CN106557991A - 电压监测数据平台 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了电压监测数据平台,涉及电变量的监测装置或方法技术领域。所述平台包括电压监测***、大数据平台和关系数据库,所述大数据平台用于采集计量自动化***、调度自动化***以及电压检测仪的电压数据并通过相应的接口传输给电压监测***进行处理;所述关系数据库用于采集电力营销***、配网生产***、配网GIS平台以及数据资源***的电压与其它参数的关系数据并通过相应的接口传输给电压监测***;所述电压监测***根据大数据平台以及关系数据库传输的数据对电压进行监测和评价。所述平台能够实现对各类电压数据的监测,为相关***应用功能提供可靠的、完整的、准确的电压数据支持。
Description
技术领域
本发明涉及电变量的监测装置或方法技术领域,尤其涉及电压监测数据平台。
背景技术
现有技术已建成并投运电压监测***、海量准实时数据服务平台、计量自动化***、安全生产管理***、调度自动化***、电网GIS空间信息服务平台等供电质量相关业务***,这些电力***具有空间分布、控制对象多样和复杂的特点,并且随着智能电网建设进程的加快,电压质量监测点不断增多,***逐步完善,各种类型的监测和计算数据量急剧增加,电压质量监控***的好坏与所管理的数据存储和实时计算与分析紧密相关,现有***的软件平台架构无法满足可定制和可扩充的要求,硬件平台无法满足高速、实时和并行处理要求,电力数据已成大数据趋势,数据集成平台无法满足数据的日益增长需求,以至于无法满足电网公司朝智能电网发展的步伐,也无法采用先进的数据挖掘技术和智能算法,来实现电能质量问题的分析、故障源定位和自动识别、电能质量评估及治理等一系列功能,无法为治理电能质量问题和建立电能质量市场提供有效保障。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供电压监测数据平台,所述平台能够实现对各类电压数据的监测,为相关***应用功能提供可靠的、完整的、准确的电压数据支持。
为解决上述技术问题,本发明所采取的技术方案是:一种电压监测数据平台,其特征在于:包括电压监测***、大数据平台和关系数据库,所述大数据平台用于采集计量自动化***、调度自动化***以及电压检测仪的电压数据并通过相应的接口传输给电压监测***进行处理;所述关系数据库用于采集电力营销***、配网生产***、配网GIS平台以及数据资源***的电压与其它参数的关系数据并通过相应的接口传输给电压监测***;所述电压监测***根据大数据平台以及关系数据库传输的数据对电压进行监测和评价。
进一步的技术方案在于:所述电压监测***包括电压合格率指标监测模块、电压管理过程指标监测模块、电压监测数据质量评价模块、电压合格率考核实用化管理模块、停电监测模块、电压影响因素分析模块、低电压台区台账及综合治理模块以及停电影响因素分析模块。
进一步的技术方案在于:所述的电压合格率指标监测模块用于对变电站母线、10kV线路、配变台区的电压合格率进行监测,实现不同电压等级、不同区域电压情况的查询、统计,对电压合格率不达标的线路或台区进行告警;计算指标包括最大电压值、平均电压值、最小电压值、有效数据点数、超上限数据点数、超下限数据点数、总数据点数、有效数据比率、超上限率、超下限率、合格率、最大值幅度、平均值幅度和最小值幅度;按日/周/月/季/年周期,按单个监测点和各类型监测点,统计分析运行时数、电压越上限时数、电压越下限时数,并分别计算各层次上的电压合格率;形成电压合格率月度、年度报表,包括全部监测点电压合格率报表、各地区综合电压合格率报表、分类别电压合格率报表;生成指定周期的电压运行曲线。
进一步的技术方案在于:所述电压管理过程指标监测模块用于对35kV-220kV主变、10kV线路、配变的功率因数进行监测,实现不同区域功率因数的查询、统计,对功率因数不达标的线路或变压器进行标识;通过采集的电压、电流参数,计算10kV线路、配变的负载率,实现对不同区域负载率的监测,并依据重过载判定标准,实现对线路、配变重过载问题的告警;采集配变的三相电流值,掌握配变的三相负荷情况,并通过计算配变的三相负荷不平衡度,实现对不同区域三相负荷不平衡度的监测;综合配变的负载率和三相负荷不平衡持续时间,对不平衡度超标的配变按照严重程度进行分类告警。
进一步的技术方案在于:所述电压监测数据质量评价模块用于从电压业务角度、数据关联关系角度、数据合理性角度建立电压数据质量评价规则库,包括布点不合理导致的数据重复、数据不变、数据突变、运行时间异常、电压曲线明显异常、测点位置与实际安装位置不符;自动或手动比对不同数据源同一监测对象的同类型监测数据对比,展示对比结果;设置校验规则,对数据的合理性进行校验及评价;针对采集回来的数据在考核时间段内数据部分或者全部确实的情况进行筛选。
进一步的技术方案在于:所述电压合格率考核实用化管理模块用于新增测点、变更测点上报属性、测点停启用、测点装置变更、装置地址码变更;建立测点数据异常判定规则库,依据规则自动判定异常数据并提交人工确认;针对由于特殊情况不可能取到正常数据的供电区域、时间段、监测点进行考核例外项维护并启动审批流程;为所有的数据处理,加入关键数据操作日志记录;针对报表数据,每隔一个月转储数据到历史表,同时在页面上锁定操作,历史数据只读;考核指标自动分解下发。
进一步的技术方案在于:所述停电监测模块用于综合从调度自动化***、计量自动化***中采集到的停电事件,实现对不同区域内10kV母线、10kV线路、配变、低压线路、终端用户停电情况的展示,根据采集到的停电事件,统计中压用户和终端用户的停电时间、停电次数、停电户数、停电时户数等供电可靠性数据,计算所选区域的平均停电时间、平均停电次数等供电可靠性指标。
进一步的技术方案在于:所述的电压影响因素分析模块用于依据各***的基础电压数据,对电压数据进行汇总统计后,生成电压情况总图;对不同区域的电压相关数据进行趋势分析,生成电压趋势图;设置预警参数,根据参数阈值进行电压预警;自动筛选电压不合格的10kV母线、配电,基于拓扑关系以及设备参数、运行电压、电流、功率因进行原因分析,查找电压不合格的影响因素。
进一步的技术方案在于:所述低电压台区台账及综合治理模块用于台区台账管理实现电压数据的批量导入、人工录入以及人工编辑;通过台区电压合格率的计算,对电压合格率不达标的台区实现全过程管理,包括问题描述、原因分析、处理措施、进度管控,实现对台区电压异常管理。
进一步的技术方案在于:所述停电影响因素分析模块用于根据监测的停电事件及计算得到的可靠性指标,实现停电区域在接线图上的显示;对不同区域内用户平均停电时间进行趋势分析,对线段重复停电、停电持续时间分布情况进行分析,对导致停电的主要责任原因进行对比分析。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于:所述平台集成电压监测、计量、配网、GIS、营销***数据,结合电压监测点档案,建设电压监测***,实现对全网电压的一体化监测;通过大数据平台实现海量数据的存储、处理、计算、分析,包括准实时数据存储、大数据分布式存储、数据处理分析、数据可视化。开发海量数据自动校核功能模块,对各类数据进行校核;通过数据清洗,将导入的计量***数据存在的数据问题依据有效性原则,对原始数据进行清洗过滤,形成接近真实情况的运行数据源。所述平台可实现对各类数据的监测,为以后的电压监测管控分析应用、电压管理过程指标监测、电压影响因素分析、电压管理过程指标监测、电压合格率监测等***应用提供可靠的、完整的、准确的数据支持。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1是现有技术中典型的J2EE三层浏览器/应用服务器/数据库服务器架构图;
图2是本发明实施例所述电压监测数据平台的原理框图。
具体实施方式
下面结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明,但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施,本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广,因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
通过构建电压监测***,将从计量、安全生产、配网、GIS等***中获取的数据进行统一规范和处理,为实现电压监测管控分析应用提供数据支持。利用与***接口及海量准实时数据服务平台接口,集成现有电压监测、计量、配网、生产、GIS***数据,结合电压监测点档案,构建电压监测数据平台。
电压监测***利用与海量准实时数据服务平台接口(大数据平台),获取相关海量数据,实现对数据的准实时数据存储、大数据分布式存储、数据处理分析及数据可视化展海量示相关功能。基于电压监测***,完成元数据管理、数据封装、数据接入、数据处理(数据清洗、数据标准化)、数据关联、数据备份、安全性管理等功能。
基于J2EE规范的三层(多层)体系结构,将用表示逻辑、业务逻辑与数据逻辑相分离,使***的并行操作、网络计算能力大为提高,***的整体性能得以优化,并采用先进的软件分层设计思想,进行基于框架的开发,降低了开发难度和成本,同时降低了组件的耦合度,也极大地增强了软件的可维护性、可扩展性,满足了大型管理***的要求。
如图1所示,是典型的J2EE三层浏览器/应用服务器/数据库服务器(B/A/S:Browser/Application/Server)架构,客户端是基于超文本传输协议(HTTP:Hyper TextTransfer Protocol)协议的浏览器应用。应用中间层采用J2EE应用服务作为运行平台,其它所有业务逻辑以业务组件的形式部署运行于J2EE应用服务器上。
应用框架层位于中间层之上,是在一定体系架构及软硬件平台基础上,为开发电力行业领域而设计的可以重复使用的各种通用基础服务。目前,已经建立的通用基础服务包括WEB应用框架、数据验证框架、日志异常框架、工作流平台、权限、图形、报表打印等。
异构数据集成技术:
利用工具对大数据平台的数据进行抽取,转换,加载,主要用于对多个数据库中的表进行集成,集成到一个数据仓库中,当数据源的表发生变化时,需要对捕获该变化,并且反应到数据仓库中,始终需要对数据仓库中的状态与数据源的状态保持一致性,这里关键的技术是增量获取。
分布式存储技术:
在大规模智能电网中,各类供电设备数量众多、分布范围极广,这造成了所采集的数据量多而繁杂的问题,面对这些海量、动态、分布式且多源异构的信息,传统的集中式数据存储方式使数据库成为访问瓶颈,严重限制了数据的访问与处理速度,很难实现数据存储的实时性和可靠性,而且各服务器之间大量数据的频繁交换,占用了大量的网络资源。因此,寻找一种适合于大规模智能电网的数据存储模型和存储方法成为必然。而分布式数据存储技术可以有效解决这一问题。分布式存储就是要把网络中各个存储设备的存储容量虚拟地连接起来,组成一个巨大的存储池,使海量数据分散地存储在各个节点,又通过相应的存储策略将它们有机地连接起来,形成一个存储的整体。因此,通过充分结合全网电压监测对数据的传输、存储与查询的客观要求,提出了以数据为中心的分布式数据存储方法来处理电压监测过程中所产生的海量数据的存储策略。
并行计算技术:
采用集群、分布式处理、任务调度等策略实现统一的数据采集管理。采取内存计算技术,在内存中驻留各类服务和节点所需访问的参数数据,大部分业务对历史数据库的访问转为对内存的访问,减少数据库压力,提高性能。采用多级集群以及多线程并行计算等实现高效的数据计算处理。
数据挖掘技术:
电压监测数据平台不仅要通过传统常规的联机分析的方式辅助使用人员进行指标和事项的分析,而且需要运用数据挖掘技术更进一步的深入挖掘指标和事项背后业务数据的潜在规律和重要信息,为企业战略决策的制定提供更科学更可信更有力的支撑。具体模型包括聚类模型、决策树模型、贝叶斯分类模型、遗传算法与粗糙集分类模型等。同时支持对多个模型的联合应用,可以有效满足电压监测***对数据深入挖掘的要求。
电压监测数据平台的建设过程
构建电压监测***:电压监测***的建设思路是紧密结合业务场景需求,充分吸收配网自动化***、安全生产***、营销***、GIS***和计量自动化***应用的成果,在电网通用信息模型CIM的基础上进行设计。目标是统一各业务***的建模标准、命名和编码规范,构建唯一、准确、可信的“站-线-变-户”关系,实现模型统一化、接口标准化、管控规范化和应用持续化。
大数据分布式处理:随着智能电网建设的加速,数据已远远超出关系型数据库的管理范畴,地理信息***以及图片、音视频等各种非结构化数据逐渐成为需要存储和处理的海量数据的重要组成部分。面向结构化数据存储的关系型数据库已不能满足智能电网大数据快速访问、大规模数据分析的需求。非结构化数据增长非常迅速,互联网数据中心(Internet data center,IDC)的一项调查报告指出:企业中80%的数据都是非结构化数据,在电力***中这些数据以每年增加60%的速度持续增长,非结构化数据占到了智能电网数据的很大比重。为了针对未来智能电网的发展需求,我们提出大数据分布式处理策略。
海量准实时数据存储:随着电力企业信息化建设的逐步推进,类似输变电设备状态监测、计量自动化、配网自动化等方面将产生大量的实时数据,继而沉淀生成海量的历史数据,连同调度生产大区已经形成的电网运行方式、关口电量、保护、雷电等实时数据一起,这些海量实时数据都是电网公司电压监测运行过程中的重要资源,是实现电压实时监测及精益化管理的重要基础。
通过海量准实时数据服务平台,有效地整合数据,实现信息一体化和应用协同,满足电压监控、生产管理、经营管理对实时信息准确性、完整性、一致性、安全共享的需求。
电压监测***包括如下几个方面:
1)元数据管理:数据中心需要管理的元数据还包括数据源定义、数据提取、清理、转换规则和数据刷新规则;数据字典定义;接口定义描述等。元数据的维护和管理是数据中心建立和保持其可扩展性的基础,采用图形化的元数据管理工具实现对元数据的统一管理。
2)数据封装:数据包利用网络在不同设备之间传输时,为了可靠和准确地发送到目的地,并且高效地利用传输资源,事先要对数据包进行拆分和打包,在所发送的数据包上附加上目标地址,本地地址,以及一些用于纠错的字节,安全性和可靠性较高时,还要进行加密处理等等。这些操作就叫数据封装。为了能将复杂***分解为很多模块,各模块独立,互不影响,每个模块之间用接口进行连接和交互,并互相提供服务。这样不仅更容易实现功能,而且使整个***具有良好的兼容性和可扩展性。
3)数据接入:数据中心提供数据库、文件和自定义数据访问接口等多种接入能力,对于以关系型数据库方式对外提供数据的应用***,可以通过图形化的工具,支持数据源自有数据模型映射至数据模型,映射时也可以对数据项进行转换处理。数据中心还能提供映射模板的定义和管理的功能,减轻客户建立数据映射的工作量。模型类数据接入定周期或手动执行,实时数据类数据接入在线不间断运行,保持数据中心数据与应用***完全同步。
4)数据清洗:数据清洗是发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序,包括检查数据一致性,处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合,这些数据从多个业务***中抽取而来而且包含历史数据,这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突,这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的,称为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”,这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据,将过滤的结果交给业务主管部门,确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。
通过数据清洗,将导入的计量***数据存在的数据问题依据有效性原则,对原始数据进行清洗过滤,形成接近真实情况的运行数据源;同时统计数据的有效占比,当有效率较低时,需首先对数据进行维护,确认数据的问题并加以解决。数据清洗中主要解决的数据问题包含:档案不完整、不准确、数据缺失、数据冗余校验存在问题、数据准确性问题、剔除可能对指标计算造成不准确的数据等。
5)数据标准化:基于电压监测一体化模型,从数据层面上建立标准规范体系,通过统一各业务***的信息标准,包括电网信息模型、信息分类编码和命名规范等,实现标准一致、语义一致,从而从根本上解决通过映射、关联、转换所建立的电网模型的不可靠性问题,以及各业务***由于分散建模造成的各业务模型难以统一的问题,为跨***的业务应用和企业决策分析奠定基础。
6)数据关联:来自不同应用***的数据之间很多时候在业务逻辑上存在关联关系,如量测点关联到设备,客户关联到某个电源点等,由于这些***由不同的部门牵头开发,没有过多考虑外部的关联,数据即使实现了集中的存储,也会因为关联的缺失而变得难以应用。数据中心针对这种情况提供数据关联的功能,支持根据业务规则的自动关联和手工关联两种模式,使数据更加完整。
7)数据备份:数据中心支持数据完整备份和数据增量备份两种模式,客户可以将数据备份定义为执行计划,***将根据客户定义的执行计划周期性的执行备份工作。另外,数据中心对于任何主数据的变化,包括新增、变更和删除的操作,都能形成增量的备份数据。客户基于数据中心备份的数据,能回溯到任何一个历史时点的电网连接情况。
8)数据安全管理:企业信息安全已经成为企业经营成败的重要内容,作为电力企业中提供信息集成的平台产品,多个应用***都将依赖其信息共享交换能力,信息安全尤为重要,数据中心能提供完善的安全保证机制,以杜绝未经授权的应用***非法访问集成的数据。
9)数据可视化管理:现阶段随着智能电网的发展,电力企业业务管理过程中产生了大量的电压监测数据,如何利用这些数据更加清晰的展示电网运行情况成为一个亟待解决的问题。传统上,一般采用统计学的方式来计算得出统计结果来发现数据的规律,从而提取电能质量特征,但这种方式存在一定局限性,利用统计学得出的统计结果只显示了数据的部分特征无法深入地洞察数据的规律,从而发现数据的价值。而利用可视化的手段可以充分挖掘数据价值,并深刻揭示数据隐藏在统计学背后的真相。
总体的,如图2所示,本发明公开了一种电压监测数据平台,包括电压监测***、大数据平台和关系数据库,所述大数据平台用于采集计量自动化***、调度自动化***以及电压检测仪的电压数据并通过相应的接口传输给电压监测***进行处理;所述关系数据库用于采集电力营销***、配网生产***、配网GIS平台以及数据资源***的电压与其它参数的关系数据并通过相应的接口传输给电压监测***;所述电压监测***根据大数据平台以及关系数据库传输的数据对电压进行监测和评价。
电压合格率指标监测模块:
对变电站母线、10kV线路、配变台区的电压合格率进行监测,覆盖220V至500kV各电压等级。以10kV和380/220V用户端电压监测为重点,实现不同电压等级、不同区域电压情况的查询、统计,对电压合格率不达标的线路或台区进行告警。
计算指标包括最大电压值、平均电压值、最小电压值、有效数据点数、超上限数据点数、超下限数据点数、总数据点数、有效数据比率、超上限率、超下限率、合格率、最大值幅度、平均值幅度、最小值幅度等。
可按日/周/月/季/年等周期,按单个监测点和各类型监测点,统计分析运行时数、电压越上限时数、电压越下限时数,并分别计算各层次上的电压合格率;可选择不同组合的A、B、C、D类监测点,计算不同层次电网(区(县)、地市电网、省电网等)综合电压合格率;可根据要求,形成电压合格率月度、年度报表,包括全省监测点电压合格率报表、各地区综合电压合格率报表、分类别电压合格率报表;可根据要求,生成指定周期(日、周、季、年)电压运行曲线;
电压监测数据质量评价模块:
从电压业务角度、数据关联关系角度、数据合理性角度等建立数据质量评价规则库,包括但不限于布点不合理(多个监测点布在一个位置)导致的数据重复、数据不变、数据突变(电压突变、合格率突变等)、运行时间异常(运行时间不足、运行时间超出、运行时间与合格时间及越上下限时间不吻合)、电压曲线明显异常、测点位置与实际安装位置不符等。
数据比对分析:自动或手动比对不同数据源(监测仪、ems遥测、计量终端等)同一监测对象的同类型监测数据对比,展示对比结果。
数据合理性校验:设置校验规则,对数据的合理性(诸如采集数据重复,数据抖动异常等)进行校验及评价。
数据完整性校验:针对采集回来的数据在考核时间段内数据部分或者全部确实的情况进行筛选。
电压管理过程指标监测模块:
对35kV-220kV主变、10kV线路、配变的功率因数进行监测,实现不同区域功率因数的查询、统计,对功率因数不达标的线路或变压器进行标识。
通过采集的电压、电流等参数,计算10kV线路、配变的负载率,实现对不同区域负载率的监测,并能够依据重过载判定标准,实现对线路、配变重过载问题的告警。
采集配变的三相电流值,掌握配变的三相负荷情况,并通过计算配变的三相负荷不平衡度,实现对不同区域三相负荷不平衡度的监测。综合考虑配变的负载率和三相负荷不平衡持续时间,对不平衡度超标的配变按照严重程度进行分类告警,为负荷接入前合理选相、日常运行中负荷均衡以及低压线路改造等提供数据支撑。
监测图内均满足点击并进一步钻取更细粒度的数据,以图表形式展现。
电压合格率考核实用化管理模块:
测点异动管理:新增测点、变更测点上报属性、测点停启用、测点装置变更、装置地址码变更必须启动审批流程,且流程可配置。
监测点异常数据汇总:建立测点数据异常判定规则库,***依据规则自动判定异常数据并提交人工确认。
考核指标例外管理:针对某些由于特殊情况(台风、地震等)不可能取到正常数据的供电区域、时间段、监测点等进行考核例外项维护并启动审批流程。
关键日志记录:为所有的数据处理,加入关键数据操作日志记录,防止人为因素导致数据失真。
周期性数据转储及锁定功能:针对报表数据,每隔一个月转储数据到历史表。同时在页面上锁定操作,历史数据只读。
考核指标周期下发功能:考核指标自动分解下发,考核指标包括电压合格率、实测率、装置在线率等。
电压影响因素分析模块:
电压情况展示:依据各***的基础数据,对数据进行汇总统计后,生成电压情况总图。
电压趋势分析:对不同区域的电压相关数据进行趋势分析,生成电压趋势图。
电压预警:可设置预警参数,***能根据参数阈值进行电压预警。
电压不合格原因分析:自动筛选电压不合格的10kV母线、配电,基于基础数据(拓扑关系、设备参数)、运行数据(电压、电流、功率因数等)进行原因分析,查找电压不合格的影响因素。
停电监测及影响因素分析模块:
电网在日常运行中,会因计划或者因故障等原因而停止供电。为更好的服务客户,需要对不同区域不同线路以及影响到的用户数等数据进行收集汇总展示,以更好的分析停电的影响因素,尽量降低用户的停电次数以及缩短用户的停电时间,提高供电可靠性,更好的为客户服务。
停电监测模块:
综合从调度SCADA、计量自动化等***中采集到的停电事件,实现对不同区域内10kV母线、10kV线路、配变、低压线路、终端用户等停电情况的展示。根据采集到的停电事件,统计中压用户和终端用户的停电时间、停电次数、停电户数、停电时户数等供电可靠性数据,计算所选区域的平均停电时间、平均停电次数等供电可靠性指标。
综合调度SCADA、计量自动化等***中的停电事件、调度日志、失压告警,进行图形化展示监测。
停电事件汇总:分别以供电所、区县局、地市局和省公司为对象,统计所辖范围内10kV母线、10kV线路、配变等的停电事件。
可靠性指标计算:统计中压用户的停电时间、停电次数、停电户数、停电时户数等供电可靠性数据,计算所选区域的平均停电时间、平均停电次数等供电可靠性指标。
停电时间报表:根据10kV母线失压、10kV线路跳闸、配变失压、低压停电事件、客户停电事件计算各个停电事件的停电时间,形成停电时间报表
停电影响因素分析模块:
根据监测的停电事件及计算得到的可靠性指标,可实现停电区域在接线图上的显示,
可对不同区域内用户平均停电时间进行趋势分析,对线段重复停电、停电持续时间等分布情况进行分析,对导致停电的主要责任原因进行对比分析。
停电事件关联可转供电率、线路分段数、绝缘化率、配网自动化覆盖率、带电作业次数、转供电次数等与可靠性密切相关的生产指标,并开展相关性分析,查找供电可靠性的薄弱环节,为制定整改措施提供基础支撑。
低电压台区台账及综合治理模块:
台区台账管理:台账支持批量导入、人工录入、人工编辑。
台区电压异常管理:通过台区电压合格率的计算,对电压合格率不达标的台区实现全过程管理,包括问题描述、原因分析、处理措施、进度管控等。
所述平台集成电压监测、计量、配网、GIS、营销***数据,结合电压监测点档案,建设电压监测***,实现对全网电压的一体化监测;通过大数据平台实现海量数据的存储、处理、计算、分析,包括准实时数据存储、大数据分布式存储、数据处理分析、数据可视化。开发海量数据自动校核功能模块,对各类数据进行校核;通过数据清洗,将导入的计量***数据存在的数据问题依据有效性原则,对原始数据进行清洗过滤,形成接近真实情况的运行数据源。所述平台可实现对各类数据的监测,为以后的电压监测管控分析应用、电压管理过程指标监测、电压影响因素分析、电压管理过程指标监测、电压合格率监测等***应用提供可靠的、完整的、准确的数据支持。
Claims (10)
1.电压监测数据平台,其特征在于:包括电压监测***、大数据平台和关系数据库,所述大数据平台用于采集计量自动化***、调度自动化***以及电压检测仪的电压数据并通过相应的接口传输给电压监测***进行处理;所述关系数据库用于采集电力营销***、配网生产***、配网GIS平台以及数据资源***的电压与其它参数的关系数据并通过相应的接口传输给电压监测***;所述电压监测***根据大数据平台以及关系数据库传输的数据对电压进行监测和评价。
2.如权利要求1所述的电压监测数据平台,其特征在于:所述电压监测***包括电压合格率指标监测模块、电压管理过程指标监测模块、电压监测数据质量评价模块、电压合格率考核实用化管理模块、停电监测模块、电压影响因素分析模块、低电压台区台账及综合治理模块以及停电影响因素分析模块。
3.如权利要求2所述的电压监测数据平台,其特征在于:所述的电压合格率指标监测模块用于对变电站母线、10kV线路、配变台区的电压合格率进行监测,实现不同电压等级、不同区域电压情况的查询、统计,对电压合格率不达标的线路或台区进行告警;计算指标包括最大电压值、平均电压值、最小电压值、有效数据点数、超上限数据点数、超下限数据点数、总数据点数、有效数据比率、超上限率、超下限率、合格率、最大值幅度、平均值幅度和最小值幅度;按日/周/月/季/年周期,按单个监测点和各类型监测点,统计分析运行时数、电压越上限时数、电压越下限时数,并分别计算各层次上的电压合格率;形成电压合格率月度、年度报表,包括全部监测点电压合格率报表、各地区综合电压合格率报表、分类别电压合格率报表;生成指定周期的电压运行曲线。
4.如权利要求2所述的电压监测数据平台,其特征在于:所述电压管理过程指标监测模块用于对35kV-220kV主变、10kV线路、配变的功率因数进行监测,实现不同区域功率因数的查询、统计,对功率因数不达标的线路或变压器进行标识;通过采集的电压、电流参数,计算10kV线路、配变的负载率,实现对不同区域负载率的监测,并依据重过载判定标准,实现对线路、配变重过载问题的告警;采集配变的三相电流值,掌握配变的三相负荷情况,并通过计算配变的三相负荷不平衡度,实现对不同区域三相负荷不平衡度的监测;综合配变的负载率和三相负荷不平衡持续时间,对不平衡度超标的配变按照严重程度进行分类告警。
5.如权利要求2所述的电压监测数据平台,其特征在于:所述电压监测数据质量评价模块用于从电压业务角度、数据关联关系角度、数据合理性角度建立电压数据质量评价规则库,包括布点不合理导致的数据重复、数据不变、数据突变、运行时间异常、电压曲线明显异常、测点位置与实际安装位置不符;自动或手动比对不同数据源同一监测对象的同类型监测数据对比,展示对比结果;设置校验规则,对数据的合理性进行校验及评价;针对采集回来的数据在考核时间段内数据部分或者全部确实的情况进行筛选。
6.如权利要求2所述的电压监测数据平台,其特征在于:所述电压合格率考核实用化管理模块用于新增测点、变更测点上报属性、测点停启用、测点装置变更、装置地址码变更;建立测点数据异常判定规则库,依据规则自动判定异常数据并提交人工确认;针对由于特殊情况不可能取到正常数据的供电区域、时间段、监测点进行考核例外项维护并启动审批流程;为所有的数据处理,加入关键数据操作日志记录;针对报表数据,每隔一个月转储数据到历史表,同时在页面上锁定操作,历史数据只读;考核指标自动分解下发。
7.如权利要求2所述的电压监测数据平台,其特征在于:所述停电监测模块用于综合从调度自动化***、计量自动化***中采集到的停电事件,实现对不同区域内10kV母线、10kV线路、配变、低压线路、终端用户停电情况的展示,根据采集到的停电事件,统计中压用户和终端用户的停电时间、停电次数、停电户数、停电时户数等供电可靠性数据,计算所选区域的平均停电时间、平均停电次数等供电可靠性指标。
8.如权利要求2所述的电压监测数据平台,其特征在于:所述的电压影响因素分析模块用于依据各***的基础电压数据,对电压数据进行汇总统计后,生成电压情况总图;对不同区域的电压相关数据进行趋势分析,生成电压趋势图;设置预警参数,根据参数阈值进行电压预警;自动筛选电压不合格的10kV母线、配电,基于拓扑关系以及设备参数、运行电压、电流、功率因进行原因分析,查找电压不合格的影响因素。
9.如权利要求2所述的电压监测数据平台,其特征在于:所述低电压台区台账及综合治理模块用于台区台账管理实现电压数据的批量导入、人工录入以及人工编辑;通过台区电压合格率的计算,对电压合格率不达标的台区实现全过程管理,包括问题描述、原因分析、处理措施、进度管控,实现对台区电压异常管理。
10.如权利要求2所述的电压监测数据平台,其特征在于:所述停电影响因素分析模块用于根据监测的停电事件及计算得到的可靠性指标,实现停电区域在接线图上的显示;对不同区域内用户平均停电时间进行趋势分析,对线段重复停电、停电持续时间分布情况进行分析,对导致停电的主要责任原因进行对比分析。
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---|---|
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Cited By (26)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107884644A (zh) * | 2017-11-02 | 2018-04-06 | 广东电网有限责任公司中山供电局 | 一种大数据实时采集方法及*** |
CN107947360A (zh) * | 2017-11-17 | 2018-04-20 | 国网浙江省电力公司 | 基于配电自动化运行管控方法 |
CN108037343A (zh) * | 2017-10-23 | 2018-05-15 | 国网北京市电力公司 | 一种电压监测管理***数据深化分析方法 |
CN108170825A (zh) * | 2018-01-05 | 2018-06-15 | 上海电气分布式能源科技有限公司 | 基于云平台的分布式能源数据监控清洗方法 |
CN108182322A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-06-19 | 国网内蒙古东部电力节能服务有限公司 | 一种基于电力能效监测终端调试的方法及调试设备 |
CN108227678A (zh) * | 2018-01-04 | 2018-06-29 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种基于计量自动化***的配电网失压故障诊断方法和装置 |
CN108228418A (zh) * | 2017-12-05 | 2018-06-29 | 浪潮通用软件有限公司 | 一种确定服务端处理进度的方法、服务端及*** |
CN108268997A (zh) * | 2017-11-23 | 2018-07-10 | 国网陕西省电力公司经济技术研究院 | 一种电网变电站数据质量考核方法 |
CN108665186A (zh) * | 2018-05-22 | 2018-10-16 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 基于计量自动化***的配变重过载停电监测方法及装置 |
CN108876104A (zh) * | 2018-05-07 | 2018-11-23 | 广东电网有限责任公司 | 一种功率因数考核方法及装置 |
CN108899913A (zh) * | 2018-08-17 | 2018-11-27 | 广东电网有限责任公司 | 一种面向电网断面的实时监视和指标自动分解方法 |
CN108959616A (zh) * | 2018-07-18 | 2018-12-07 | 广州供电局有限公司 | 基于大数据技术的生产域数据质量准实时监控***及方法 |
CN109579913A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-04-05 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种配电变压器多态监测方法与*** |
CN109819415A (zh) * | 2019-02-26 | 2019-05-28 | 云南电网有限责任公司昆明供电局 | 一种基于avc***运行环境下的电压监测方法与*** |
CN109993373A (zh) * | 2019-04-15 | 2019-07-09 | 广东电网有限责任公司 | 台区综合管理*** |
CN110263033A (zh) * | 2019-05-14 | 2019-09-20 | 广州接点智能科技有限公司 | 管控对象画像生成方法、终端设备及介质 |
CN110879327A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-03-13 | 国家电网有限公司 | 一种多元数据融合10kv线路监测方法 |
CN110970999A (zh) * | 2019-12-04 | 2020-04-07 | 河南昊晟电子科技有限公司 | 一种基于用电安全的输电线路信息实时监测传输机器人 |
CN111427876A (zh) * | 2020-03-19 | 2020-07-17 | 北京三维天地科技股份有限公司 | 一种数据资产管理方法和*** |
CN111523780A (zh) * | 2020-04-13 | 2020-08-11 | 广东电网有限责任公司 | 供电效能分析方法、装置、计算机设备和介质 |
CN112217284A (zh) * | 2020-10-12 | 2021-01-12 | 国网山东省电力公司青州市供电公司 | 一种冗余馈线终端数据监控方法、***、终端及存储介质 |
CN112698133A (zh) * | 2020-12-14 | 2021-04-23 | 国网上海市电力公司 | 一种基于大数据的电压质量综合评价方法 |
CN112732689A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-30 | 贵州电网有限责任公司 | 一种台区电压监测数据处理方法 |
CN112905956A (zh) * | 2019-12-03 | 2021-06-04 | 贵州电网有限责任公司 | 一种基于电网运行特征分析的配网计量事件核对方法 |
CN113312340A (zh) * | 2021-04-09 | 2021-08-27 | 国网陕西省电力公司电力科学研究院 | 一种多源数据的处理、融合、展示一体化方法及*** |
CN114252841A (zh) * | 2021-12-31 | 2022-03-29 | 广东电网有限责任公司 | 智能电表的电压监测方法及装置 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080103732A1 (en) * | 2006-11-01 | 2008-05-01 | Abb Research Ltd. | Electrical substation monitoring and diagnostics |
CN104124756A (zh) * | 2013-04-27 | 2014-10-29 | 国家电网公司 | 一种基于全网数据的省级配电网运行监测*** |
CN104700325A (zh) * | 2015-03-30 | 2015-06-10 | 国家电网公司 | 配电网稳定性评价方法 |
CN105893516A (zh) * | 2016-03-30 | 2016-08-24 | 国家电网公司 | 基于营配调数据的配电网运检驾驶舱及其应用 |
-
2016
- 2016-11-04 CN CN201610974522.0A patent/CN106557991B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080103732A1 (en) * | 2006-11-01 | 2008-05-01 | Abb Research Ltd. | Electrical substation monitoring and diagnostics |
CN104124756A (zh) * | 2013-04-27 | 2014-10-29 | 国家电网公司 | 一种基于全网数据的省级配电网运行监测*** |
CN104700325A (zh) * | 2015-03-30 | 2015-06-10 | 国家电网公司 | 配电网稳定性评价方法 |
CN105893516A (zh) * | 2016-03-30 | 2016-08-24 | 国家电网公司 | 基于营配调数据的配电网运检驾驶舱及其应用 |
Cited By (29)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108037343A (zh) * | 2017-10-23 | 2018-05-15 | 国网北京市电力公司 | 一种电压监测管理***数据深化分析方法 |
CN107884644A (zh) * | 2017-11-02 | 2018-04-06 | 广东电网有限责任公司中山供电局 | 一种大数据实时采集方法及*** |
CN107947360A (zh) * | 2017-11-17 | 2018-04-20 | 国网浙江省电力公司 | 基于配电自动化运行管控方法 |
CN108268997A (zh) * | 2017-11-23 | 2018-07-10 | 国网陕西省电力公司经济技术研究院 | 一种电网变电站数据质量考核方法 |
CN108228418A (zh) * | 2017-12-05 | 2018-06-29 | 浪潮通用软件有限公司 | 一种确定服务端处理进度的方法、服务端及*** |
CN108182322A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-06-19 | 国网内蒙古东部电力节能服务有限公司 | 一种基于电力能效监测终端调试的方法及调试设备 |
CN108227678A (zh) * | 2018-01-04 | 2018-06-29 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种基于计量自动化***的配电网失压故障诊断方法和装置 |
CN108170825A (zh) * | 2018-01-05 | 2018-06-15 | 上海电气分布式能源科技有限公司 | 基于云平台的分布式能源数据监控清洗方法 |
CN108876104A (zh) * | 2018-05-07 | 2018-11-23 | 广东电网有限责任公司 | 一种功率因数考核方法及装置 |
CN108665186A (zh) * | 2018-05-22 | 2018-10-16 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 基于计量自动化***的配变重过载停电监测方法及装置 |
CN108959616A (zh) * | 2018-07-18 | 2018-12-07 | 广州供电局有限公司 | 基于大数据技术的生产域数据质量准实时监控***及方法 |
CN108899913A (zh) * | 2018-08-17 | 2018-11-27 | 广东电网有限责任公司 | 一种面向电网断面的实时监视和指标自动分解方法 |
CN108899913B (zh) * | 2018-08-17 | 2021-08-31 | 广东电网有限责任公司 | 一种面向电网断面的实时监视和指标自动分解方法 |
CN109579913A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-04-05 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种配电变压器多态监测方法与*** |
CN109819415A (zh) * | 2019-02-26 | 2019-05-28 | 云南电网有限责任公司昆明供电局 | 一种基于avc***运行环境下的电压监测方法与*** |
CN109993373A (zh) * | 2019-04-15 | 2019-07-09 | 广东电网有限责任公司 | 台区综合管理*** |
CN110263033A (zh) * | 2019-05-14 | 2019-09-20 | 广州接点智能科技有限公司 | 管控对象画像生成方法、终端设备及介质 |
CN112905956A (zh) * | 2019-12-03 | 2021-06-04 | 贵州电网有限责任公司 | 一种基于电网运行特征分析的配网计量事件核对方法 |
CN112905956B (zh) * | 2019-12-03 | 2023-01-03 | 贵州电网有限责任公司 | 一种基于电网运行特征分析的配网计量事件核对方法 |
CN110970999A (zh) * | 2019-12-04 | 2020-04-07 | 河南昊晟电子科技有限公司 | 一种基于用电安全的输电线路信息实时监测传输机器人 |
CN110879327A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-03-13 | 国家电网有限公司 | 一种多元数据融合10kv线路监测方法 |
CN111427876A (zh) * | 2020-03-19 | 2020-07-17 | 北京三维天地科技股份有限公司 | 一种数据资产管理方法和*** |
CN111523780A (zh) * | 2020-04-13 | 2020-08-11 | 广东电网有限责任公司 | 供电效能分析方法、装置、计算机设备和介质 |
CN112217284A (zh) * | 2020-10-12 | 2021-01-12 | 国网山东省电力公司青州市供电公司 | 一种冗余馈线终端数据监控方法、***、终端及存储介质 |
CN112698133A (zh) * | 2020-12-14 | 2021-04-23 | 国网上海市电力公司 | 一种基于大数据的电压质量综合评价方法 |
CN112732689A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-30 | 贵州电网有限责任公司 | 一种台区电压监测数据处理方法 |
CN112732689B (zh) * | 2020-12-31 | 2022-12-09 | 贵州电网有限责任公司 | 一种台区电压监测数据处理方法 |
CN113312340A (zh) * | 2021-04-09 | 2021-08-27 | 国网陕西省电力公司电力科学研究院 | 一种多源数据的处理、融合、展示一体化方法及*** |
CN114252841A (zh) * | 2021-12-31 | 2022-03-29 | 广东电网有限责任公司 | 智能电表的电压监测方法及装置 |
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---|---|
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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