面向配用电应用的大数据集成、存储及处理方法研究

发布时间：2022-01-07 14:10

　　随着智能配电网的不断发展以及智能化电力设备的广泛应用,配用电数据开始急剧增长。一方面,这些数据不仅来源于生产管理系统、负荷控制与管理系统、用电信息采集系统、营销业务管理系统等配电网内部系统,也包括了地理信息、社会经济、气象环境等外部相关系统数据,数据总体呈现出体量大、类型多、增长快的大数据特征。另一方面,随着负荷预测、配电网网架优化、错峰调度、节电分析等配用电相关应用向智能化、精益化方向发展,如何利用大数据技术提升配用电相关应用的精度、广度及深度成为电力行业新的挑战和机遇。通过对配用电大数据的多源集成、存储优化、关联查询及并行处理等问题进行研究,不仅能够实现配用电数据快速获取和共享,而且能够提高数据分析和数据挖掘的效率,为基于配用电大数据的相关应用提供更高效的技术支持。面对来源广、类型多、异构化的配用电大数据,本文根据各数据系统的特点,选择与之相适应的数据交互通信方式,实现配用电多源数据的跨平台迁移。针对配用电大数据多源集成过程中的异构化问题,通过生成标准化元数据并构建相应数据字典的方法,实现数据的规范化集成。在数据集成的基础上,针对配用电大数据高效存储和快速查询两方面核心问题,本文根... 

【文章来源】：上海交通大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：85 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

基于 CIM/SVG 的配电网拓扑图

设备台账数据集成格式Fig.5-1Equipmentledgerdataintegrationformat

用电负荷数据集成格式Fig.5-2Powerloaddataintegrationformat

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于随机矩阵理论的电力扰动事件时空关联[J]. 莫文雄,许中,肖斐,艾芊,马智远,贺兴.  高电压技术. 2017(07)
[2]大规模用电数据流的快速聚类和异常检测技术[J]. 王桂兰,周国亮,赵洪山,米增强.  电力系统自动化. 2016(24)
[3]适应能源互联网需求的风力发电数据集成研究[J]. 刘吉成,何丹丹,龙腾.  电网技术. 2017(03)
[4]基于滑动窗口和聚类算法的变压器状态异常检测[J]. 严英杰,盛戈皞,刘亚东,杜修明,王辉,江秀臣.  高电压技术. 2016(12)
[5]电网雷电监测数据统计与挖掘分析[J]. 谷山强,王剑,冯万兴,王佩,王海涛,郭钧天.  高电压技术. 2016(11)
[6]大数据处理技术在风电机组齿轮箱故障诊断与预警中的应用[J]. 张少敏,毛冬,王保义.  电力系统自动化. 2016(14)
[7]智能配用电大数据存储架构设计[J]. 葛磊蛟,王守相,瞿海妮.  电力自动化设备. 2016(06)
[8]智能电网大数据的特点、应用场景与分析平台[J]. 刘广一,朱文东,陈金祥,张逸.  南方电网技术. 2016(05)
[9]基于Spark平台和多变量L2-Boosting回归模型的分布式能源系统短期负荷预测[J]. 马天男,牛东晓,黄雅莉,杜振东.  电网技术. 2016(06)
[10]面向一体化配电网规划设计平台的数据集成技术研究及应用[J]. 宋毅,薛振宇,滕林,靖海,王哲,汪雄才,高晓鹏.  电网技术. 2016(07)

硕士论文
[1]面向智能电网云存储的副本技术研究[D]. 王琦.华北电力大学 2016
[2]新能源电力系统的数据模型与集成技术的研究[D]. 钟思维.华北电力大学 2015
[3]支持正则表达式的文本匹配优化算法[D]. 姜英杰.东北大学 2012
[4]基于SVG技术和CIM模型的电力系统可视化研究[D]. 孙建伟.天津大学 2010
[5]基于SVG的电力系统CIM模型数据管理的研究和实现[D]. 严增锐.上海交通大学 2010
[6]基于XML的多源异构数据集成的实现方法研究[D]. 姚崇东.哈尔滨工程大学 2007



本文编号：3574688