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  • 简介:摘要电能量采集系统集合多种自动化系统,实现电能量数据的采集、统计等方面的综合应用平台。其最终目的是确保数据的真实性,保证系统正常运行。本文将从电能量采集系统概述开始分析,然后探究电能量采集系统异常数据分析,接着分析电能量采集系统的现状与问题,最后提出电能量采集系统未来发展策略。

  • 标签: 电能量 采集系统 异常数据 发展策略
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  • 简介:摘要建立在大数据时代背景下,我国智能化电网也取得了长足的发展。为了能够适应形势所趋,电能计量自动化系统需要进一步得到完善,以此保证面对大量电能计量数据能够有效处理,给生产工作、电力营销等带来强大的技术支撑。当通信故障、设备故障等问题出现时,会引发大量的异常数据,对这些数据进行分析有着重要意义。

  • 标签: 电能计量 异常数据 分析
  • 简介:摘要:随着我国现代化技术水平的不断提升,使信息化技术广泛地应用在各领域中,可满足各领域的发展需求,充分发挥出信息化技术的重要作用与价值。而在 风力发电 系统中,可对先进技术引进与应用,并取得良好的效果。风力发电 是 我国对 可再生能源 的 开发 与 利用 ,所采用的技术是 最成熟、最具开发规模 的 , 在 电力大数据 中,最主要的核心内容就是风电运行数据,通过对 风电 运行数据的分析,可掌握各地区风力发电能源的实际情况。为确保风电运行信息数据的科学性与合理性,还需对风电机组的异常信息数据分析,采用智能化的识别方法,为 风 力发 电 可再生能源的开发与利用提供重要依据。

  • 标签: 风电机组 异常数据 智能识别方法
  • 简介:摘要本文针对国内现有的计量自动化系统存在很多非真实的无效数据,会直接导致结算错误,严重影响着计量的真实性,有效性等问题,设计一套电能量异常数据动态识别系统,依托于计量自动化系统,打通电能量数据采集的各个环节,通过对设备档案的归集、建档,并对电能量数据的采集和归集,建立客户计量装置异常数据动态监测模型,进行准实时性质的电能量数据分析,实现对客户电能量数据的在线分析和监测、异常判断等。通过对异常数据的收集和判断,实现对异常无效数据进行顾虑筛选。同时,可以根据异常情况派发异常工单,现场接单实时处理,实现真正的计量自动化系统客户异常数据动态检测和故障闭环处理系统,提高现场运维效率,提升用电管理水平。

  • 标签: 计量自动化 异常数据 动态辨识 工单管理
  • 简介:摘要本文先分析了台区同期线损异常数据研究重要性,然后分析了台区同期线损异常数据生成原因以及台区同期线损异常数据影响,最后分析了台区同期线损异常数据治理及方法,其中包括配变布点新上台区、台区低压负荷切割以及营销、采集数据档案同步的流程。

  • 标签: 台区 同期线损 异常数据 治理 方法
  • 简介:摘要用电信息采集系统作为智能电网的重要组成部分,有力地促进了智能量测技术的发展,提升了电网智能化水平。其采集的各类数据在电力交易、电费回收、用电检查、市场需求侧、线损精益分析、配电网运行监测、供电质量监测以及故障抢修等多个专业业务应用中发挥了重要的数据支撑作用,已成为公司经营决策分析的重要基础数据来源。在采集的海量数据中对计量异常数据的快速高效的分析处理,能确保数据的完整性和准确性。本文以国网河南供电公司信息采集系统为分析基础,提出计量数据异常处理流程。

  • 标签: 用电信息采集 数据异常
  • 简介:针对变电一次设备状态监测中普遍存在的异常数据问题,提出了一种基于点排序识别聚类结构(OrderingPointstoIdentifytheClusteringStructure,OPTICS)的状态监测异常数据过滤算法。通过对一次设备状态监测的历史数据进行异常数据特征分析,建立了基于密度聚类的异常数据过滤机制。并以某110kV变电站一次设备变压器油色谱以及GISSF6密度微水实验为例,对该算法的异常数据检测效果进行了验证。该算法与传统异常数据过滤算法的对比试验结果表明,该算法能够准确地识别异常数据的特征,有效过滤状态监测中的异常数据,显著降低噪声干扰,从而提高数据的可靠性。

  • 标签: 异常数据 OPTICS聚类 状态监测 数据挖掘
  • 简介:摘要在电力系统的运行中,必须要对营配贯通台区线损异常数据治理工作进行重视。本文根据配电变压器台区线损异常数据治理目标,对线损形成原因进行了探讨,研究了基于台区识别技术的配变与测量表计的相对关系,总结出台区线损及异常数据的治理措施,以期为相关电力技术人员提供必要参考。

  • 标签: 营配贯通 台区 数据治理 分析
  • 简介:摘要营配贯通台区线损异常数据治理是一个系统性的工作,需坚持“谁主管、谁负责、谁维护”的原则,明确责任部门,责任部门需分析异常数据的表现,科学设计、规划线损数据管理制度,确保信息的质量,提高营配数据的管理水平,需明确用户-用户、供电点-电源点、供电点-计量点、变压器=变压器对应关系,做好营配低压数据普查,做好数据的集成特别增量数据交互、业务流程的管理,大力推行无纸化,基于营配贯通,建立数据融合业务平台。

  • 标签: 营配贯通 线损 数据管理
  • 简介:摘要随着科学技术手段的不断发展,电力行业也随之受到大的影响,并且电力数据的采集以及输送等都采用了台区线损管理的构建技术,并在新的平台上给予支持。本文根据国家现有的台区识别技术的使用现状对其中存在的问题进行分析,并提出一些相应的解决方法,从而加强台区同期线损异常的监控与保护。

  • 标签: 台区线损 数据分析 治理手段
  • 简介:摘要本项目基于计量自动化系统现场运维现状的基础上,充分吸收国内外客户计量装置故障运维的成熟经验和研究成果,结合本身个性化业务需求的基础上,开发客户计量装置异常数据动态辨识与自动监测功能,有利于弥补目前计量自动化系统客户计量装置故障现场运维工具的空白,从而快速找到异常数据原因,提升运维效率,为现场客户计量装置运行维护和故障处理提供保障。

  • 标签: 计量自动化系统 异常数据 动态辨识
  • 简介:摘要:作为供电企业最为重要的经营质量与效率指标之一,同期线损还能够对供电企业综合管理水平予以有效衡量。目前供电企业主要是以降低电能损失为前提条件,将电能安全可靠的输送并保证其分配环节科学合理,借此提高供电企业的经济效益与社会效益。近些年,供电企业中电能计量资产管理工作越来越规范、越来越精益化,用电信息采集体系也得到了广泛应用和大力推广,营配调贯通等,这为同期线损提供给了有力的数据支撑。

  • 标签: 台区线损 同期线损 异常数据治理
  • 简介:摘要随着建立“线损结构可视化、系统应用深度化、数据分析智能、降损目标精准化”的营销专业同期线损管理体系,做到目标明确、措施精准、专业协同,有效提升同期损线损管理成效,治理异常数据在同期线损管理中有着重要作用。

  • 标签: 台区同期线损 异常数据 治理方法
  • 简介:【摘要】随着智能电表和用电信息采集系统推广应用,“台区同期线损”理念为大众熟知。 台区同期线损依托采集全覆盖和营配调全贯通,以供、用电量同步采集和在线监测为核心,以台区线损达标治理和精准降损为重点,突出线损管控的实时性,真正实现了线损管理的集约化、信息化和精益化,是线损管理模式的全面升级。 然而,在同期线损愈发精益的管控模式下,对于运检、营销等业务系统数据档案的完整性、准确性、一致性要求更高,一定程度上数据质量的优劣直接决定了同期线损的管控水平。 因此,异常数据治理是同期线损管理过程中一项举足轻重的重要工作。

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  • 简介:摘要作为影响国民生计的重要服务性行业,电力企业进行工作的主要出发点就是客户的满意度。本文主要研究了营配贯通台区线损异常数据的治理措施,重点介绍了台区线损异常的原因、表现以及治理措施,尽可能地运用现阶段的资源对电网中存在的缺陷进行改进,以期为广大电力工作者提供参考性意见。

  • 标签: 营配贯通 台区线损 数据治理
  • 简介:摘要随着一体化电量与线损管理系统的推广应用,“台区同期线损”理念为大众所熟知。台区同期线损依托采集全覆盖和营配调全贯通,以供、用电量同步采集和在线监测为核心,以台区线损达标治理和精准降损为重点,突出线损管控的实时性,真正实现了线损管理的集约化、信息化和精益化,是线损管理模式的全面升级。然而,在同期线损愈发精益的管控模式下,对于运检、营销等业务系统数据档案的完整性、准确性、一致性要求更高,一定程度上数据质量的优劣直接决定了同期线损的管控水平。所以异常数据治理是同期线损管理过程中一项举足轻重的重要工作。

  • 标签: 台区同期线损 异常数据治理 方法
  • 简介:摘要在城市化水平不断提高的今天,人们生活和社会生产越来越离不开电能,这就需要供电企业不断提高自身工作效率,为广大用电用户提供优质的用电服务。在供电企业的不断发展中,其各项工作的管理水平和处理能力也得到了较大的提升,然而在用电监察中用户电量数据异常这个方面仍然没有得到有效地解决,这也是电力企业运营中的一个常见问题。本文分析了用电监察中用户电量数据异常的原因,论述了用电监察中中心站电量数据异常的分析与处理,并提出了几点加强用户电量异常数据的处理对策,以期为供电企业切实解决用户电量数据异常问题提供有益参考。

  • 标签: 用电监察 用户电量 异常数据 分析 处理
  • 简介:摘要随着我国经济不断发展,人们的生活水平也在不断上升,电力作为一种常见且不可或缺的能源,在人们的生活生产中有着重要作用。人们使用电力能源,享受着其所带来的方便与高品质的生活,就应当积极缴纳电费。本文对电费审核过程中可能遇到的问题进行分析,阐述了审核的明确标准,研究了完善电力营销应用系统的电费审核条件,最后分析异常数据的把控和解决措施以及建立分层把控机制,以供大家参考。

  • 标签: 电费审核 异常数据 电力能源