摘要：针对国家高新科技创新战略发展的新要求以及人力资源管理数字化转型的迫切需要,国网青海省电力公司依托国网公司统一数据中台构建省公司级的多系统交互数据共享中心,并基于该多系统交互数据共享中心设计开发电力企业领导人员数字化管理应用平台,实现“一个平台,两级数据中心,三级应用”的总体部署,以求进一步提升对内对外数据服务能力和数据增值变现能力。

摘要：当前低压配电网数据采集不全面,配电台区拓扑关系存在不确定性,为了解决这个问题,研究设计配电台区的户变异常识别系统。系统的户变关系异常识别模型中由BP神经网络和SOM神经网络构成,完成数据的聚类分析和网络映射,基于提取出的特征信息完成异常识别任务。系统的拓扑识别模块中加入了超级电容组,在失电状态下仍能够完成用户侧信息的采集和停电事故的上报。实验结果显示,该研究系统中的识别效率最高,识别时间最低为2724 ms,异常识别最高为98.7%。

摘要：为了提高电力系统中关口表计量装置的检测效果,及时发现运行过程中出现的异常情况和故障,基于大数据框架设计出关口表故障识别系统,并结合云计算技术完成计算资源的虚拟化和网络资源的整合。在关口表检测装置中,主控模块使用STM32F103RBT6芯片,根据零序电压与中性点零序补偿电压判断是否出现故障。在系统的故障识别模型中结合变分模态分解和小波半软阈值分解的方法,对关口表初始故障特征信号进行处理分离噪声信号,通过长短期记忆神经网络完成故障识别。实验结果显示,该研究系统的二次压降计量误差最低为0,故障识别准确率最大为0.98,具有较好的故障检测精度,大大提升了故障识别的效率。

摘要：数据中台是一种可实现数据采集、清洗、存储的架构,使其优化内部数据的管理效果,提升数据价值的释放。但由于数据中台架构较为复杂,导致数据安全交互时效性下降。为解决此问题,基于最邻近算法设计一种新的数据中台内生性数据安全交互系统。设置入口节点和出口节点协调模式,抑制混乱传输现象,通过业务服务和数据存储双中台架构搭建硬件结构。利用最邻近算法排序处理数据,设定准确度阈值,分析密钥参数,实现安全交互。实验结果表明,该方法的精准度在99%以上,交互时间显著缩短,对于数据中台有积极的推动作用。

摘要：在电力检修信息查询时,常规的查询系统在用户并发量突发的情况下很难保证稳定运行,系统的实用性需要进一步提高,针对该问题,提出基于云计算技术的电力检修信息快速查询系统设计。设计数据传输与控制板之间的连线接口,通过延时网络分解基本时钟,划分多个传输通道,为信息查询提供高速通道;采用云计算技术设计数据分析模块,实现电力检修信息数据的一致性,在合并查询功能支持下,实现电力检修信息的查询。实验结果表明:基于云计算技术的查询系统查询结果准确且完整,在并发压力的作用下,系统运行稳定,响应及时,系统的整体实用性得到了增强。

摘要：针对当前网络故障检测方法的故障识别率低,全局误差大等问题,提出了基于节点关联度的网络级联故障自动检测方法。根据节点关联关系,使用节点关联因子表征其关联度,设计误差反向网络模型与算法,通过反向传播改变权重修正网络误差。采集和分析网络设备中监控数据,并对异常网络进行部署和检测,实现网络级联故障自动检测。实验结果表明,该方法的总体故障识别率超过80%,在故障检测中全局误差较小,具有较小的振荡幅度和急剧减小的误差,满足了30步全局误差精度要求,可以准确地检测网络级联故障。

摘要：阐述无人机智能识别系统中的数据库、自主巡检、影像智能识别设计和功能实现。探讨智能识别技术提高无人机在输电线路巡检中的效率。

摘要：云计算资源调度是云计算的核心技术,针对当前调度优化方法存在的云计算资源负载极不均衡、云计算资源分配不合理、云计算资源利用率低等问题,以改善云计算资源调度优化结果为目标,设计人工智能技术的云计算资源调度优化算法。首先分析云计算资源调度优化的研究进展,设计云计算资源调度优化的数学模型,然后引入人工智能技术对数学模型进行求解,得到云计算资源调度优化问题的最优解,最后在CloudSim模拟平台上对云计算资源调度优化效果进行了测试。测试结果表明,所提算法找到云计算资源调度问题的最优解,可以保持云计算资源的负载均衡,缩短云计算任务的完成时间,使得整个云计算资源的分配更加合理,不仅提高云计算资源利用率,而且云计算资源调度结果要优于其它算法。

摘要：目前设计的低占用率电力大数据识别系统信息的融合效果较差,导致识别效率低,为此引入多源异构技术,设计了一种新的低占用率电力大数据识别系统。系统硬件由采集模块、分析模块和管理模块三部分组成,采集模块选取CPLD/FPGA数据采集控制器为核心,在管理器内部引入译码电路,连接多个RAM。利用多源异构完成数据的融合,通过离散化处理、来源及特点分析、准确率定义、信息识别完成软件识别。实验结果表明,该设计识别系统能够很好地完成信息融合,识别效率提高了20%,能有效降低数据冗余。

摘要：目前使用的基于簇内乘积量化、倒排索引的检索方法存在耗时较长、效率偏低的问题。为此,设计了基于流量检测的目标大数据快速检索系统。设计索引服务器,利用XML驱动系统,编写XML配置文件,并传递给接口执行相关操作。使用流量检测方法检测异常数据入侵行为,实现对异常数据的定位。计算采样间隔,并确定索引构建时间,构建基于时间域的倒排索引。设计检索流程,完成系统设计。实验结果表明,该系统索引构建时间最短为0.03 s,膨胀系数最大可达到0.99,具有快速检索目标大数据的效果。