调度电网模型在线校验分析
概述
电力的快速发展,迫切需要进行基于在线稳定分析电网模型一体化维护的研究。分布式一体化电网模型管理技术是智能调度的核心技术之一。基于电网调度自动化主调系统及集成时间序列数据库的电网调度自动化备调系统,提出了两系统之间模型正确性校验的新策略。
价值
基于全省电网调度部门的电网模型实时分析,通过图模联动的在线校验功能,实现对各级电网模型变化的实时监督与正确性校验。对分析出的正确变化主动生成操作工单,推送OMS系统;对异常问题推送各级维护人员。
一体化电量整合平台
概述
爱可生一体化电能量整合平台(以下简称平台系统)解决了电力企业存在系统分散导致数据无法共享、信息不全和冗杂、缺乏统一标准、功能单一的问题,满足电力营销现代化集约化管理的需求。
平台系统软件采用分布式多层技术,软件架构分为:采集层、通信层、主站层。其中,根据平台系统业务特点,主站层细分为应用层、数据采集与业务处理层。应用层实现监控、查询、召测、控制和分析功能,业务处理层实现数据校验与入库、后台统计计算等功能。
价值
1. 利用平台提供的丰富数据,计量在线监测业务模块实现对电能表与采集设备、计量用的电压、电流互感器以及二次回路、电能计量柜、箱等进行在线监控,对出现的问题进行智能分析与诊断。实现对现场异常计量装置和用户违约用电、窃电进行快速定位和定点排查。确保电能计量装置的准确度,提高电力企业资金的回收率,减轻计量中心、用电检查等专业部门工作人员的工作量。
2. 智能有序用电通过对负荷的分析与预测,实现用电负荷指标预测和发布、预案分级制定和动态维护、负荷监控和预测、统计分析、报表管理等业务。
3. 平台通过与PMS、关口电能量系统和营配集成等系统的数据整合,实现了一体化电量计算和四分线损管理,包括数据集成、档案与拓扑集成、电网模型与线损模型进行融合、技术线损和管理线损统计查询及综合分析、线损指标考核、异常线损信息发布等各项功能。加强电量与线损在线同期统计指标管理,准确反映发、供、售电量和各级电网线损的真实情况,及时发现电量和线损管理的薄弱点,有效制定针对性措施降低损耗、挖掘增效。
4. 平台通过营销业务系统获取的用户电价信息和用户每日抄表数据,实现对用户实现电费的实时计算,对电费余额不足用户进行缴费提醒,对欠费用户进行催费告警,对逾期未缴费用户实施停电操作。同时,对已经缴费用户进行自动复电。实现快速响应市场变化、快速反应客户需求的互动能力,在防范电力企业电费风险的同时,提升用户服务水平。
多源数据融合的电能量智能研判系统
概述
利用数据挖掘技术与分布式计算的有机结合,构建分布式环境下数据模型。利用分布式计算,充分利用计算机网络资源组成分散系统,将需要处理的大量数据分散成多个部分。通过实时在线框架分析数据,改变传统定时任务的统计、计算触发方式,数据到达系统时则开始计算,数据计算与数据存储分离同步进行,并利用分布式缓存技术对过程数据进行缓存,以方便其他业务模块重复使用。基于Storm的成熟分布式计算框架,实现异常数据的在线智能研判。并利用Storm Trident-ML架构搭建机器学习环境,满足用户行为分类的识别计算。
价值
在分布式计算框架的基础上实现数据智能研判与分类识别联动,为达到在线分析的目的。通过统一技术路线的Storm Trident-ML架构可以实现对模式识别分类的各种模式,其中包括回归模式、二元分类模式、时间序列模式、聚类模式和PA模式等等多种算法。
通过机器学习技术实现分布式数据挖掘,通过用电数据对用户用电行为进行分类,从数据中发现模式,主要的挖掘算法有统计分析方法、粗糙集方法、决策树方法、神经网络方法和聚类分析等。
电能量计量整体解决方案
概述
电量主站——终端——电能表——运维
应用计算机及各种通信和控制技术,实现对电网电能量的远程自动采集、电能量数据处理及电能量统计分析为一体的综合自动化数据平台,并通过支持系统实现与其他系统的互联的数据模型和接口规范,为电力企业的商业化运营提供科学的决策依据的综合自动化平台。
价值
具有准确性、可靠性、一致性、同时性、及时性、安全性、开放性、独立性、先进性、可发展性等特点,实现电能量采集装置实现电能量信息、瞬时量信息的采集、存储、上传。
电力系统网损分析软件
概述
随着人类社会的日益进步,科学技术的飞速发展,电力工业已经成为世界各国的支柱产业,为整个社会提供着必须的能源和动力。由于电力系统中阻抗的存在,电能在转换、输送、分配过程中不可避免地伴随着大量的损耗产生。
价值
电力系统潮流模块基于频率,电压和电流,对于稳态对称的电路进行仿真。系统中采用动态算法进行潮流计算,并且针对变量设定了各种各样的约束条件。它以个人计算机及微软窗口操作平台,具便利性及亲和力,它结合优异之分析能力与先进之界面技术,是当前多电力工程软件中,被公认具有高质量及高信赖的电力工程软件,它被许多电力公司、研究机构及学校等电力系统仿真之标准软件。
数据中心数据一致性治理工具
概述
针对电力监控系统网络安全防护管理要求开发,符合《中华人民共和国网络安全法》、《电力监控系统安全防护规定》、《国家电网公司电力监控系统网络安全运行管理规定(试行)》等国家有关规定。解决安全等级保护测评中普遍存在的系统风险及管理漏洞,解决安全审计(G)、 恶意代码防范(G)、入侵防范(G)、 备份和恢复(A),迅速降低安全风险,提高电力监控系统安全防护水平,提升等级保护测评综合分值。将传统的多个独立安防产品高度继承,运行状态及告警信息醒目易读,日常巡检一般运行值班人员即可胜任。
价值
综合运用多种手段(主机存活探测,智能端口检测,操作系统指纹识别等)全面、快速、准确的发现被扫描网络中的存活主机,识别其属性,包括主机名称、设备类型、端口情况、操作系统(Windows、Linux、Unix)以及开放的服务等,为进一步脆弱性扫描做好准备。利用已经发现的设备信息进行针对性分析,以发现主机上操作系统(Windows、Linux、Unix)的弱点和漏洞,同时保证分析结果的准确。
无线电力调度数据专网系统
概述
随着电力行业的信息化和智能化水平不断提高,无线电力调度数据专用系统的安全性、及时性、可靠性、灵活性等特点,在电网信息通信、运维检修、营销、安监、电力调度中心等众多部门有这广泛的应用。
价值
无线电力调度数据专网系统是电力是电力能源稳定输出的重要保障,其在电力系统中的维护需要各项信息技术的支持,电力通讯技术可以保证电力系统的各项数据有效传输,时代在不断的发展,企业的技术也必须与时俱进。由此可见,维护好电力调度数据网可以有效的完善电力系统,使电力企业发展的更快等好。
PMS数据治理工具
概述
随着国网公司PMS系统建设的完成和深化应用的推进,数据质量已成为系统高效应用的重要因素,如何高效、全面的识别不完整数据及异常数据,是实现PMS系统数据的规范性、标准化的基础.通过PMS数据质量检测工具研制,依靠自动化数据质量分析工具提高数据质量管理水平,改善了数据质量,全面提升了PMS系统数据质量的自动化、信息化水平。
价值
该工具解决调配联动、PMS档案异动、线变关系模型校验、营配档案一致性等问题,它在设计上支持可伸缩性的大规模并行处理。包括图和时间序列分析。这个方法减少了客户在基础设施管理和扩展方面的压力。
无人机智能巡检解决方案
概述
传统的无人机工作时在顶部及其他角度存在视觉盲区,我们的无人机,利用倾转技术,凭借X型独立独立旋转旋翼结构,可任意改变飞行模态并保持精准悬停,可实现全向巡检,满足警用追踪,现场取证等对机动性能要求高的场合。
价值
全面管理,具备显示飞行参数和航迹、航路规划和实时修改飞行计划、重新设置任务样式等功能先进的飞行控制系统和信息处理系统,可接受标准视频信号、实时处理/存储图像,数据叠加等能力,有具体目标定位和引导击打能力,且能与上级上级指导籍贯、情报处理中心和指挥系统相通联。
PMS数据治理工具
概述
随着国网公司PMS系统建设的完成和深化应用的推进,数据质量已成为系统高效应用的重要因素,如何高效、全面的识别不完整数据及异常数据,是实现PMS系统数据的规范性、标准化的基础.通过PMS数据质量检测工具研制,依靠自动化数据质量分析工具提高数据质量管理水平,改善了数据质量,全面提升了PMS系统数据质量的自动化、信息化水平。
价值
该工具解决调配联动、PMS档案异动、线变关系模型校验、营配档案一致性等问题,它在设计上支持可伸缩性的大规模并行处理。包括图和时间序列分析。这个方法减少了客户在基础设施管理和扩展方面的压力。
无人机智能巡检解决方案
概述
传统的无人机工作时在顶部及其他角度存在视觉盲区,我们的无人机,利用倾转技术,凭借X型独立独立旋转旋翼结构,可任意改变飞行模态并保持精准悬停,可实现全向巡检,满足警用追踪,现场取证等对机动性能要求高的场合。
价值
全面管理,具备显示飞行参数和航迹、航路规划和实时修改飞行计划、重新设置任务样式等功能先进的飞行控制系统和信息处理系统,可接受标准视频信号、实时处理/存储图像,数据叠加等能力,有具体目标定位和引导击打能力,且能与上级上级指导籍贯、情报处理中心和指挥系统相通联。
电力用户用电行为分析系统
概述
了解用户行为路径,优化核心转化路径,提高转化,把访客变成客户,把流量变成注册和购买。记录每一个用户每次点击、跳转、注册、购买等全量用户行为数据,优化运营策略,改善用户体验流程,提高流量转化。
价值
无需求助工程、数据人员,无需等待排期,根据自己的需求,即可制作各种KPI 报表,运营数据一目了然。降低时间成本,提高工作效率。
电能质量智能分析系统
概述
电能质量智能分析系统实现了监测数据的实时展示;电能质量评估模块可进行电压偏差、谐波、三相不平衡、频率偏差、电压波动与闪变等单指标评估。
价值
这套系统可以依据大量历史监测数据对电能质量进行分析,得出预测与预警,利用灰色预测、线性回归预测和随机时间序列预测等智能算法,对相关电能质量指标的进行分析。
同期线损指标优化完善
概述
电力企业单位应该采用无功功率补偿设备提高功率因数。在负荷的有功功率P保持不变的条件下,提高负荷的功率因数,可以减小负荷所需的无功功率Q,进而减少发电机送出的无功功率和通过线路及变压器的无功功率,减少线路和变压器的有功功率和电能损耗。对电网进行升压改造。在负荷功率不变的条件下,电网元件中的负荷损耗部分随电压等级的提高而减少,提高电网电压,通过电网元件的电流将相应减小,负载损耗也随之降低。
价值
在全方位、多层次展示线损结果,实现了各专业、电网设备、客户、计量等信息的实时统一监测和跟踪分析后。电力企业可以固化发布机制,以用促建、以用促管,深入分析异常指标,针对性开展故障消缺和数据治理,借助运监平台达到主动暴露问题、引起广泛关注、促进线损合格率逐步提升的目的。
电动汽车在线监测系统
概述
以实现智能电网削峰填谷、优化电网负荷平衡、促进电网节能减排以及优化电动汽车充电交通为目的,阐述了研究智能电动汽车充电在线监测系统的必要性。
价值
包括与动力电池直接连接并采集电池数据的在线监测终端和上位机,所述的在线监测终端还通过CAN总线从电动汽车的动力电池管理系统中采集数据,然后将采集到的数据通过无线网络传送给上位机,上位机的监测软件对数据进行分析、处理、显示和存储。本实用新型的有益效果在于:通过无线方式,将在线监测终端的电池数据传送给上位机,上位机的监测软件不仅能够对动力电池的运行状态进行远程实时监测,同时借助上位机强大的运算能力和丰富的系统资源,还能对动力电池的大量历史使用信息进行存储和分析,为进一步准确地评估电池寿命和剩余容量提供足够的数据来源。
TMR系统巡检与运维服务
概述
近年来通信行业经历了不断的发展和变革,行业竞争环境的复杂化,新业务新技术的进一步应用、体制变革的大力推进、以及企业提质增效的急迫需求,使得通信企业对网络运行维护的支撑能力要求变得更高。巡检工作作为网络运行维护的基础工作之一,在传统的维护模式下,无疑面临着投入人力多,工作量大,维护成本高,且巡检质量无法保障等问题。寻求更高效率,更高质量的巡检方式,用TMR系统代替传统的人工巡检方式成为首选。
价值
电力调度自动化系统涵盖了各种实时监视控制电网运行的系统,也包括各种非实时的应用系统,涵盖范围广,专业系统众多,是由多种硬件、软件共同构成的一个复杂的运行系统,硬件装置较多,并且这些系统分散在不同的地域,通信环境也较复杂。自动化系统的安全运行,对于支撑电网运行具有重要的意义。随着电力应用的不断增加和扩展,电力调度自动化系统所涉及的内容越来越多。
大容量SCADA实时库解决方案
概述
在网络技术高度发达的今天,分布式应用日益普及,各类企事业用户纷纷采用先进的技术手段来管理跨地域、跨时空的实时监控系统,采用分布式实时数据库是实现这种应用的有效手段。
价值
采用压缩存储,可以处理10万点以上的数据,历史数据可以保存5年以上,并保证数据处理精确度和速度。电力部华北电科院在同步相角监测系统(SPMS)中,利用力控实时计算、监视各个站的相角、频率、电压、功率、潮流、PMU装置统计信息,并计算功率因数、有功功率和无功功率,当站点发生故障或报警时,系统从设备中及时调出事件顺序记录(SOE)表并插入到历史趋势中进行显示和分析。
它综合利用了计算机技术、控制技术、通信与网络技术,完成了对测控点分散的各种过程或设备的实时数据采集,本地或远程的自动控制,以生产过程的全面实时监控,并为安全生产、调度、管理、优化和故障诊断提供必要和完整的数据及手段。SCADA系统属于典型的分布式计算机应用系统,在这样的系统中,良好体系架构意味着更高效、稳定,具有行业应用的灵活适应性,在需求变更的情况下可适配于多业务场景,满足用户的要求。
省地两级CIM-E文件实时采集系统
概述
由于智能电网调度技术支持系统监控的电网规模越来越大,需要处理的实时数据量越来越大,多个调度系统间需要共享的实时数据也越来越多。大运行体系的建设使得智能电网调度技术支持系统在采集范围、服务对象和功能要求等方面都有了很大的拓展。
价值
根据更新后备调的离线CIM/E文件的记录更新备调的在线CIM/E文件的记录。本发明专利技术可以有效地保证主备调采集配置信息的一致性,在需要时,使备调能够快速平滑的转换为主调,保证了信息的安全性和准确性。
EMS图模一体化工具
概述
随着大运行体系的建设和实施,智能电网技术支持系统的技术架构和管理方式发生了重大变化,调控一体是其重要特性,自动化系统承载了更多的技术和更高的安全要求。
价值
及时有效反应反应事故跳闸或重要保护动作,立即切入调控人员值守界面,同时发出事故警笛,以便调控人员进行事故处理。
根据国家“十三五”规划纲要关于实施制造强国战略的纲领性要求,加快发展新型制造业,实施智能制造工程,加快发展智能制造关键技术装备,强化智能制造标准、工业电子设备、核心支撑软件等基础,培育推广新型智能制造模式,推动生产方式向柔性、智能、精细化转变成为制造业未来工作的重中之重。
随着迈入工业4.0时代,智能制造所产生的数据量剧增,且形式趋于多元化,这些数据中蕴含着大量待发掘的价值,数据作为企业管理资产的理念被越来越多的人所接受。如何能够快速高效的利用这些数据,成了制造企业的管理者的新课题。
随着制造业的信息化投入不断加大,各类业务系统集中建设,企业信息化应用水平不断提高,企业正逐步从信息系统集中建设阶段转变到集成或数据管理阶段。如何实现企业内数据的横向融合、纵向贯通,为企业精益生产、协同研发、敏捷管理提供有效地管理手段已经成为企业迫在眉睫的重要任务。
要实现这些目标和要求,就需要将传统制造业与各种前沿技术相结合,从中寻求技术创新和技术突破点。
可以利用爱可生智能制造大数据平台在数据存储、整合、挖掘和分析方面的优势,对大量的生产制造工艺数据进行再次利用,发现一些生产制造过程中的潜在规律,进而去改进整个生产制造工艺,提高产品质量和生产效率。
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1.数据源
爱可生智能制造大数据平台的数据来源包括制造企业的各种业务系统以及外部的各种数据资源。主要包括如下:
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2.功能架构
爱可生智能制造大数据平台是一套针对生产制造企业实现智能制造设计开发的全方位、一体化大数据平台,它从生产制造数据的采集、加工、存储、挖掘、应用、展现等方面管理数据、挖掘数据、利用数据,以数据驱动生产制造智能化的方式帮助企业实现智能制造。
整个平台主要包括如下几个功能模块:
数据采集同步 负责从业务系统采集各种业务数据。主要包括批量采集与实时采集两种采集模式。批量采集主要是采集一段时间内的业务数据,主要由批量数据导入和批量文件同步组成。实时采集主要针对实时变化的数据的采集,主要由变化数据采集、增量文件同步、消息数据接入、网络信息爬取等组成。 数据整合加工 负责对来自业务系统的数据进行整合加工处理。主要分为两种整合加工模式,一种是基于ODS的数据整合,它包括数据清洗、数据转换、数据汇总等几个主要组成部分;另一种是针对实时数据的实时处理,主要利用分布式消息缓存服务与流式处理技术,开发适合特定业务场景的流式数据整合加工程序,实现及时快速地的数据整合加工。 分布式数据存储 分布式数据存储是整个智能制造大数据平台的核心,负责管理数据中心的存储的全部数据,通过Hadoop和MySQL集群两种数据存储管理架构,提供数据仓库、分布式文件系统、时序数据存储等数据存储管理功能,实现对结构化数据、非结构化数据和半结构化数据的存储管理,同时也管理整合加工后的主数据与各种主题数据,并通过数据总线提供各种数据访问能力。 | 高性能机器学习平台 高性能机器学习平台基于分布式架构设计,提供了多种面向智能制造的基础算法库与基础模型,开发人员可以利用平台提供的数据采集、数据处理、特征处理、模型训练、模型评估、模型发布等功能构建面向不同应用需求的机器学习模型,以实现面向智能制造的诊断、预测、调控等。 统一数据服务 统一数据服务是数据中心对外提供数据的桥梁,可以根据不同的业务需求,将数据中心的各种数据定制成不同形式的服务供外部的程序或者应用进行访问,同时,通过各种安全机制,保障服务的安全性,进而保障数据中心数据的安全性。 可视化数据展现 负责提供基于智能制造大数据的多维度智能分析和展示功能,支持自主构建分析建模,展示样式覆盖历史变化趋势图、空间几何投影图、散点图、雷达图等。 分布式集群统一监控管理 利用集群管理技术,通过WEB的系统管理方式,降低系统管理的复杂度,使得在任何环境下都能够以最简单的方式管理整个数据中心系统。同时,利用各种安全防护措施,从硬件网络、软件设计、操作流程、权限分配等方面对整个数据中心进行安全防护,保障全部数据与系统各个模块的安全性。 |
3.技术架构
爱可生智能制造大数据平台基于分布式架构,采用分层、模块化、可扩展思想设计,所有模块与处理层次均采用高可用设计,任何一个模块、数据处理节点发生故障,都不会影响整个系统的正常运行;并且可以根据业务发展,动态调整处理节点,实现平台能力的线性扩展。
具体技术架构如下:
随着航空航天等高端制造业行业企业多年的信息化建设成果,针对从研发、工艺、仿真、试验、生产、运营等方面,先后建立了如PDM、CAPP、MES、TDM、ERP等承载数据和业务管理职能的信息化系统或平台,因此,在企业内部沉淀了大量的业务数据。随着满足产品任务的快速响应需求,企业在运营等方面力求创新和发展,从最初的粗放式运营逐渐向精细化运营转变。如何从已有的海量数据中挖掘知识与价值,如何依托于大数据技术指导企业经营决策,成为制造企业急需解决的问题。
同时,在国家十四五规划纲要国家数字化智能化转型的大背景下,企业信息化的建设更需要统筹兼顾,使企业数据“管起来”、“用起来”、“活起来”为目标。积极开展了新一代科研生产信息系统的建设工作,来优化完善数字化制造体系,为科研生产管控赋能。
因此,在与企业的交流中我们也发现,很多企业在制定了数字化转型顶层战略之后,在战略落地实施的过程中依然面临着很大的挑战。尽管大多数企业都会收集和存储在企业运营中产生的海量数据,但并不能有效的利用这些数据为企业创造价值。拥有数据并不等于拥有资产。
目前企业数字化转型中薄弱环节的第一环,也是最基础的一环在于数据融合,包括如跨业务系统数据融合能力缺乏;原始数据采编能力不充分;设计、生产、测试、检验等全链条数字化程度不足;业务应用开发成本高、周期长;业务相关的科学计算能力缺乏等。如何打通企业业务和数据,使“一切业务数据化,一切数据业务化”,更让数据资产作为生产资料融入业务价值的创造过程,使之持续产生价值。大部分航空航天等制造业企业选择上海爱可生信息技术股份有限公司在2021年开发和实施新一代数据智能产品落地,让数据资产创造数据价值的解决方案。