大数据平台在电网运检管理中的研究及应用(1)

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  摘 要:配电网是供电系统的重要组成部分,也是城乡基础设施之一。网络将直接影响到用户的安全和发生电力事故的可能性,我们应积极运用高性能数据技术和高性能电力系统数据,制定合理的管理方案,提高管理知识水平,在销售网络管理中运用高性能数据的能力。
  关键词:大数据平台;电网运检管理;研究;应用
  近年来,不同的智能数据采集设备被用于销售网络建设中重要的网络平衡点。大数据处理技术为这项工作提供了重要的数据库,并提供了全面的管理。不同操作系统的数据。重要的是电力企业的数据,包括多个用户的用电数据,同时也包含了各种设备的运行数据,有利于提高销售网络的效率,使管理朝着科学化的方向发展。因此为了保证数据的可靠性,有必要合理利用大规模数据处理技术,对电力系统中的大量数据进行有效的分析和处理。不同部门之间可以进行沟通,加深对数据价值的理解。
  1、大数据对电力行业的价值
  一个重要的信息技术是近年来出现的新思想。其内容是基于一系列的操作逻辑和方法,由于加入了基于互联网技术的海量数据,大量的数据处理技术被广泛应用于各个部门。将大规模数据处理技术与日常网络维护相结合,可以极大地保证网络安全。安全稳定的网络。首先,在管理方面,大量的数据处理技术整合和分析了信息的各个方面,从而有助于处理整个联合国系统的共同问题。在管理领域,提高网络管理员的日常工作效率。第二个表现是网络的维护。网络本身有很多工作要做。加载。在长期使用的情况下,往往存在一些危险因素。在此期间,维护对网络安全和稳定运行起着非常重要的作用。在当前形势下,供电问题更为广泛,连接较大的数据处理技术,各种技术维护方案可以充分考虑和选择,第三个方面是全网建设。同时,结合大规模的数据处理技术,可以充分考虑电力需求和现有的电力需求,最终在实际工作过程中,大量的数据处理技术可以对网络运行过程进行实时监控,最好从一开始就停止这种情况,以避免出现更严重的问题。
  2、电网运检管理大数据平台的主要构成
  2.1 运检生产管理系统
  电力生产管理系统是国家电力系统建设的核心,维持对整个供电系统的控制,定期管理其资产的生命周期,覆盖整个国家电网。为了提高能源公司的生产水平,加强交通管制系统的专业管理公司,分析部分监控过程,建立检测结果管理标准,帮助企业实现有效管理,带领生产企业改进生产管理系统,过去将用户解密的性能指标分为几个数据项,然而随着生产管理系统的实施,这种方法已不符合现代要求。
  2.2变电运维班智能管控平台
  为了加强控制和设备管理能力,国网公司开发了综合智能平台,对变电站的主设备控制系统和综合控制系统进行管理。它是一个通用的基础设备监控平台,由变电站主设备负责主机控制,配置KVM设备,并通过数据通道和车辆级实现联锁控制配置辅助设备控制服务器,通过两端垂直加密设置在KVM通道中,与运输队辅助设备部署有关的一系列事件。在变电所组合结构中设置工作站,监控主机和辅机的工作,远程控制辅机信息,创建操作任务模块,自动检测设备状态,防止故障,锁定智能控制,分步启动操作键,自动顺序操作过程。
  2.3调控实时系统
  实时管理系统(管理流程、值班管理、生产管理、专业管理、报表统计分析等),一方面是调度指令等出版物,有助于法规与应用的整合,特别是,加强工作流程规范化框架建设,另一方面,主控活动的专业广度和深度得到进一步提高。首先,区域和次区域一级、区域和次区域一级的合作是在区域和次区域一级进行的,目的是提高能源效率。主要生产作业的标准化和流程化管理;网络电站的专业调度和综合管理;其次从应用功能的角度,规划信息,从网络安全和运行方面对二次设备等进行综合分析和评价,主要领域包括:基础信息、生产业务应用、专业管理应用、统计分析与评价、信息展示与发布。
  3、电力系统大数据在配电网管理工作中的具体应用
  3.1对电力系统大数据进行分析和价值挖掘
  3.1.1挖掘电力系统大数据内在含义
  数据挖掘,又称相关领域的知识发现,是一种常用的分析方法。它是从大量的随机和模糊数据中快速提取有价值的信息和数据,研究如何提高数据的应用效果和数据质量。数据挖掘的基础包括人工智能技术,数据挖掘分为三个不同的阶段:数据规则搜索、数据规则表示和数据准备。数据挖掘按照三个阶段可以分析数据的内在价值。数据规则发现具体是指利用有效的手段发现电力系统大数据中存在的规则;数据规则表达是指利用用户能够理解的手段发现并充分表达数据规则;数据准备是指在数据存储中选择具有一定价值的数据,对数据进行整合、整合,整合挖掘工作完成后进行数据整合。
  3.1.2挖掘电力系统数据新型方法
  随着信息技术的飞速发展和信息量的快速增长,数据的可用性也在不断提高。有了新的有效的信息处理方法,以往的挖掘方法都是集中式和孤立式的,一种新的数据抽取方法克服了这一问题,提取数据的方法很多。最具代表性的方法是神经网络,它具有并行處理和分布式存储、高适应性和高吞吐量等优点。数据在采矿过程中有着广泛的应用。数据提取不同于其他系统。数据仓库不是一个简单的存储大量数据的空间,而是一个主题,可以为数据库提供重要的数据抽取源。另外,技术方面,支持数据的提取,包括人工智能技术和概率统计理论。只有通过这些支持,数据才能得到有效利用。
  3.2配电网管理过程中的应用
  3.2.1 对配电网进行有序规划
  销售网络的规划是影响销售网络管理发展的一个关键因素,通过收集生产和销售系统的数据,得到更有价值的数据,在未来销售网络规划的基础上,负荷预测是配电网规划的一个关键因素,这提高了负荷预测的准确性,有效地调整预测数据,提高配电网规划的准确性,它可以随时采集电力系统运行质量的各种指标,如功率、电压频率、瞬时电压等,根据不同时期相应的变化规律,提高响应速度,同时还可以提高预测精度同时,大量的电力系统数据分析和应用也可以作为今后智能化的基础。这是一个网络规划和故障分析。
  3.2.2
  目前,我们已经开始完善能源战略,强调需求管理的重要性和作用。能源生产企业已开始积极满足国家能源发展战略的要求,特别是推荐有效的措施,首先在国家、区域和国际各级采取行动,解决能源短缺和高消费水平问题;为了达到降低能源消耗、协调经济发展的重要目标,可以对每个用户的用电量进行分析和采集,以便电力企业对用电高峰时段、用电需求和用电负荷进行评估。采集数据,利用大量的数据处理技术研究用电模式。采取有针对性的措施解决用电问题,防止掉电,提高工作量预测的准确性。
  3.2.3在线损管理中应用电力系统大数据
  在电力系统运行过程中,线损系数是衡量电网稳定性的一个重要指标,对企业具有重要意义,从发电站开始,就要进行输电、配电和最终营销。线损是指电能损耗,通过对输电过程中产生的电能损耗的统计数据,可以准确地确定最大电能损耗,并对其进行调整以降低损耗,实现可持续社会发展。
  结束语:
  随着我们销售网络的网络监测的发展,先进的数据技术将管理各种管理工作,有效地评估和评价我们的销售网络。定位影响配电网运行的因素,分析问题,提高电网运行的安全性和稳定性;破解现有的信息问题同时,基于高技术的数据和电气系统模型,可以有效地诊断网络故障,从而,为今后的网络规划提供一个重要基础,并确定数据对网络建设的用处,可为建立网络提供有效的数据支持。
  参考文献:
  [1]刘广宁.广州配网自动化方案探讨及其经济效益分析[D]. 北京:华北电力大学,2015.
  (国网重庆电力公司合川供电分公司,重庆 合川 401520)
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