基于云平台的电力大数据多角度可视化分析与研究

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随着计算机技术以及电力系统的发展,各类设备以及电网系统所产生的数据也急剧增加,使得以往的数据展示方式不再能满足人们的需求。数据的可视化展示可以让人们在获取信息的同时,了解到更多的隐藏在数字背后的信息,而多角度的可视化能够让人更加直观、全面的了解数据本身以及数据之间的信息。针对电力大数据种类繁多、数据量庞大以及实时性强等特点,本论文采用了Mysql和Redis两种数据库来对电力大数据进行存储。利用Redis内存数据库的优势,对实时数据进行存储,再结合Mysql关系型数据库的容量大、易于维护等特性对非实
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随着社会的进步、工业的发展,电网的容量迅速扩展,电气化铁路、轧钢机、光伏发电、电力电子产品等非线性负荷日益增多,已经成为电网负荷中十分重要的一部分。由于大量非线性负荷的接入、现场负荷的频繁波动,用电负载电流呈现出随时间变化,甚至出现短时间的剧烈波动的情况。这些非线性负荷还会引入谐波,使得电压、电流的波形发生畸变,尤其是电流畸变更为严重,从而导致电网中电能质量日趋下降。智能电能表是国家法定计量器具之
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近年来,分布式电源技术作为能源互联网以及智能电网技术中的重要分支正在迅猛发展。与此同时,分布式电源设备大规模接入电网后所引起的系统不稳定性正给传统电网带来巨大的挑战。虚拟电厂(Virtual Power Plant,VPP)作为一种将分布式电源有效整合的方式应运而生,其在运行控制层面更趋近于并网型的微电网[1],而就整体性而言则呈现出了较为明显的外部性效果,尤其在经济效益方面。本文对分布式电源接入
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单相接地故障是配电网中最常发生的故障,其概率在总故障中占将近90%。配电网发生单相接地故障时电流电压的特征不突出,同时中压配电网配置的量测设备不足,使得配电网的故障定位问题长期没得到很好的解决。分布式相量采集终端造价低,广泛应用有助于实现配电网单相接地故障的故障区段定位。本文研究了基于分布式电流相量采集终端的配电网故障区段定位技术,以实现配电网快速可靠的故障区段定位。首先,本文分析了负荷引起的不平
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现今,风能是应对全球能源危机最为主要的可再生能源之一。近年来随着风电技术和规模的不断发展,风电场在电力系统中所占比例逐步增大,但由于风电输出功率具有随机性和波动性,其大规模并网会引起电力系统频率的波动,从而降低电力系统的频率控制能力。为保证电力系统的安全性和频率稳定性,针对大规模风电机组并网后电力系统的频率稳定问题进行研究并设计能适应并抑制系统输出频率波动的负荷频率控制器是十分必要的。线性自抗扰控
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微网利用光伏、风机等可再生能源发电并与储能系统配合向本地负荷供电是解决能源危机和环境污染问题的方法之一。然而,光伏、风机等电源的出力具有间歇性,且与用户负荷需求呈不对等分布,难以被本地用户直接利用。因此,通过能量管控实现能源就地高效利用,避免大量过剩功率入网,对负荷起到削峰效果是当前微网研究重点之一。目前,已有不少微网能量管控策略,然而大部分控制策略依赖于精确的负荷需求和分布式电源出力预测数据或通
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现代火力发电厂燃煤锅炉多采用直吹式的制粉系统,进入各个燃烧器的风粉分配是否均衡是影响锅炉燃烧稳定性和锅炉效率的关键因素,对火力发电厂的安全经济运行有着重要的影响。因此,实时精确的测量并有效控制各一次风粉管道中煤粉流速与煤粉分配的均衡性,对实现锅炉高效低氮燃烧具有重要的意义。传统的风粉测量装置由于测量准确性和稳定性的缺陷并未能实现可靠测量,同时也制约了风粉均衡在线调整的发展。随着静电荷法测量气固两相
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