台区重过载预警与风险评估系统研究与实现

被引:22
作者
王晓蓉 [1 ]
张国宾 [1 ]
刘凯 [2 ]
雍军 [2 ]
戴建强 [3 ]
机构
[1] 中国电力科学研究院
[2] 国网山东省电力公司
[3] 国网临沂供电公司
关键词
台区; 重过载预警; 风险评估; 大数据应用系统; 城市电力地图;
D O I
10.19421/j.cnki.1006-6357.2017.06.005
中图分类号
TM732 [电力系统的运行];
学科分类号
120103 [信息系统与信息管理];
摘要
设备重过载运行是引起故障停电的重要因素之一,开展重过载事预警与风险评估,对于及时消除故障隐患、指导设备升级改造具有重要作用。作为大数据应用研究的一个切入点,中国电力科学研究院与国网山东省电力公司合作研发了台区重过载预警与风险评估系统。文章从系统总体架构、系统功能以及系统实现3个方面详细介绍了系统的设计和实现方法。该系统具有历史重过载多维分析、重过载关联因素分析、台区重过载预警和风险评估4个功能,同时采用城市电力地图的理念,依托电网GIS和多种可视化工具,实现对重过载台区的精准定位,并通过对多维度分析结果的展示,探寻重过载的原因、规律和影响的用户,为日常运维检修和重要时期保供电提供支撑。
引用
收藏
页码:27 / 31+26 +26
页数:6
相关论文
共 13 条
[1]
国网福建电力应用大数据预测重过载台区.[N].王山林;林正祥;.国家电网报.2016,
[2]
智能电网大数据.[M].王继业.中国电力出版社.2016,
[3]
面向智能电网的配电变压器重过载影响因素分析 [J].
贺建章 ;
王海波 ;
季知祥 ;
朱朝阳 ;
张涛 ;
刘合金 .
电网技术, 2017, 41 (01) :279-284
[4]
基于运监大数据挖掘的公变台区重过载监测分析 [J].
赵宇 ;
董莉丽 .
企业管理, 2016, (S2) :276-277
[5]
基于BP网络和灰色模型的春节配变重过载预测 [J].
史常凯 ;
闫文棋 ;
张筱慧 ;
张波 ;
樊勇华 ;
唐巍 .
电力科学与技术学报, 2016, (03) :140-145
[6]
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, 10 (05) :102-110
[7]
智能配用电大数据关键技术研究 [J].
田世明 ;
杨增辉 ;
时志雄 ;
卜凡鹏 ;
苏运 .
供用电, 2015, 32 (08) :12-18
[8]
智能电网大数据平台及其关键技术研究 [J].
孟祥君 ;
季知祥 ;
杨祎 .
供用电, 2015, 32 (08) :19-24
[9]
大数据技术在配用电系统的应用 [J].
张东霞 ;
王继业 ;
刘科研 ;
郑安刚 .
供用电, 2015, 32 (08) :6-11
[10]
智能配用电大数据需求分析与应用研究 [J].
王继业 ;
季知祥 ;
史梦洁 ;
黄复鹏 ;
朱朝阳 ;
张东霞 .
中国电机工程学报, 2015, 35 (08) :1829-1836