变电站数据节点与中心主站前置服务实现路由连接，通过VPN隧道、BGP协议、OSPF 协议实现实时与非实时信号的通信，然而它只适用于厂站信号采集业务。
对于主站系统而言，各服务器及其服务节点之间由于采用了分布式服务和信息处理，形成主干局域网，以满足多节点、主备调系统、远程工作站、维操工作站等不同的业务要求;加之配网自动化系统等数据交互连接，使得调度自动化系统数据网络架构必须满足安全分区隔离，有效同域互联、优化与完善数据通信网络，实现数据信息流分类交互通信，系统功能独立完整互不干扰，有着十分重要的现实意义和技术价值。
2.基本架构（1）从系统功能和服务应用，自动化网络架构来分1）主站系统服务层应用业务如：EMS调控一体化系统、.DMS配调自动化系统，实现系统功能，完成数据处理与交互集中或分布式处理服务。
2）数据通信层：主干局域网…………采集数据网实现方式如：传输通信、网络交换、路由协议。
3）数据信号节点：各子站系统及自动化终端……………归属于采集数据网;调度远程工作站、分散的系统应用节点……………归属于主干数据网。
前者作为数据源按照一定的协议与通信规约实现与主站系统的通信与解析;后者与主站系统属于同一局域网，作为系统服务和应用的扩展和延伸。
（2）从数据信息类型来分1）采集数据网：不同系统之间按照一定的协议与规约，以报文的形式，实现系统通信与解析，作出正确和实时的响应; 面向各厂站RTU数据及调控指令的交互和响应。
浅谈电力系统调度数据网
浅谈电力系统调度数据网摘要;电力系统调度数据网是电力系统两张物理独立的通信网络之一，承载的业务与电力生产过程息息相关，对可靠性、安全性的要求极高。
本文结合电力系统调度数据网结构特性的分析,对电力系统调度数据网络建设中的技术体制、网络拓扑、路由策略、网络节点及IP规划等方面进行了分析阐述。
关键词：电力调度数据网建设1电力系统调度数据网结构特性分析电力系统调度数据网络，通过一个VPN（虚拟专用网络）实现水平以及之间的调度中心和调度中心的相关电厂，变电站之间的互联网，在网络上使用IP 路由和交换设备的专用通道，以实现在SDH或PDH与公共权力的系统信息，包括调度自动化系统SCADA / EMS（自动化系统，远程），电能计费系统（电能量采集装置）的水平，继电器管理信息系统，动态预警监测系统（功角测量设备）和安全自动装置信息和其他数据传输服务。
为了满足电力生产，电力调度，传输中继等信息的需求，协调电力系统送我去，联合行动的变化，配电，用电和其他组件，以确保网络安全，经济，运行稳定可靠。
电力系统调度数据网络架构范围主要包括以下几个层次。
1.1核心层核心层是电力系统调度数据网的主体部分，由位于省调和地调的核心路由器组成，利用可靠的网络拓扑结构和高性能的网络设备实现网络报文的高速转发，并提供220kV变电站和统调发电厂的网络接入功能。
1.2骨干层骨干层，在一些县调和转移，控制中心（控制站）路由器，是为所有串联接入层节点的管辖范围内负责。
接入层：接入层主要是负责调度点的业务接入和数据骨干层中的重要作用。
电力系统调度数据网络进行数据通信调度系统可分为以下几类：第一，实时监控服务。
包括EMS（能量管理系统）和RTU（远程终端控制系统）或变电站综合自动化系统和实时数据/县级调度，县级市/县级调度环境管理体系之间的实时数据交换。
其次，经营和管理业务。
如发电，电力和联络线交换计划，接触线的评估；预定投票，投票操作，维护门票;调度生产运行报告（每天，每月，每季）；电能计量和计费信息，故障记录，保护和管理数据的安全自动装置。
基于大数据技术的智能电网管理系统设计
基于大数据技术的智能电网管理系统设计随着智能电网技术的发展，传统的电网管理方式已经无法适应现代人们对于电能的需求。
因此，基于大数据技术的智能电网管理系统应运而生。
一、智能电网管理系统智能电网管理系统是一种利用人工智能、大数据技术等新兴技术，将电网中的能源信息、用电负荷等数据进行采集、分析和汇总，以实现电能的智能化管理和精细化运作。
智能电网管理系统可以有效地提高电力企业的智能化管理和业务水平，满足用户需求，具备多种功能和特点，例如：1. 远程控制。
智能电网管理系统可以通过遥控设备，实现对于电网中的设备的遥控和管理。
2. 实时监测。
通过对电网中的用电负荷、电能消耗等数据进行采集和分析，实现对各电网设备的实时监测。
3. 节能环保。
通过机器学习和大数据技术，实现对于电能的优化管理，减少能源的浪费，从而达到节能环保的目的。
二、基于大数据技术的智能电网管理系统设计智能电网管理系统实现的关键是数据的采集和处理。
因此，大数据技术成为了智能电网管理系统设计的重要支撑。
基于大数据技术的智能电网管理系统设计包括以下几个部分：1. 采集数据。
智能电网管理系统需要采集电网中的各种数据，例如用电负荷、线路电压、电能消耗等，数据来源包括电网设备、监测装置等。
2. 数据存储。
采集到的数据需要进行存储和管理。
智能电网管理系统可以采用Hadoop等大数据存储技术进行数据存储和管理。
3. 数据分析。
通过对电网中的数据进行分析，可以实现对电力生产、用电负荷等方面的分析和预测。
智能电网管理系统可以采用机器学习和数据挖掘技术进行数据分析和处理。
4. 处理反馈。
智能电网管理系统可以针对分析出的数据结果，采取相应的措施进行处理反馈。
例如，对于能源的优化利用，可以通过遥控设备对电网设备进行调整。
5. 用户服务。
智能电网管理系统可以为用户提供多样化的服务，例如在线计量、在线服务等，以满足用户对于电能的需求。
三、智能电网管理系统实现的价值基于大数据技术的智能电网管理系统实现的价值不仅体现在电力企业的管理方面，还能为人们的生活提供多种便利。
电网大数据在智能电网中的应用研究
电网大数据在智能电网中的应用研究随着能源供应方式的多样化，电力系统架构也发生了巨变。
智能电网作为未来电力系统的重要组成部分，采用数字化、智能化、可靠性高的电力通信技术，实现了供需更加平衡、能源更加清洁、用户服务更加智能化的目标。
而电网大数据作为智能电网的一项重要支撑技术，已经被广泛应用于电网的运行、规划和优化等方面，为智能电网提供了稳定、高效、可靠的能源服务保障。
一、电网大数据在智能电网中的应用范围1. 电网运行管理：电网的稳定运行是智能电网的首要目标。
通过实时监测电力系统的供需情况，以及对各个环节的数据进行收集、分析，精准预测电力供需情况，准确预测电网的负载、电压和频率等参数，为电网运行提供了精细化、自主化的决策依据。
例如，电力系统的大数据应用可以通过监测设备运行状态、能耗、故障、维修记录等数据，及时发现设备运维中的问题，提出预警，优化设备运行管理。
2. 能源调度优化：随着电力市场的逐步放开，各类新能源发电装置的快速发展，电力市场竞争的激烈化，电力系统的调度管理也面临更高的难度。
电网大数据的应用可以有效地降低能源调度管理的难度，使得电网运行更加平稳、经济、可靠，同时降低对环境的污染。
例如，电力系统的大数据应用可以通过分析历史数据、负载预测、电力市场信息等，优化调度策略，确保各个发电装置的最优利用，同时具有对市场的响应快、参数调整准等优点。
3. 用户智能服务：智能电网的发展离不开普通用户的参与，针对用户需求，提供精准、细致、便捷的服务，是智能电网应用普及的重要因素。
因此，电力系统的大数据应用可以通过分析用户的用电行为、习惯及用电参数等，提供优质的用电服务。
例如，大数据应用可以通过监测用户用电行为、用电设备、用电模式等信息，为用户提供能源管理建议，比如合理用电计划、定制优质能源等。
二、电网大数据的实现技术电网大数据的应用需要借助于现代化的电网技术配套措施，如物联网技术、云计算技术、大数据挖掘技术等。
电力调度数据网架构及组网技术
电力调度数据网架构及组网技术作者：陈浩晖来源：《科技与创新》2016年第14期摘要：基于电力调度数据网架构，从设备配置、网络拓扑、传输网络传送技术、数据网关键技术及安全策略等方面对电力调度数据网进行了阐述。
关键词：电力调度；数据网架构；组网技术；设备配置中图分类号：TN91 文献标识码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2016.14.101电力调度数据网（以下简称“调度网”）是建设在电力SDH通信传输网络平台上的调度生产专用数据网，是实现调度实时和非实时业务数据传输的基础平台，也是实现电力生产、电力调度、实时监控、数据管理智能化及电网调度自动化的有效途径，为发电、送电、变电、配电联合运转提供安全、经济、稳定、可靠的网络通道，满足承载业务安全性、实时性和可靠性的要求。
承载的电力业务包括SCADA/EMS调度自动化系统、远动、电量采集、继电保护、故障录波、动态预警监测、安全自动装置等信息。
调度数据网的可靠性总体需满足网络拓扑的可靠性、设备本身的可靠性、低网络延迟、低全网路由收敛时间、网管稳定性和可靠性等要求；调度数据网的安全性总体需满足安全隔离、设备安全、安全控制和安全监测、安全管理等要求。
1 调度数据网网络结构电力调度数据网按3层结构考虑，分为核心层（中调主、中调备）、汇聚层（地调主、地调备）和接入层（各变电站和用户站），具体如图1所示。
2 设备配置及网络传送路由电力调度数据网接入设备拓扑结构如图2所示。
从图2所示的网络拓扑图来看，中调和地调均配置了主、备路由器，设备均采用双备份、双电源机制，在路由器和交换机之间增加了纵向加密装置，在变电站和用户变测配置了一个路由器，经传输通道使主、备路由传输接入到汇聚层的地调路由器中。
在路由器后接入不同业务区的交换机，以接入不同的业务主站或子站信息。
数据网的传输主要是通过电力传输通信网实现的，目前主要是通过MSTP传输，采用成熟的SDH通信保护机制。
电力系统经济调度模型的构建与分析
电力系统经济调度模型的构建与分析近年来，随着社会经济的不断发展和电力需求的不断增长，电力系统的经济调度越来越受到重视。
电力系统是指用于发电、输电、配电和使用电能的设备和系统的总称，经济调度模型是指通过数学方法对电力系统进行优化调度的模型。
在这篇文章中，我们将介绍电力系统经济调度模型的构建与分析。
一、电力系统的调度电力系统作为现代社会生产和生活中不可或缺的基础设施之一，其稳定运行和合理调度至关重要。
电力系统的调度，是指对发电机组、变电站、输电线路等各个设备进行合理运行，以满足现有负荷需求、保证电网安全和稳定运行的过程。
电力系统的调度分为日调度和实时调度两个阶段。
其中日调度是指对电力系统进行运行计划的编制和控制，实时调度则是指根据运行计划和实际负荷需求，对电力系统进行实时调节和控制。
二、电力系统经济调度模型的构建电力系统经济调度模型是通过对电力系统各个环节进行建模和优化，实现电力系统稳定运行和成本最小化的目的。
其基本思路就是建立一个数学模型，通过对运行数据的收集和处理，对电力系统中各个设备之间的相互作用和影响进行建模和优化。
下面我们将介绍电力系统经济调度模型的构建过程。
1.电力系统数据统计和处理电力系统经济调度模型的构建过程需要收集和处理大量的运行数据和历史数据。
这些数据包括发电机组的发电功率、负荷变化率、燃料成本、运行费用等信息，输电线路的电阻、电感、绝缘等级、传输能力等信息，以及各个设备的调度计划和调度执行情况。
通过对这些数据进行分析处理，可以对电力系统的运行状况和节能优化进行排查和分析。
2.电力系统建模电力系统建模是指将电力系统中各个设备之间的运行情况和相互影响，通过建立一个数学模型进行量化分析。
电力系统建模的核心是建立设备之间的运行关系和负荷需求之间的数学模型。
其中，发电机组的模型可以通过建立燃料消耗和发电功率之间的关系，输电线路的模型可以通过建立传输能力和损耗之间的关系，电力负荷的模型可以通过统计负荷需求和负荷预测之间的差异来建立。
电力系统模型建立与优化调度
电力系统模型建立与优化调度随着社会的不断发展，电力系统作为人们生产和日常生活中必不可少的能源供应方式，发挥着至关重要的作用。
为了保证电力系统的稳定运行和高效供电，建立合理的电力系统模型及进行优化调度显得尤为重要。
一、电力系统模型建立电力系统模型建立是指根据电力系统的特点、组成和运行规律，以数学模型形式对其进行描述和分析。
电力系统模型可以分为潮流模型、输电线路参数模型和发电机组模型等。
接下来，我们将分别对这些模型进行介绍。
1. 潮流模型潮流模型是电力系统中常用的一种数学模型，用于计算电力系统中各节点的电压和功率分布情况。
它可以通过建立节点电流和节点功率之间的方程组进行求解。
潮流模型的建立需要考虑各个节点之间的复杂电气关系，如节点的电压相位间隔限制、节点之间的电流平衡关系等。
2. 输电线路参数模型输电线路是电力系统中的重要组成部分，其正确建模在潮流计算和短路计算中起到关键作用。
输电线路参数模型主要包括线路的电阻、电抗、传输能力等参数的计算和建立。
建立合理的输电线路参数模型可以有效地分析电力系统中的潮流分布和功率调度等问题。
3. 发电机组模型发电机组模型是对电力系统中各个发电机组的动态特性进行描述的数学模型。
一般采用经典的机械系统模型和电磁模型进行建模。
发电机组模型的建立可以通过考虑机械系统的惯性、阻尼和电磁系统的特性等因素，来模拟发电机组在系统故障等异常情况下的响应行为。
二、电力系统优化调度电力系统的优化调度是指在保证电力系统安全运行的前提下，通过计算机技术和优化算法，对发电机组的出力、输电线路的功率分配等进行合理调度，以实现电力系统的经济运行和能源的高效利用。
1. 优化目标电力系统的优化调度需要考虑多个目标，包括成本最小化、电压稳定、系统平衡等。
成本最小化是指在满足用户用电需求和系统安全的前提下，尽量减少发电成本和输电损耗。
电压稳定是指在电力系统中各个节点的电压维持在正常范围内，以保证用户的电器设备正常工作。
大数据技术在电力系统中的应用与电网稳定性
大数据技术在电力系统中的应用与电网稳定性随着社会的迅速发展和电力需求的不断增长，电力系统的安全性和稳定性已成为一个至关重要的问题。
为了保障电力系统的稳定运行，大数据技术逐渐应用于电力系统的监控、运维和预测中。
本文将探讨大数据技术在电力系统中的应用，并分析其对电网稳定性的影响。
一、大数据技术在电力系统监控中的应用随着电力系统规模的不断扩大，传统的电力监控手段已经无法满足对电力系统全面、高效的监控需求。
而大数据技术的出现为电力系统监控带来了新的思路和方法。
1. 信息收集与整合大数据技术可以对电力系统中的各种数据进行收集和整合，包括电力设备的运行状态、电力负荷的变化、电力市场的信息等。
通过对这些数据的收集和整合，可以全面了解电力系统的运行状况，并及时发现问题。
2. 实时监测与预警大数据技术可以实时监测电力系统中的各种参数，同时结合历史数据进行预测和分析。
当电力系统中出现异常情况时，系统可以及时进行警报，提醒相关人员采取措施，以避免事态发展恶化。
3. 故障诊断与分析电力系统中的故障会对系统的稳定性造成很大影响，因此对故障的诊断和分析非常重要。
大数据技术可以帮助电力系统对故障进行精准定位，并进行深入分析。
通过对故障数据的挖掘和分析，可以找出故障的原因，并提出相应的解决方案，保障电力系统的稳定运行。
二、大数据技术在电力系统运维中的应用电力系统的运维工作对于电网的稳定性至关重要，而大数据技术的应用可以提高电力系统的运维效率和准确性。
1. 资源优化与调度大数据技术可以对电力系统中的资源进行优化和调度。
通过对电力负荷、发电能力和电力市场的数据进行分析，可以实现电力系统中资源的合理配置，提高电网的稳定性和经济性。
2. 风险评估与管理电力系统的运维过程中存在各种风险，如设备损坏、人为操作失误等。
大数据技术可以通过对历史数据和实时数据的分析，对风险进行评估，并提供相应的管理措施。
通过对风险的有效管理，可以提高电力系统的稳定性和安全性。
电力调度管理的模型及算法研究
电力调度管理的模型及算法研究电力调度管理是指通过合理地调度发电机组和负荷，以实现电力系统的平衡和优化运行。
在电力系统中，电力调度管理的目标是提高电力系统的运行效率、确保电力供应的可靠性和稳定性，降低成本，减少环境影响等。
针对电力调度管理问题，需要研究相应的模型和算法。
电力调度管理的模型可以分为静态模型和动态模型。
静态模型主要用于长期调度计划，需要考虑电力系统的发展和负荷变化趋势，以及长期调整发电机组容量、燃料投入和负荷配置等决策。
动态模型主要用于实时调度计划，需要考虑实时负荷变化、发电机组状态和控制器的响应时间等因素，以实现电力系统的平衡和稳定运行。
针对静态调度管理问题，可以采用线性规划、整数规划和混合整数规划等方法进行建模和求解。
线性规划方法可以方便地表达各种约束条件和目标函数，但是不能处理离散化问题；整数规划方法可以处理离散化问题，但是求解复杂度很高；混合整数规划将线性规划和整数规划相结合，可以平衡求解效率和求解精度。
针对动态调度管理问题，可以采用最优控制、模型预测控制和遗传算法等方法进行建模和求解。
最优控制方法可以通过数学优化技术确定最佳控制策略，但是需要基于精确的数学模型；模型预测控制方法可以通过对未来状态的预测和优化计算得到最佳控制策略，但是需要基于准确的系统动态模型；遗传算法等启发式方法可以通过寻找问题解空间中的优良解来求解，但是求解过程比较耗时。
在电力调度管理算法研究中，需要考虑诸多因素，如发电机组的特性、负荷的变化、电力市场的竞争环境和政策规定等。
同时，还需要考虑许多约束条件，如传输网限制、环境污染限制、供电可靠性要求等。
因此，算法研究需要结合实际情况进行具体分析和优化。
综上所述，电力调度管理的模型和算法研究是一个复杂而重要的课题。
通过建立合理的模型和设计高效的算法，可以提高电力系统的运行效率，降低成本，减少环境影响，提高电力供应的可靠性和稳定性。
未来，随着能源转型和技术创新的发展，电力调度管理的模型和算法还将继续得到深入研究和改进。
基于大数据分析的配电网智能化运维管控平台设计
Telecom Power Technology设计应用技术基于大数据分析的配电网智能化运维管控平台设计朱骏（重庆文理学院，重庆402160随着智能电网的快速发展，配电网作为电力系统的重要组成部分，其运维管理的智能化、精细化需求日益迫切。
因此，提出基于大数据分析的配电网智能化运维管控平台设计，阐述该平台的数据采集与处理、数据分析与挖掘、智能决策与优化算法等关键技术，给出该平台的实现与应用方法。
运维人员可以利用该平台实时监测配电网的运行状态，预测潜在故障，并制定针对性的运维策略。
结果表明，该平台具备故障诊断功能，能够快速定位故障位置和分析故障原因，为运维人员提供决策支持。
大数据平台；配电网；智能化运维管控Design of Intelligent Operation and Maintenance Control Platform for Distribution NetworkBased on Big Data PlatformZHU Jun(Chongqing University of Arts and Sciences, ChongqingAbstract: With the rapid development of smart grid, distribution grid, as an important part of the power system, has 2024年3月10日第41卷第5期15 Telecom Power TechnologyMar. 10, 2024, Vol.41 No.5朱 骏：基于大数据分析的配电网智能化运维管控平台设计析的配电网智能化运维管控平台可以收集、存储和处理海量电力数据，及时发现和解决配电网问题。
通过该平台，运维人员不仅可以实时监测配电网设备，发现潜在安全隐患如设备老化和过载，及时干预处理，还可以分析监测数据，优化调整电网运行方式，如合理调配负荷、调整无功补偿，减少或避免电压波动、频率偏差等问题。
电网调度运行管理的创新研究
电网调度运行管理的创新研究电网调度运行管理是指对电力系统中的电力资源、负荷和传输设备进行合理安排和调度，以确保电网运行的安全、稳定、高效和经济。
随着电力系统规模的不断扩大和复杂化，电网调度运行管理面临着越来越多的挑战和需求。
为了适应新形势下的电力系统运行管理需求，需要进行更多的创新研究，以提高电网调度运行的智能化、信息化和自动化水平，提高电力系统运行的安全可靠性和经济性。
电网调度运行管理的创新研究可以从以下几个方面展开：一、智能调度技术的研究随着电力系统规模的不断扩大和电网设备的不断更新，传统的基于模型的电网调度手段已经不能满足对电网运行的智能化需求。
急需开展基于人工智能、大数据和云计算等新技术的智能调度技术研究。
通过应用人工智能技术，可以对电网的负荷预测、电力市场分析、设备故障诊断和电网运行优化等问题进行高效处理，实现电网运行管理的智能化和自适应化。
二、信息化调度平台的建设电网调度运行管理需要大量的数据支撑，包括电力系统实时监测数据、负荷预测数据、市场运行数据等。
为了更好地进行电网调度运行管理，需要建设统一的信息化调度平台，实现对电网各环节数据的采集、存储、处理和分析，为电网调度决策提供科学依据。
还需要引入先进的信息安全技术，对电网调度信息进行严格的保护，防止信息泄露和被攻击，确保电网调度运行的安全可靠性。
三、柔性直流输电技术的研究随着输电距离的增加和清洁能源的大规模接入，电网中的功率流控问题将愈加严重。
传统的交流输电线路难以满足长距离大容量输电的要求，因此需要加快推进柔性直流输电技术的研究与应用。
柔性直流输电技术可以实现输电线路的容量压缩和调整，提高电网的灵活性和可控性，为电网调度运行管理提供更多的技术手段和选择。
四、电网运行风险评估技术的研究电网调度运行管理需要不断评估电网运行的安全性和稳定性，及时发现和排除潜在的风险隐患。
需要加快开展电网运行风险评估技术的研究，建立完善的电网运行风险评估模型和方法。
大数据技术在电网运行中的应用
大数据技术在电网运行中的应用随着信息技术和互联网的发展，大数据技术正成为各行各业求快、求准、求稳的重要手段。
在电网运行中，大数据技术及其应用也逐渐成为推进电力行业转型升级、提升电力供应质量的重要一环。
一、大数据技术的基础大数据技术是一种基于互联网技术和云计算技术、具有多元化数据存储和高速数据处理能力的信息技术。
它与传统的数据处理方式相比，更强调对数据的快速调取和实时处理，以及对数据的可视化和分析。
大数据技术除了在商业领域得到广泛应用，还被运用于科研、医疗、交通等众多领域。
二、大数据技术在电网运行中的应用1. 精准预测和调度电力运行的最终目的是要满足用电需求。
大数据技术能够通过机器学习等方式对电力需求进行预测，根据预测结果进行合理调度，避免网损和电力供应不足等问题。
同时，对于电力发电、输送、分配等环节也可以进行实时监控，进而实现对电力运行的精准调度和优化。
2. 智能检修和维护传统的电网维护方式主要依靠人工巡视，需要耗费较多时间和人力。
而大数据技术则可以通过对电网设备的传感器数据、温度、压力等监测数据进行实时监控和分析，进而判断设备是否出现异常，以及预测设备的寿命和故障判断。
这种技术能够使电网设备的检修和维护变得更加智能和高效。
3. 能源消耗和环保优化大数据技术能够实现对电能消耗和排放的实时监控和分析。
通过对电能的类型、运行轨迹等信息进行汇总和分析，能够精准地计算能源消耗和排放，对电力运行中的排放控制和环保优化提供有力保障。
4. 建立智慧电网大数据技术以物联网为基础，采用智能化方式，从生产、传输、储备、输配电等各个环节进行集成优化，从而实现全面智能化管理，提高电网的整体效率和稳定性。
智慧电网还可以通过对用户用电行为的追踪和分析，为用户提供更加个性化的用电服务。
三、大数据技术应用面临的问题和挑战面对大规模数据的处理和分析，大数据技术应用也面临着诸多挑战。
首先，需要有更高效、更稳定的基础设施提供支撑，包括更快的网络传输速度和更高的数据存储容量。
大数据技术如何优化电力系统运行
大数据技术如何优化电力系统运行在当今这个科技飞速发展的时代，电力系统的稳定运行对于社会的正常运转和人们的日常生活至关重要。
随着用电量的不断增长以及对供电质量要求的日益提高，传统的电力系统运行管理方式面临着诸多挑战。
而大数据技术的出现，为优化电力系统运行提供了强大的支持和全新的思路。
大数据技术能够实现对电力负荷的精准预测。
以往，电力负荷的预测主要依靠历史数据和简单的数学模型，这种方法往往不够准确，难以应对复杂多变的用电需求。
通过大数据技术，可以收集到海量的、多维度的数据，包括天气信息、节假日情况、经济发展数据、用户用电行为等等。
对这些数据进行深度分析和挖掘，利用先进的机器学习算法和模型，能够更加准确地预测未来一段时间内的电力负荷变化。
这有助于电力公司提前做好发电和输电的规划，合理安排电力资源，避免出现电力供应不足或过剩的情况，提高电力系统的运行效率和稳定性。
在电力系统的设备监测与维护方面，大数据技术也发挥着重要作用。
电力系统中的各种设备，如变压器、输电线路等，在长期运行过程中可能会出现故障或性能下降。
传统的定期检修方式不仅成本高，而且可能无法及时发现潜在的问题。
利用大数据技术，可以实时采集设备的运行数据，如温度、电压、电流、振动等，并对这些数据进行连续监测和分析。
通过建立设备的健康模型，能够及时发现设备的异常情况，预测可能出现的故障，从而实现有针对性的维护和维修。
这不仅可以提高设备的可靠性和使用寿命，还能减少因设备故障导致的停电事故，保障电力供应的连续性。
大数据技术还有助于优化电力系统的调度管理。
电力系统的调度需要综合考虑多个因素，如电力负荷、发电能力、输电网络的约束等。
借助大数据技术，可以对整个电力系统的运行状态进行实时监测和分析，快速准确地计算出最优的电力调度方案。
例如，根据不同地区的用电需求和发电成本，合理分配电力资源，实现电力的高效传输和利用。
同时，大数据技术还可以对电力市场的交易数据进行分析，为电力公司的决策提供依据，提高其在市场中的竞争力。
基于人工智能技术的电网调控技术分析
基于人工智能技术的电网调控技术分析摘要：当前，我国的人工智能技术已经得到了一定发展，在包括电力行业在内的各个行业中都有相关应用实例。
同时，现代社会发展需要巨大的电能消耗，为了更好地解决当前出现的供电系统失衡现象，需要进一步增强电网调控能力，在完善管理架构的基础上，对各地区出现的电能负荷进行严格控制，提高我国各个地区的用电水平，实现强化工作水平的目标。
关键词：人工智能技术；电网调控；技术1电网调控系统的框架基于人工智能技术的电网调控系统包括数据汇集和管理、高性能计算架构、业务场景和算法引擎。
根据计算机设备、存储设备、网络设备构成高性能计算架构，通过CPU、TPU、GPU等混合架构构成计算机集群，解决多层次网络参数下训练时间过长的问题得到解决。
数据汇聚层能够汇集外部环境数据、运行数据、管理数据，实现调度大数据平台的创建，为上层分析提供全维度数据支撑。
数据管理是基于数据汇集存储数据，针对不同采样频率、结构，使用的数据存储方式各有不同。
算法引擎层利用各种算法，包括随机森林、知识图谱、自然语言处理、聚类分析等算法封装，提供给上层统一算法引擎支撑。
根据现有调度规程、操作规范、运行经验实现知识库的学习与理解，利用自然语言处理技术对日志、文本进行理解和学习，构成知识化表达规则库。
2电网调控系统的设计2.1硬件体系结构设计2.1.1前置采集服务器调控一体化系统要承载电网所有变电站设备信息接入，前置采集服务器具有较大的接入压力，要保证系统运行的安全性和稳定性，利用4台HPrx6600双核服务器作为服务器。
在某台交换机存在故障时，其他的服务器都能够满足系统的运行需求。
其中的组柜硬件系统能够满足数据采集传输需求，通过调制解调器、终端服务器、数字隔离板、网络通信隔离器构成硬件，实现系统的在线扩充。
2.1.2SCADA服务器SCADA数据处理服务器为调控一体化系统，还是设备运行监视与监控操作核心设备。
系统要求SCADA服务器的处理能力与安全可靠性具备强大支撑作用，SCADA服务器的集控功能设计了加强自动电压控制功能应用软件，主要包括综合防误功能软件、责任区划分软件等。
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大数据技术调度端电网模型管理架构-电网技术论文-工业论文
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摘要：为全面统计于统计大运转体系下电网系统的信息，在大数据技术的协助下，建设功能强大的电网模型管理与分析架构，调度端是该架构电热主要应用对象。
文章在解读大数据存储结构特征基础上，建设了文本式结构储存电网模型，规划设计结构化的主键值电网模型的时间、空间以及运用多维度的拓展。
基于实验设计，比较分析本文设计的模型和传统模型，临界点设定为15min，分析两个模型的错误率，实验研究表明，伴随时间的增加，传统模型的错误率有不断增加趋势，最后达45.68%，而本课题设计出的模型错误率为3.70%。
关键词：大数据；调度端；电网模型；架构设计
引言
在高新科技的支撑下，很多智能与大运转体系处于在建状态中，各级调度中心逐渐实现集成化，是建设标准化电网模型的重要基础，CIM/XML、CIM/E、CIM/G是当前智能电网中主要运行的电网标准化模型。
以上三种标准化电网模型在各级调度中心实现规模化应用，有时间、空间及运用多维等诸多特点。
但是对于海量的电网模型数据，怎样借助有效的数据存管形式，实现科学分析电网模型整体相关性的目的，深度挖掘数据模型持有的价值方面的研究较为罕见[1]。
1整体架构
从本质上分析，大数据存储的数据库隶属于非关系型数据库（NOSQL），该型数据库基于分布式存储形式实现有效管理与存储海量数据，借助分布式测算过程捕获明显超出单机的测算能力，对大规模的数据集起到强大支撑作用。
于NOSQL系统内，key-value是存储数据的主要形式，结合存储方式的差异性，可以将key-value细化为
如下三种类型：（1）key-value：数据库由成对的键-值构成，功能以存储简易的数据关系为为主，常见的有Redis、TokyoCabinet；（2）key-columnFamily，为列簇存储法，其用于实践中允许列簇包括多列数据，可以基于数层嵌套形式存储冗长、复杂的信息；（3）key-document：JSON是其主要的文本样式，其与JSON相似度很高，利用内嵌形式存储结构复杂的数据，CouchDB是该类形式的典范。
基于电网模型自体的结构样态特征，本文最终决定采用key-document 存储模型，图1是模型管理架构[2]。
在大数据分析架构中，数据转换层利用ETL工具提取源数据并将其传送至存储平台上，分布式存储平台结合智能电网不同级别调度中心建设的相关性应用主从架构，主节点的作用以监测系统运行状态为主，为提升容错性通常会规划设计数个副本，图1内的分片代表的是子节点。
为强化并行测算能力，本架构应用了图1为模型管理架构，并将索引技术用于MapReduce分布式处置流程中，于各分片上建设单键值、复合键值索引，而后将各节点持有的索引信息完整的存储于主节点上[3]。
2技术分析
2.1结构化Key
本模型基于key-document被存储于数据库内，key作为NOSQL内主键，为确保在系统内主键的独有性，及使模型于多维空间内有良好的辨识度，本文设计了15位的结构化主键，0~3、4~6、7~9、10~12、13~14键对应的含义依次是各地区分支、既往版本、应用系统、机器ID及数据、类别。
2.2电网模型ETL
电网模型在运转过程中，需在ETL工具的协助下，将各种数据转型为统一格式存储于数据内。
本文如下介绍各标准化电网模型实现ETL的途径。
（1）CIM/E模型CIM/E标准为国标，是于CIM/XML录入信息冗余过多的情景下，基于E语言开发出的一种在线模型交互标准，以类定义为支撑阐述文档模型的产出格式，采用横、纵纵表式结构存储模型，功能于在线模型互换为主。
图2为CIM/E模型实现ETL的过
程[4]。
（2）CIM/XML模型本文提及的标准是当下世界各国通用的模型交互标准，近些年其在国内多个地区试用或投用，反响较好，其利用结构化文件存储模型，为确保能清晰阐述信息咨询，CIM/XML对XML的多层嵌套结构进行简化处理，仅留存了资源/属性两层面的扁平式结构，利用ID精准、快速调用不同元素，CIM/RDF是录入电网元数据模型的载体。
（3）CIM/G模型该标准是现行电网图形交互规范，是以电力系统公共信息平台SVG为基础建设于发展的。
G语言持有的基本图形要素传承了SVG的图形阐述特征于语法法则，剔除了SVG 不能实现共享间隔、图元模板的不足，以最直接的形式阐述电网电力设备具备的属性，在多层级引用形式的支撑下，简易、高效率的阐述、存储、调取设备信息及图形数据[5]。
2.3分布式系统结构
当前，很多地区的智能电网于各级调度中心内建设了主—从分布式管理体制，系统架构有选择性的借鉴当前调度系统的优势，master-slave是系统架构的结构类型，主节点为满足显示需求而被安设于国调或网调内，增设数个副本主机进行备份的目标是维持于提升
系统运行状态的安稳性。
3实验分析
为检测检验本课题设计的模型管理架构的显示工作效果，和传统架构做比较分析，设计了对比实验，实验参数见表1所示[6]。
依照如上设定的参数开展实验研究，选用传统架构于本文设计的模型管理架构为实验对象，对电网调度中心故障进行检查诊断，全面记录诊断结果记录，参照结果对比两种架构的性能。
将15min设定为调度故障诊断时间的临界点，分别录入15min中传统架构与本文架构检查诊断到的故障元件数目与15min后两种架构可以诊断的故障元件数据。
对故障元件诊断实验结果分析后，不难发现在诊断同个电网时，本文设计出的模型管理架构诊断出的故障元件数目始终多于传统架构，实际故障元件超出60个，而传统架构仅能检测诊断出40个，错误率达到33.33%（20/60）；而本文研究设计的架构能诊断出58个故障元件，错误率为3.33%（2/60），检测能力是传统架构的10倍有余。
4结束语
本文建设一种基于大数据技术建成的电网模型管理于分析架构，将其用于电网调度端，实现分布式管理于分析多种标准电网模型。
列举了应用EYL工具提获、转存多个标准模型，利用结构化key多维辨识电网模型；利用组合索引技术提升MapReduce的检索效率，减少I/O的耗用量。
通过和传统架构进行比较分析，验证了本文设计出架构在故障元件诊断方面有较高精确度的事实，为电网实现高级别、权威度调度提供更大支撑。
参考文献
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