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    電網(wǎng)智能調(diào)控系統(tǒng)基礎(chǔ)框架設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)

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    電網(wǎng)智能調(diào)控系統(tǒng)基礎(chǔ)框架設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)

    關(guān)鍵詞:電網(wǎng)調(diào)度;智能調(diào)控系統(tǒng);狀態(tài)監(jiān)視;故障分析;健康評(píng)價(jià)

    引言

    隨著現(xiàn)代電網(wǎng)的深入發(fā)展,電網(wǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大,接入設(shè)備的種類和數(shù)量不斷增多,交直流混聯(lián)的應(yīng)用日益突出,促使電網(wǎng)的隨機(jī)特性、多源大數(shù)據(jù)特性的復(fù)雜程度不斷提高,日趨復(fù)雜的電網(wǎng)運(yùn)行環(huán)境帶來了較大的不確定性,對(duì)現(xiàn)代電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)帶來了較大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)的控制體系與安全分析技術(shù)(結(jié)合運(yùn)用建模仿真和預(yù)想故障的方法)因存在時(shí)效性與實(shí)用性較差(主要由不可預(yù)見性故障導(dǎo)致)、易受模型參數(shù)影響、思維場(chǎng)景單一等方面的不足,已經(jīng)難以滿足現(xiàn)代大電網(wǎng)復(fù)雜運(yùn)行環(huán)境的使用需求。這就需要進(jìn)一步優(yōu)化和完善電網(wǎng)調(diào)控系統(tǒng)(從大電網(wǎng)整體運(yùn)營角度出發(fā)),有效提高系統(tǒng)的智能化和信息化水平,確保電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行。

    1現(xiàn)狀分析

    大型電網(wǎng)的調(diào)控難度隨著電網(wǎng)運(yùn)行特性復(fù)雜度的提高而不斷增加,并且電網(wǎng)調(diào)控自動(dòng)化技術(shù)在電網(wǎng)的智能化發(fā)展與運(yùn)行趨勢(shì)下得以快速發(fā)展和進(jìn)步,在擴(kuò)大調(diào)控系統(tǒng)規(guī)模的同時(shí)提升了復(fù)雜程度。如何設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)調(diào)控系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行是電力系統(tǒng)亟需解決的問題。傳統(tǒng)的電網(wǎng)調(diào)控系統(tǒng)在運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)環(huán)節(jié),大多采用人工及簡(jiǎn)單的值班告警方式,整個(gè)監(jiān)測(cè)過程(包括監(jiān)視、分析、故障診斷功能)的全面性及高效性不足,運(yùn)維管理人員也無法及時(shí)準(zhǔn)確的掌握系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)而導(dǎo)致運(yùn)行維護(hù)不及時(shí)進(jìn)而引起不同程度的電網(wǎng)運(yùn)行故障,已經(jīng)難以滿足自動(dòng)化的電網(wǎng)調(diào)控系統(tǒng)的發(fā)展需求。目前特高壓交直流電網(wǎng)模式的深入應(yīng)用極大的改變了電源結(jié)構(gòu)、電網(wǎng)格局及運(yùn)行特性,面向傳統(tǒng)交流系統(tǒng)的安全穩(wěn)定分析方法已難以滿足特高壓交直流混聯(lián)電網(wǎng)使用需求,需進(jìn)一步提高其應(yīng)用規(guī)模、時(shí)效性和準(zhǔn)確性。因此為有效滿足電網(wǎng)調(diào)控系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行需求,需完善和優(yōu)化設(shè)計(jì)電網(wǎng)調(diào)控系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)控及智能診斷功能,以確保電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行,關(guān)于此方面的研究已經(jīng)取得了一定的進(jìn)展,相關(guān)文獻(xiàn)資料詳細(xì)介紹了電網(wǎng)調(diào)控自動(dòng)化技術(shù)的現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢(shì)、設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了相應(yīng)的消息總線、針對(duì)變電站的自動(dòng)化集中監(jiān)控技術(shù)方案,本文在相關(guān)二次設(shè)備監(jiān)視及安全管控等設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上,嘗試構(gòu)建系統(tǒng)架構(gòu)與設(shè)備信息采集方案,并在現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上構(gòu)建了電網(wǎng)智能調(diào)控系統(tǒng)的基礎(chǔ)框架,提出一種實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)視與診斷功能的技術(shù)方案,使對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的評(píng)價(jià)、故障預(yù)警及預(yù)警功能得以有效實(shí)現(xiàn)[1]。

    2電網(wǎng)智能調(diào)控系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)

    電網(wǎng)運(yùn)行及生產(chǎn)管理離不開科學(xué)合理的控制和調(diào)度過程,這就需通過電網(wǎng)智能調(diào)控系統(tǒng)提供重要技術(shù)支撐,調(diào)控系統(tǒng)已成為確保電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的重要手段。本文所設(shè)計(jì)的電網(wǎng)智能調(diào)控系統(tǒng)的總體架構(gòu),如圖1所示。該系統(tǒng)用于設(shè)備狀態(tài)監(jiān)視及故障診斷,主要由四大管理模塊構(gòu)成:(1)數(shù)據(jù)采集管理。用于實(shí)時(shí)監(jiān)視所有采集指標(biāo),主要負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)采集包括主站端、變電站端、調(diào)度數(shù)據(jù)網(wǎng)等在內(nèi)的各子系統(tǒng)數(shù)據(jù),然后向在線監(jiān)視管理模塊傳送(通過數(shù)據(jù)傳輸總線完成)。(2)在線監(jiān)視管理模塊。主要負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)推送分類存儲(chǔ)的全部監(jiān)視指標(biāo)及異常告警信息,確保系統(tǒng)出現(xiàn)的隱患能被及時(shí)發(fā)現(xiàn)。(3)高級(jí)功能管理模塊。有效提高了缺陷分析效率及預(yù)測(cè)能力,主要負(fù)責(zé)評(píng)價(jià)系統(tǒng)健康狀況、綜合分析并智能預(yù)判系統(tǒng)故障。(4)可視化管理模塊。設(shè)置統(tǒng)一的用戶認(rèn)證和登陸界面,主要負(fù)責(zé)通過圖形化的管理界面實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)相關(guān)應(yīng)用功能直觀統(tǒng)一的呈現(xiàn)[2]。

    3系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)

    3.1狀態(tài)數(shù)據(jù)采集

    信息主要包括調(diào)度數(shù)據(jù)網(wǎng)設(shè)備、主/子站系統(tǒng)、安全防護(hù)設(shè)備等信息,對(duì)主站系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備信息進(jìn)行采集時(shí)需使用到SNMP,主站系統(tǒng)以主調(diào)控與備用調(diào)控自動(dòng)化系統(tǒng)(可細(xì)分為機(jī)房環(huán)境、硬軟件狀態(tài)等,機(jī)房環(huán)境信息通過機(jī)房管理系統(tǒng)提供的第三方接口進(jìn)行采集)作為主要監(jiān)視對(duì)象,共包含3種信息指標(biāo)采集方式,即簡(jiǎn)單網(wǎng)絡(luò)管理協(xié)議(SNMP)、部署程序方式、第三方接口;子站系統(tǒng)主要對(duì)常規(guī)站和智能站進(jìn)行監(jiān)測(cè)(具體可細(xì)分為相量測(cè)量裝置PUM、監(jiān)控主機(jī)、交換機(jī)、直流電源和不間斷電源UPS等),通過在站端部署可視化運(yùn)行維護(hù)子站完成相應(yīng)指標(biāo)的采集,再傳輸至主站的匯聚服務(wù)器;安全防護(hù)設(shè)備和調(diào)度數(shù)據(jù)網(wǎng)(包括網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和鏈路信息)則分別以通用與專用安防設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備與鏈路信息作為主要監(jiān)視對(duì)象,二者的信息采集均通過第三方接口(分別由內(nèi)網(wǎng)安全監(jiān)視平臺(tái)和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備管理平臺(tái)提供)完成[2]。

    3.2健康評(píng)價(jià)

    (1)評(píng)價(jià)體系,健康評(píng)價(jià)主要將電網(wǎng)調(diào)控系統(tǒng)中包括運(yùn)行狀態(tài)、軟硬件資源利用情況、告警情況等在內(nèi)的主要因素作為綜合考慮的參數(shù)項(xiàng),根據(jù)實(shí)際需要結(jié)合運(yùn)用相關(guān)算法獲取量化的計(jì)算結(jié)果,通過梳理實(shí)際電網(wǎng)調(diào)控系統(tǒng)的業(yè)務(wù)邏輯構(gòu)建健康評(píng)價(jià)體系,將電網(wǎng)調(diào)控系統(tǒng)總健康度細(xì)分為由具體采集狀態(tài)量組成的多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)[3]。具體層次,如表1所示。(2)評(píng)價(jià)方法,結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)法得到相應(yīng)指標(biāo)權(quán)重,再通過加權(quán)求和得到第三層健康度的計(jì)算結(jié)果,依次向上完成各個(gè)層次的評(píng)價(jià)過程,據(jù)此得出系統(tǒng)整體健康度的計(jì)算結(jié)果。硬件健康度的評(píng)價(jià)流程,如圖2所示。指標(biāo)評(píng)價(jià)的狀態(tài)量包含二值型和數(shù)值型2類,二值型包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)等,對(duì)應(yīng)指標(biāo)異常(分?jǐn)?shù)通常為0)或正常(分?jǐn)?shù)通常為100)兩種狀態(tài);數(shù)值型包括CPU利用率等,分?jǐn)?shù)值在0~100區(qū)間內(nèi)[3]。

    3.3故障診斷分析和定位

    在調(diào)控系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行過程中部分較復(fù)雜的業(yè)務(wù)故障已經(jīng)發(fā)生,但難以被運(yùn)行維護(hù)人員發(fā)現(xiàn),故障檢測(cè)功能主要用于實(shí)現(xiàn)對(duì)這部分業(yè)務(wù)故障的及時(shí)發(fā)現(xiàn)和告警,提醒工作人員及時(shí)采取應(yīng)對(duì)措施;對(duì)于已發(fā)現(xiàn)的故障,通過故障診斷模塊完成初步的分析、判斷和分類(并進(jìn)行相應(yīng)標(biāo)注)以供后續(xù)故障定位模塊使用。根據(jù)上述故障診斷結(jié)果由故障定位模塊判斷出故障類型,結(jié)合系統(tǒng)的實(shí)際業(yè)務(wù)拓?fù)潢P(guān)系完成對(duì)故障的定位和確認(rèn)。

    (1)故障檢測(cè)快速發(fā)展完善的信息物理及通信技術(shù)(尤其是廣域測(cè)量系統(tǒng)WAMS等)在電網(wǎng)信息采集與監(jiān)控領(lǐng)域中的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大,電網(wǎng)信息數(shù)據(jù)的采集流程得以有效簡(jiǎn)化,有效提高了廣域大電網(wǎng)的可控性和可觀性,但目前仍然存在數(shù)據(jù)采集與挖掘應(yīng)用的適配度較低的問題,阻礙了數(shù)據(jù)高質(zhì)量共享與利用及高度集成化電網(wǎng)的實(shí)現(xiàn),電力大數(shù)據(jù)在時(shí)間、空間與目標(biāo)3個(gè)維度間緊密關(guān)聯(lián),電網(wǎng)智能調(diào)控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵在于對(duì)這些數(shù)據(jù)信息進(jìn)行深度挖掘和高效利用[4]。電網(wǎng)智能調(diào)控系統(tǒng)涵蓋的業(yè)務(wù)種類和數(shù)量會(huì)不斷增多,進(jìn)而增加了邏輯層級(jí)關(guān)系的復(fù)雜程度,導(dǎo)致所需采集的狀態(tài)數(shù)據(jù)表現(xiàn)出數(shù)量多、更新快、關(guān)聯(lián)關(guān)系復(fù)雜等特點(diǎn)。本文結(jié)合運(yùn)用孤立森林算法實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的故障檢測(cè)功能,明顯提高了數(shù)據(jù)使用效率和質(zhì)量,該算法易于模型構(gòu)建且學(xué)習(xí)策略準(zhǔn)確度較高,針對(duì)電網(wǎng)調(diào)控系統(tǒng)中的異常運(yùn)行業(yè)務(wù)狀態(tài),結(jié)合業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)資源占用數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確高效的檢測(cè)過程,故障檢測(cè)具體流程為:D5000系統(tǒng)運(yùn)行過程中會(huì)產(chǎn)生業(yè)務(wù)相關(guān)進(jìn)程資源,將采集到的這些資源占用情況的歷史數(shù)據(jù)作為原始樣本集構(gòu)建L個(gè)隔離樹,在此基礎(chǔ)上建立初始異常檢測(cè)模型,然后構(gòu)建子森林異常檢測(cè)器(使用系統(tǒng)抽樣方法完成)并對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練,進(jìn)而得到告警閾值k值,接下來通過孤立森林異常檢測(cè)算法訓(xùn)練k,并在此基礎(chǔ)上判斷數(shù)據(jù)異常狀態(tài);實(shí)時(shí)資源占用信息被采集后立即傳送至異常檢測(cè)模型中,經(jīng)其處理后得到系統(tǒng)狀態(tài)分?jǐn)?shù),系統(tǒng)處于正常狀態(tài)時(shí)分?jǐn)?shù)在(0,k)區(qū)間、系統(tǒng)出現(xiàn)異常對(duì)應(yīng)(k,1)區(qū)間內(nèi)的分?jǐn)?shù);同時(shí)在滑動(dòng)窗口中更新數(shù)據(jù),簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣已完成檢測(cè)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)入到緩存區(qū),在積累的抽樣數(shù)據(jù)滿足更新條件的情況下觸發(fā)更新得到用于更新異常檢測(cè)模型的數(shù)據(jù)集,據(jù)此構(gòu)建k個(gè)子森林異常檢測(cè)器并完成對(duì)常檢測(cè)模型的更新,使其同系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)相匹配,從而持續(xù)完善異常檢測(cè)模型的性能[5]。

    (2)故障診斷對(duì)電網(wǎng)智能調(diào)控系統(tǒng)發(fā)生的異常狀態(tài)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)(通過故障檢測(cè)獲取)采用相應(yīng)的故障診斷方法進(jìn)行人工處理操作,并對(duì)此時(shí)發(fā)生的故障類型(可能包含一種或多種)進(jìn)行標(biāo)注,為有效區(qū)分不同故障類型,在異常檢測(cè)運(yùn)行過程中需收集和標(biāo)注各類故障的異常數(shù)據(jù),各故障類型超過一定數(shù)量后(本文設(shè)置為100條)時(shí),針對(duì)這些故障類型的異常數(shù)據(jù),通過分類器算法的使用完成數(shù)據(jù)的訓(xùn)練與測(cè)試,然后據(jù)此建立故障分類模型,進(jìn)而構(gòu)成能夠自動(dòng)判斷不同的系統(tǒng)異常狀態(tài)對(duì)應(yīng)的故障類型的異常診斷系統(tǒng)[6]。

    (3)故障定位通過綜合考慮系統(tǒng)的業(yè)務(wù)邏輯拓?fù)洹⒏婢樞虻纫蛩兀瓿晒收隙ㄎ还δ艿脑O(shè)計(jì),該模塊主要用于對(duì)源頭異常進(jìn)行定位,先完成某時(shí)間段內(nèi)告警信息(存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)庫中,如業(yè)務(wù)邏輯映射表和進(jìn)程信息表)的讀取,并對(duì)告警進(jìn)程進(jìn)行分類,然后定位單業(yè)務(wù)告警信息的故障源進(jìn)程(根據(jù)業(yè)務(wù)內(nèi)進(jìn)程號(hào)),根據(jù)約束關(guān)系,在最終故障源進(jìn)程中定位由單業(yè)務(wù)告警信息構(gòu)成的多業(yè)務(wù)告警[7]。節(jié)點(diǎn)硬件資源異常,對(duì)業(yè)務(wù)源頭告警進(jìn)程所在節(jié)點(diǎn)占用該資源類型的全部進(jìn)程進(jìn)行關(guān)聯(lián)處理,根據(jù)資源約束關(guān)系完成對(duì)導(dǎo)致異常的原始進(jìn)程的確定;系統(tǒng)軟件資源占用異常,根據(jù)相關(guān)映射表進(jìn)行分類,將全部共享故障的進(jìn)程建立關(guān)聯(lián),根據(jù)具體情況確定導(dǎo)致異常的原始進(jìn)程;數(shù)據(jù)庫異常,按數(shù)據(jù)庫、表類型進(jìn)行分類,建立同一數(shù)據(jù)庫操作的全部進(jìn)程間的關(guān)聯(lián)性,根據(jù)實(shí)際操作情況判斷數(shù)據(jù)庫及實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的異常;業(yè)務(wù)邏輯異常,除上述異常外,在全部報(bào)警進(jìn)程同屬一個(gè)進(jìn)程的情況下可初步判斷為該類異常,根據(jù)相應(yīng)拓?fù)溆成浔泶_定導(dǎo)致異常的進(jìn)程[8]。

    4示范應(yīng)用

    為測(cè)試本文所設(shè)計(jì)系統(tǒng)的可行性,將其在某電力調(diào)度系統(tǒng)的安全I(xiàn)II區(qū)試運(yùn)行,在三區(qū)的獨(dú)立服務(wù)器保存運(yùn)行狀態(tài)采集信息,其他設(shè)備狀態(tài)信息的數(shù)據(jù)匯聚節(jié)點(diǎn)(包括一區(qū)、二區(qū)、備調(diào)及云平臺(tái))均為管理網(wǎng)內(nèi)的主備服務(wù)器再聚到三區(qū)的存儲(chǔ)服務(wù)器(經(jīng)過正向隔離設(shè)備),針對(duì)存在于各分區(qū)內(nèi)的相關(guān)軟硬件信息,先通過使用采集程序(通常在匯聚節(jié)點(diǎn)根據(jù)實(shí)際需要部署)完成信息的采集后,傳輸至該區(qū)的匯聚節(jié)點(diǎn),網(wǎng)絡(luò)設(shè)備狀態(tài)信息的獲取與信息向匯聚節(jié)點(diǎn)傳輸時(shí)分別通過TCP/IP和SNMP協(xié)議完成。目前該系統(tǒng)主要負(fù)責(zé)對(duì)主站機(jī)房?jī)?nèi)的軟硬件狀態(tài)動(dòng)力環(huán)境設(shè)備狀態(tài)(包括存儲(chǔ)/網(wǎng)絡(luò)/安防設(shè)備、服務(wù)器和工作站)進(jìn)行監(jiān)視,工作人員查看自動(dòng)化設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)時(shí)可通過WEB訪問完成。該系統(tǒng)運(yùn)行已超過一年,能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)存在的異常并告警,可準(zhǔn)確定位系統(tǒng)存在的故障點(diǎn),通過健康度評(píng)價(jià)結(jié)果實(shí)現(xiàn)了對(duì)系統(tǒng)潛在問題及時(shí)準(zhǔn)確的判斷,幫助工作人員及時(shí)全面的掌握電網(wǎng)調(diào)控系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)并通過該平臺(tái)快速分析故障,能夠?yàn)橄到y(tǒng)運(yùn)維工作提供科學(xué)合理的參考,使運(yùn)維工作更加精細(xì)化和專業(yè)化,有利于確保電網(wǎng)調(diào)控系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行,進(jìn)而保證電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行,為保障電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供有力支撐[9]。

    5總結(jié)

    隨著電網(wǎng)規(guī)模及用電需求的不斷增加,對(duì)智能電網(wǎng)調(diào)控系統(tǒng)的自動(dòng)化水平安全穩(wěn)定性能提出了更高的要求,本文主要對(duì)電網(wǎng)智能調(diào)度系統(tǒng)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì),為保障系統(tǒng)整體的穩(wěn)定運(yùn)行,通過構(gòu)建的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)視與智能診斷平臺(tái)使監(jiān)控、評(píng)價(jià)、故障預(yù)警等功能得以有效實(shí)現(xiàn),實(shí)際在調(diào)控中心試點(diǎn)的初步應(yīng)用表明本文的設(shè)計(jì)方案能夠?qū)崟r(shí)高效的監(jiān)控電網(wǎng)調(diào)控系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài),并據(jù)此進(jìn)行評(píng)價(jià)、診斷及預(yù)警,以確保電網(wǎng)能夠安全穩(wěn)定運(yùn)行。本研究?jī)H限于調(diào)控系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控和故障,對(duì)于二次設(shè)備監(jiān)視工作仍有待深入研究,如對(duì)二次設(shè)備通過構(gòu)建協(xié)同監(jiān)視體系(針對(duì)自動(dòng)化設(shè)備)實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一監(jiān)視和管理功能,并研究相應(yīng)的全壽命周期信息模型實(shí)現(xiàn)設(shè)備全生命周期管理。

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    作者:李鐵 單位:國網(wǎng)遼寧省電力有限公司

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