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计算机科学在智能电网中的应用

作者:雷超 皇甫伟钢 来源:电子技术与软件工程 论文栏目:计算机论文     更新时间:2019-01-20   浏览

雷超 皇甫伟钢

摘 要 本文详细阐释了在智能电网中应用云计算技术、数字图像处理技术、人工智能技术、数据挖掘技术、软件工程技术等的具体方式,对我国智能电网技术的创新和进步给予有效信息参照。

【关键词】计算机科学 智能电网 数据挖掘

智能化电网的发展和进步不能缺少计算机的应用。计算机科学应用于智能电网中很多方面,其中较为突出的是云计算技术、数字图像处理技术、数据挖掘技术、人工智能技术以及软件工程技术。

1 云计算技术

云计算技术将电网系统中多个异构资源进行整合,并且能使其达到完善的效果,通常涵盖了电力系统中的配电管理资源、监控维护资源、市场运营等異构资源。云计算技术的优势在于对广泛企业计算的支持以及适应性强,可以利用其优势建立高标准智能电网数据中心,为基础设施资源呈现出自动化管理状态。举例来说,应用Google其中的Borg可以保证多个服务器呈现出协调一致的工作状态,达到可靠性、稳定性较强的大规模系统管理。

智能电网信息系统会产生海量数据,应用云计算技术能够达到快速而准确的数据存储和数据管理。以分布式存储方式,利用冗余存储以及高可靠性软件使数据的准确性更高,同时节省成本、呈现出最佳性能。比如,应用Google的GFS文件系统能够呈现出数据冗余存储效果,并且将主服务器的负担降低,利用系统IO高度并行工作的方式,使系统整体性能得到明显提升。智能电网将产生种类繁多的海量数据,云计算中的管理技术可以完全应对这些多种多样的海量数据服务请求,使智能电网信息平台中数据呈现出高效管理。比如,Google的BigTable的使用以分布式多维数据表为依托,对象是各种数据,以关键字、时间戳、列关键字作为索引,达到各种数据性能标准,为多元海量数据提供高效管理。

智能电网系统运行过程中应保持持续性的稳定和安全的特点,智能电网借助于电力系统计算的方式实现对电网系统的有效监控,大规模电力系统计算包括暂态稳定计算、拓扑分析、智能决策、故障计算、数据挖掘等内容,计算的工作量较大,云计算在此方面突出了计算和分析的优势。举例来说,应用Google的MapRduce能够实现准确并行计算大规模数据集。

2 数字图像处理技术

由智能电网系统产生的大量数据中包含图像数据,比如,输电线路状态远程监测以图像的方式显现,运用到了图像监控系统以及视频监控系统产生此类数据。在实时监控输电线路状态过程中应用智能化技术以及自动化技术,充分呈现出明显高于人工技术的操作效率和操作质量。然而原始图像内噪音较多,价值密度较低,智能识别的效果并不好。面对此种状况,应采取数字图像处理方式达到图像锐化效果、灰度变换效果、边缘检测效果、直方图修正效果以及小波包去噪效果,从而呈现出更加清晰的图像轮廓,易于识别和提取的图像特征,带来高价值密度的特征数据集,提前为输电线路状态智能识别图像数据打下良好的基础。

3 数据挖掘技术

智能电网系统内数据量庞大、数据类型分门别类、数据价值密度低、数据处理速度较快,基于以上特点智能电网系统内数据并不能在规定时间范围内利用传统数据库软件工具管理、抓取、处理“大数据”,必须应用数据挖掘技术将数据中的有价值信息提取出来,进而能够更加精确的感知电网系统的各个角度和各个层次数据信息内容。比如,持续较长一段时间在对用户用电数据应用数据挖掘技术,按照各个地区、各种类别用户分类,能够得到对优化配电调度更为有利的信息,可以为电费定价给予准确的信息参照;目前,能源的使用关系到社会中各个行业的发展和进步,在挖掘用电数据的过程中能够将各种指标增长率以及社会用电状况进行全面性总结,有利于政府机构对于社会各行各业的发展和能源使用状况更加深入的了解,对政府决策给予重要的信息参照。在长期持续性对电动汽车充电数据进行数据挖掘之后,能够将得出的数据信息为充电站布点带来更加客观、更为有效的理论参照。在进行可再生能源发电情况数据挖掘之后,能够将可再生能源产电不稳定状况影响供电网络的程度降低,促进可再生能源发电的创新和发展。除此以外,数据挖掘技术还可以应用在用户能效分析管理方面、业务拓展和供电舆情监测预警分析、电力系统状态检修、电力系统故障预测、城市电网规划、短期电网负荷预测等方面。智能电网系统产生的数据特点决定了数据挖掘技术能够应用于智能电网中很多方面。

4 人工智能技术

数据挖掘技术的广泛应用性是其较为明显的优势特点,数据挖掘技术的应用以人工智能技术作为指导,人工智能技术能够将数据进行合理化的分析,数据挖掘技术将经过合理化分析的数据进行进一步深入挖掘,所以人工智能技术在智能电网中的应用也不容忽视。例如,以构建人工神经网络的方式,训练识别那些经过数字图像处理得出的典型线路状态监控图像特征数据集,从而达到智能识别输电线路状态的目的。人工神经网络可以进行故障诊断、智能调控、优化运算以及继电保护。

人工智能不仅能够进行合理化的分析数据,为数据挖掘技术提供保障,还能够根据人类专家知识经验构建与之相匹配的专家系统,例如,电网故障诊断系统、电网调度处理专家系统、操作票专家系统等,都能够按照人类专家解决问题的模式做出科学决策,突出电网智能化以及自动化特点。

5 软件工程技术

考虑到使用过程中的便捷性,供电管理以及用户方都对于软件提出了稳定性、功能全面性的要求。所以,建设智能电网不能忽视相应软件的开发,软件工程技术将在开发软件的过程中得以应用。特别是用户端的开发过程中,伴随移动设备应用范围越来越广,开发移动端APP能够提升用户的参与度。在开发APP时,从用户个体的使用体验出发,可以将电力消费成本、电网运行状况、实时电价、计划停电信息等实时显示在智能电表上,与数字家庭技术相结合,用户能够远程实现控制家电开关,实时调整用电状况,支持线上业务申请和缴费,集多功能于一体,为用户带来更加便利的使用体验,体现出智能电网的智能化特点。

6 结语

在智能电网中应用计算机技术,能够帮助电力行业适应信息化时代的发展,计算机技术的应用将有效推进社会发展。

参考文献

[1]马江涛.计算机科学在智能电网中的应用[J].科技展望,2017(24):27-27.

[2]温诗华.计算机科学在智能电网中的应用[J].中国高新技术企业,2016(21):47-49.

作者简介

雷超(1986-),男,浙江省桐庐县人。大学本科学历。现为国网浙江桐庐县供电有限公司电力工程师。主要研究方向为电力系统及其自动化。

作者单位

国网浙江桐庐县供电有限公司 浙江省桐庐县 311501

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