摘要：电网监控数据具有多源、高维、先验、异构的特点,传统依靠人工经验的电网监控运行分析技术已无法满足大电网集中调控、一体化运行的发展要求,需要实现电网监控运行全过程信息的高效汇集和智能挖掘分析,以提高监控人员对电网实时运行状态的主动感知能力。文中通过分析现有业务系统在数据规范和分析手段等方面的局限性,阐明了建设智能电网监控运行大数据分析系统的必要性,提出了以监控业务需求为引领的"数据到模型,模型到应用"的技术路线,设计了涵盖数据接入至业务应用自下而上的整体架构,构建了统计分析中心、趋势预警中心、智能搜索中心及可视化展示中心的功能体系,取得了规范化数据接入、全过程数据处理及大数据因果分析建模等关键技术的突破,形成了事前异常趋势预警,事中快速处置和事后闭环分析的管理模式。根据示范工程的建设和试点运行情况,介绍监控运行大数据分析系统在数据规范处理、业务分析建模和监控业务管理方面的应用成效及未来应用展望。

摘要：在智能电网调度控制系统整体框架下,以电力调度工作流作为流程描述规范,E语言文件作为数据交互载体,消息邮件作为数据交互工具,以调控运行管理需求为导向,设计研发运行管理系统的横纵向多级立体式互联互通框架。应用所述框架,实现调控机构纵向业务流程贯通和跨安全区的横向业务融合,从而实现业务流程完整的、闭环的一体化运作,并且实现与大检修管理系统的横向数据共享。

摘要：为了探索大米产地鉴别可行性,维护市场秩序和消费者的合法权益,该研究采用Fisher判别法(Fisher discriminant method,费希尔判别法)进行建模并结合近红外光谱技术,对2015年黑龙江5个水稻主产区(五常、佳木斯、齐齐哈尔、双鸭山、牡丹江)的118份大米粉末样品进行近红外光谱的扫描,光谱预处理方法为9点二阶求导结合5点平滑,建模波长为全波长。对模型采用留一交叉验证和预测样本集进行验证,5个地域的验证结果分别为94.4%、94.4%、91.7%、91.7%、94.4%和87.5%、87.5%、87.5%、100%、100%。预测结果达到80%以上,初步认定近红外光谱指纹分析技术可用于黑龙江大米产地溯源。

摘要：为探讨不同地理标志大米矿物元素含量差异,研究不同产地大米矿物元素指纹信息特征。在黑龙江省五常、建三江和查哈阳三个地区共采集90份水稻样品;利用电感耦合等离子质谱仪(ICP-MS)检测大米中43种矿物元素的含量。结果表明:五常大米以Al、Mn含量高,Mg、Zn、Tl含量低为主要特征;建三江大米以Na、Mg、Y、Ca、Dy、Er、Zn、Mo、Se、Sr和Co含量高为主要特征,而查哈阳大米以V、Ag含量最高为主要特征,三个地域精米中Na、Mg、Ca、Mn、Zn、Y、Er含量出现频数有较大差异。且研究发现Ca与Na、Mg、Mn、Zn、Y和Er六种元素含量具有显著或极显著正相关性(P<0.01),存在协同吸收现象。