检索结果-内蒙古大学图书馆

智慧电力 2018年第9期46卷 103-108页

作者：耿俊成马文栋郭志民孙玉宝国网河南省电力公司电力科学研究院河南郑州450052 国网河南省电力公司河南郑州450052 南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044

针对台区变压器三相不平衡,提出了一种基于智能电表大数据分析的台区变压器三相不平衡治理方法。首先,计算台区用户与台区变压器A,B,C三相电压序列数据之间相关系数,识别每个用户相序;接着,基于用户电流序列数据计算台区变压器A,B,C三... 详细信息

针对台区变压器三相不平衡,提出了一种基于智能电表大数据分析的台区变压器三相不平衡治理方法。首先,计算台区用户与台区变压器A,B,C三相电压序列数据之间相关系数,识别每个用户相序;接着,基于用户电流序列数据计算台区变压器A,B,C三相电流序列数据,进而计算台区变压器三相平均不平衡度;最后,以台区变压器三相平均不平衡度最小为目标采用遗传算法搜索1种最优台区用户相序组合,指导配电运检人员精准调整用户相序。该方法在某电网公司台区变压器三相不平衡治理工作中进行了应用验证,取得了较好效果。

关键词：智能电表电压序列电流序列相序遗传算法三相不平衡度

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基于离散Fréchet距离和剪辑近邻法的低压配电网拓扑结构校验方法

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电测与仪表 2017年第5期54卷 50-55页

作者：耿俊成张小斐郭志民孙玉宝国网河南省电力公司电力科学研究院郑州450052 南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044

针对低压配电网拓扑结构人工校验成本高、准确性不够、可操作性差的问题,提出了一种基于离散Fréchet距离和剪辑K近邻的配电网拓扑结构校验方法。基于电网GIS平台配变经纬度坐标数据计算校验用户台区变压器与该地区其它变压器之间... 详细信息

针对低压配电网拓扑结构人工校验成本高、准确性不够、可操作性差的问题,提出了一种基于离散Fréchet距离和剪辑K近邻的配电网拓扑结构校验方法。基于电网GIS平台配变经纬度坐标数据计算校验用户台区变压器与该地区其它变压器之间的距离,搜索该校验用户的邻近台区。通过计算校验用户与所在台区其它用户、邻近台区所有用户之间智能电能表电压曲线离散Fréchet距离,进而运用剪辑近邻法对训练样本集进行修剪生成少量的关键样本集,可有效降低搜索复杂度,进而快速判别校验用户的正确台区类别,有效验证电网GIS平台用户与台区变压器拓扑连接关系的正确性。

关键词：配变经纬度坐标邻近台区离散Fréchet距离电压曲线相似性剪辑K近邻

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基于周期性截断灰色系统的电力负荷预测

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计算机测量与控制 2017年第12期25卷 271-274页

作者：张海宁王松郑征夏旻国网河南省电力公司经济技术研究院郑州450052 南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044

电力负荷预测是电力系统调度和电力生产计划制定的重要依据;电力负荷时间序列有着明显的周期性特征;传统的电力负荷预测主要侧重于预测方法的研究,而忽略了电力负荷数据周期性特性的分析,影响了预测的准确性;针对电力负荷时间序列的周... 详细信息

电力负荷预测是电力系统调度和电力生产计划制定的重要依据;电力负荷时间序列有着明显的周期性特征;传统的电力负荷预测主要侧重于预测方法的研究,而忽略了电力负荷数据周期性特性的分析,影响了预测的准确性;针对电力负荷时间序列的周期性特征,提出了一种基于周期性截断的灰色系统模型来进行电力负荷预测;该模型利用周期性截断来反映负荷数据的周期性特征,提高了预测的精度;仿真采用EUNITE Network的公开负荷数据进行算法性能的测试,并与一些主流的电力负荷预测算法:BP神经网络、极限学习机、自回归模型以及传统的灰色系统模型做比较;仿真结果表明,周期性截断的灰色系统负荷预测的归一化均方误差和绝对平均误差是最小的;周期性截断的灰色系统为电力系统负荷预测提供了一种新的有效方法。

关键词：电力负荷预测分析灰色系统周期性分析周期性截断

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海洋大数据:内涵、应用及平台建设

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海洋通报 2017年第4期36卷 361-369页

作者：侯雪燕洪阳张建民邹亚荣石晓勇任力波程晓张彪于华明郭振华崔要奎清华大学水利水电工程系北京100084 清华大学数据科学研究院遥感大数据研究中心北京100084 国家卫星海洋应用中心北京100081 国家海洋局海洋减灾中心北京100194 国观智库/清华国观海洋研究中心北京100081 北京师范大学极地与海洋研究中心/全球变化与地球系统科学研究院北京100875 南京信息工程大学海洋科学学院江苏南京210044 中国海洋大学海洋与大气学院山东青岛266100 清华大学深圳研究生院广东深圳518055

信息技术的快速发展,带动海洋数据快速积累,海洋已经进入大数据时代。海洋大数据即是在当前大数据时代背景下,大数据技术在海洋领域的科学实践,具有大体量(Volume)、多样性(Variety)、快速流转(Velocity)和高价值(Value)的"4V"... 详细信息

信息技术的快速发展,带动海洋数据快速积累,海洋已经进入大数据时代。海洋大数据即是在当前大数据时代背景下,大数据技术在海洋领域的科学实践,具有大体量(Volume)、多样性(Variety)、快速流转(Velocity)和高价值(Value)的"4V"特征,是在大数据的理论指导和技术支撑下的价值实现,也是实施海洋强国战略、开发海洋资源、拉动海洋经济、维护国家海洋权益的重要基础。本文讨论了海洋大数据的内涵和外延,从数据特征、数据种类的角度对海洋大数据进行了全面的定义;并详细介绍了海洋大数据的应用领域;进一步阐述了海洋大数据平台建设的关键技术问题及其在海洋大数据服务平台实例中的应用;从数据共享、数据管理和数据安全的角度,探讨了海洋大数据面临的挑战和机遇;最后对未来海洋大数据的发展趋势和方向进行了展望。

关键词：海洋大数据海洋应用平台建设大数据技术

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基于快速密度聚类的电力通信网节点重要性评估

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电力系统保护与控制 2016年第13期44卷 90-95页

作者：狄立郑征夏旻胡凯国网河南省电力公司经济技术研究院河南郑州450052 江苏省大数据分析技术重点实验室南京信息工程大学江苏南京210044

电力通信网的节点重要性评估是电力通信研究的一个重要议题。针对目前电力通信网节点重要性评估存在的连接权值单一以及评价指标单一等问题,利用电力通信网的带宽和距离作为权值,计算电力通信网节点的多种评价指标:节点强度、节点紧密... 详细信息

电力通信网的节点重要性评估是电力通信研究的一个重要议题。针对目前电力通信网节点重要性评估存在的连接权值单一以及评价指标单一等问题,利用电力通信网的带宽和距离作为权值,计算电力通信网节点的多种评价指标:节点强度、节点紧密度以及节点的介数。基于电力通信网节点的多种评价指标,利用快速密度聚类方法建立电力通信网的节点重要性评估模型,为电网通信的规划做支撑。通过快速密度聚类方法进行无监督的分类,将节点分为若干个重要性等级。该方法可以有效地改善基于距离的无监督分类方法的不足。利用某省的实际电网通信数据进行检验,验证了该方法在电力通信网中的实用性。

关键词：电力通信网节点重要性快速密度聚类无监督分类节点特性

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