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电力系统用电量监测中异常数据融合方法

计算机产品与流通 2024年第5期 42-44页

作者：贺月彭姣张博陈曦国网河北省电力有限公司信息通信分公司

为了实现对异常数据的精准融合,本文设计了一种电力系统用电量监测中异常数据的融合方法。采集电力系统的用电量监测数据,并对这些数据进行初始化处理,通过计算监测数据的权重,对数据进行分类,将其划分为不同类别。驱动数据融合处理程序... 详细信息

为了实现对异常数据的精准融合,本文设计了一种电力系统用电量监测中异常数据的融合方法。采集电力系统的用电量监测数据,并对这些数据进行初始化处理,通过计算监测数据的权重,对数据进行分类,将其划分为不同类别。驱动数据融合处理程序,对异常数据进行聚类,建立自组织空间映射网络。这一方法不仅提高了数据处理的精度和效率,还为电力系统的异常检测和优化运行提供了可靠的支持。异常数据监测不仅涉及传统的数据分析技术,还需要结合最新的人工智能、机器学习和大数据分析等技术,以实现对电力系统用电量监测数据的高效、准确和及时的处理与分析。本文旨在探讨如何融合多种研究方法,提高电力系统用电量监测中数据处理的准确性和可靠性,为电力系统的安全运行提供更加有效的保障。

关键词：电力系统异常数据大数据分析数据处理机器学习人工智能数据监测数据分析技术

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基于图强化学习的配电网故障恢复决策

电力系统自动化 2024年第2期48卷 151-158页

作者：张沛陈玉鑫王光华李晓影北京交通大学电气工程学院北京市100044 国网河北省电力有限公司保定供电分公司河北省保定市071000

针对配电网拓扑变化时启发式等算法在配电网故障恢复决策中求解效果与适应性变差的问题,提出了一种基于图强化学习的故障恢复决策方法。首先,利用图数据表征故障恢复中的决策信息,包括配电网拓扑结构与电气特征信息。然后,在图强化学习... 详细信息

针对配电网拓扑变化时启发式等算法在配电网故障恢复决策中求解效果与适应性变差的问题,提出了一种基于图强化学习的故障恢复决策方法。首先,利用图数据表征故障恢复中的决策信息,包括配电网拓扑结构与电气特征信息。然后,在图强化学习模型中设置前置图神经网络接收图数据输入,应对故障恢复过程中配电网的拓扑变化。最后,由内嵌图神经网络的强化学习智能体输出最终故障恢复策略以提高决策速度。采用改进的PG&E 69节点配电网算例进行验证,结果表明所提算法求解速度达到毫秒级,较启发式和遗传算法在求解效率上提高了6%~7%,故障恢复策略的负荷恢复率也更高。

关键词：图强化学习图神经网络强化学习配电网故障恢复

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电力企业财务预算管理与风险管理分析

投资与合作 2024年第2期 124-126页

作者：程翠林国网河北省电力有限公司信息通信分公司

财务预算管理与风险管理，关乎企业的发展，也在一定程度上决定着企业的核心竞争力。当前，电力企业财务预算管理和风险管理协调性不足，难以实现二者的相互协作与相互补充。对此，电力企业需要健全财务预算管理机制和风险处理机制，提... 详细信息

财务预算管理与风险管理，关乎企业的发展，也在一定程度上决定着企业的核心竞争力。当前，电力企业财务预算管理和风险管理协调性不足，难以实现二者的相互协作与相互补充。对此，电力企业需要健全财务预算管理机制和风险处理机制，提高自身财务风险应对能力，并落实规范化的管理活动，使企业在安全的环境中高效率地运行。文章简述了电力企业财务预算管理与风险管理，分析了电力企业财务预算管理与风险管理存在的问题，并提出了相应的优化路径，以期为电力企业实现高质量发展提供有益参考。

关键词：电力企业财务预算管理风险管理

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考虑负荷特性的光伏消纳能力的模拟与评估

太阳能学报 2024年第4期45卷 475-481页

作者：孙万通陈众陈慧霞徐翼郎坤长沙理工大学电气与信息工程学院长沙410004 国网河北省电力有限公司馆陶分公司邯郸057750

针对目前在配电网光伏消纳能力评估过程中不能全面考虑电力系统中负荷特性多样化对光伏消纳能力影响的不足,提出一种考虑负荷运行中的实际情况,光伏消纳模拟与概率评估的方法。首先采用支持向量机-随机森林算法对负荷数据进行清洗,再采... 详细信息

针对目前在配电网光伏消纳能力评估过程中不能全面考虑电力系统中负荷特性多样化对光伏消纳能力影响的不足,提出一种考虑负荷运行中的实际情况,光伏消纳模拟与概率评估的方法。首先采用支持向量机-随机森林算法对负荷数据进行清洗,再采用改进谱聚类算法对不同类型的负荷特性进行聚类分析,然后基于场景分析法选取不同负荷的类型曲线作为节点处负荷数据,最后基于蒙特卡洛模拟法和均匀抽样法进行光伏消纳方案随机模拟与消纳能力近似评估。基于IEEE 33节点系统算例分析,对有无考虑负荷特性的抽样结果进行对比,有效验证了所述方法的适用性。

关键词：配电网光伏负荷改进谱聚类算法蒙特卡洛模拟法均匀抽样

计及分布式能源时序不确定性的短期负荷预测技术

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可再生能源 2024年第1期42卷 96-103页

作者：杨小龙姚陶孙辰军魏新杰张华铭孙毅国网河北省电力有限公司信息通信分公司河北石家庄050000 国网河北省电力有限公司河北石家庄050021 北京清软创新科技股份有限公司北京100080 华北电力大学电气与电子工程学院北京102206

随着城镇分布式光伏规模快速增长,其出力的随机波动特性对城镇负荷的影响也不断加剧。传统方法难以准确预测上述场景下的负荷变化规律,不利于电网的安全稳定运行。面对大规模分布式光伏接入的负荷预测场景,文章提出一种考虑分布式光伏... 详细信息

随着城镇分布式光伏规模快速增长,其出力的随机波动特性对城镇负荷的影响也不断加剧。传统方法难以准确预测上述场景下的负荷变化规律,不利于电网的安全稳定运行。面对大规模分布式光伏接入的负荷预测场景,文章提出一种考虑分布式光伏影响下的短期负荷预测方法。光伏接入下的电网侧负荷为实际用电负荷与光伏出力之间的差值,因此,文章在构造输入数据之前,首先采用大数据挖掘技术,分析光伏出力和用户侧负荷特性以及二者与各自影响因素之间的相关性,通过特征构造选出相关性较大的影响因素作为负荷预测模型的输入特征集;然后构建融合自注意力机制的LSTM神经网络预测模型,深度挖掘负荷序列特征。采用灰狼算法对预测模型进行优化,确定预测效果最佳的模型。算例分析结果表明,文章所提方法能够有效提高含分布式光伏的净负荷预测精度。

关键词：分布式光伏相关性分析自注意力机制 LSTM 灰狼优化算法负荷预测

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面向物联网的分布式联邦学习加密验证研究

计算机科学 2024年第S1期51卷 1050-1054页

作者：臧洪睿杨婷婷刘洪波马凯国网吉林省电力有限公司信息通信公司长春130000

人工智能与物联网(Internet of Things,IoT)结合,可以改善物联网中应用的使用体验。在物联网中,数据共享可以改善应用的质量,但是同时也带来了数据安全问题,比如数据在共享过程中存在泄露和无法验证等问题。文中提出一种结合分布式联邦... 详细信息

人工智能与物联网(Internet of Things,IoT)结合,可以改善物联网中应用的使用体验。在物联网中,数据共享可以改善应用的质量,但是同时也带来了数据安全问题,比如数据在共享过程中存在泄露和无法验证等问题。文中提出一种结合分布式联邦学习和区块链以及具备加密验证的方案,用来保护物联网中共享数据的隐私和数据的有效性。首先,利用联邦学习和区块链将物联网中由直接共享原始数据转化为共享加密的模型参数。接着,提出具备加密验证的方法,在模型聚合阶段对链上参数进行验证和挑选。最后,将所提方法与其他方法进行对比。实验结果表明,所提方法能够有效保证数据隐私并可以实现加密数据的验证,保证最终模型的精度,为物联网中数据高质量共享提供保障。

关键词：联邦学习区块链物联网加密验证同态加密

基于STIRPAT模型的辽宁省能源碳排放影响因素分析

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中国农机化学报 2024年第4期45卷 180-185,230页

作者：曲睿婷乔林王浩淼王天博高强郭美洁王体朋国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司沈阳市110006 华北电力大学北京市102206

辽宁省是传统的工业和农业大省,在能源结构持续调整和农业机械化水平逐渐提高的背景下,为制定科学合理的减排措施,必须探明其碳排放主要来源。为此,采用排放因子法计算2012—2021年主要能源消耗碳排放量,利用STIRPAT模型构建辽宁省能源... 详细信息

辽宁省是传统的工业和农业大省,在能源结构持续调整和农业机械化水平逐渐提高的背景下,为制定科学合理的减排措施,必须探明其碳排放主要来源。为此,采用排放因子法计算2012—2021年主要能源消耗碳排放量,利用STIRPAT模型构建辽宁省能源消耗碳排放测算模型,分析影响能源消耗碳排放的主导因素。结果发现,煤炭是辽宁省消耗的最主要能源,占总能耗的55%左右;能源消耗碳排放总量整体呈明显增加趋势,而碳排放强度呈下降趋势,10年间降低11.3 kt CO_(2)/亿元;第二产业产值、农业碳排放效率、农业经济发展水平、第一产业产值、人口、人均GDP、城镇化率、农业机械化程度、能源加工转换效率是影响辽宁省碳排放的主要因素;基于STIRPAT模型构建辽宁省碳排放测算模型,通过验证发现平均相对误差为-4.91%,准确度较好;对模型分析发现人口变化对辽宁省能源碳排放呈负向影响,而人均GDP、第二产业产值、农业经济发展水平、农业机械化程度对辽宁省能源碳排放呈正向影响。因此为抑制辽宁省能源碳排放量的快速增加,需要控制人口数量,优化产业结构,保持人均GDP增速,第二产业产值和农业机械化程度在一个合理的水平。

关键词：农业机械化能源碳排放 STIRPAT模型影响因素节能减排

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高压断路器操动机构非侵入式多信息检测及故障诊断研究

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高压电器 2024年第7期60卷 128-137页

作者：李建鹏赵冀宁孟延辉赵智龙赵书涛邹园刘晓飞国网河北省电力有限公司超高压分公司石家庄050070 华北电力大学河北保定071003 国网河北省电力有限公司培训中心石家庄050031

高压断路器的操动机构是保障断路器可靠动作的关键部件,准确判断操动机构状态至关重要。提出了基于图像、振动、声音的非侵入式多信息检测方法,对提取的图像特征向量(分闸时间、合闸时间、分闸速度、合闸速度、分闸行程、合闸行程)、振... 详细信息

高压断路器的操动机构是保障断路器可靠动作的关键部件,准确判断操动机构状态至关重要。提出了基于图像、振动、声音的非侵入式多信息检测方法,对提取的图像特征向量(分闸时间、合闸时间、分闸速度、合闸速度、分闸行程、合闸行程)、振动特征向量(特征时间点、等能量5分段能量熵)、声音特征向量(特征时间点、等能量5分段能量熵)和操动机构状态(正常、基座松动、转轴卡涩、缓冲器性能下降、拐臂润滑不足)进行了多重对应分析,找到了机构状态和相应特征向量的关联关系。提出了基于机构状态和相应特征向量关联关系的分级诊断策略,经实验室故障模拟及诊断,基座松动故障、转轴卡涩故障、缓冲器性能下降故障的联合特征诊断较单一信号诊断正确率分别提升至90%、80%、90%,拐臂润滑不足故障的联合特征诊断准确率较单一信号诊断没有明显的提高。经现场实测及设备解体分析,证明了方法的通用有效性。

关键词：操动机构图像振动声音多重对应分析分级诊断

动作时序优化振动信号混沌吸引子特征的断路器操动状态辨识方法

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高电压技术 2024年第6期50卷 2635-2644页

作者：刘会兰常庚垚赵书涛裘实黄伟杰刘教民华北电力大学河北省输变电设备安全防御重点实验室保定071003 国网河北省电力有限公司保定供电分公司保定071000

高压断路器分合闸操作过程包括掣子脱扣、弹簧释能、动静触头碰撞等动作,机械振动信号作为能量传递的表现,蕴含着丰富的运行状态信息。该文基于断路器关键动作节点的时序,提出一种动作时序优化振动信号混沌吸引子特征的断路器操动状态... 详细信息

高压断路器分合闸操作过程包括掣子脱扣、弹簧释能、动静触头碰撞等动作,机械振动信号作为能量传递的表现,蕴含着丰富的运行状态信息。该文基于断路器关键动作节点的时序,提出一种动作时序优化振动信号混沌吸引子特征的断路器操动状态辨识方法。首先,由高速相机捕捉断路器操动过程主轴拐臂运动图像,利用目标跟踪算法获取动触头关键运动节点时序指标;然后,依据时序指标划分操动过程,通过对不同阶段的振动信号相空间重构,提取相空间吸引子几何和属性特征;最后,利用智能分类算法进行故障辨识,实验结果验证该方法在大幅节省时间开销的同时,有效提高了分类辨识的准确率达96.9%。该文方法在断路器状态监测和带电测试中具有广阔应用前景。

关键词：高压断路器动作时序吸引子特征混沌分析振动信号