接触网检测大数据的应用与发展

接触网是保障电气化铁路可靠运营的重要基础设施,对接触网设备进行定期检测并依据结果进行维修,能有效保障铁路供电的可靠性。文中通过对铁路行业大数据技术的应用研究,分析了接触网大数据专业运用现状与目标之间的差距,梳理了为实现大数据应用而进行的数据规范、数据清理等有效检测数据管理手段,然后介绍了对设备状态微小变化识别和接触网质量状态变化趋势分析等智能分析技术,并对其在接触网设备状态预测预警方面的应用进行了阐述,最后介绍了人工智能和云计算等在接触网检测大数据中的应用。     

面向能源互联网的智能化运维管控平台研究

针对目前配网运维管控效能低下、模式单一及技术应用手段无法满足新形势下的配网运维需求等实际问题,为提升配网系统运维管控能力和信息化水平,本文提出了面向能源互联网的配网智能化运维管控平台体系研究方案。并结合能源互联网异构终端的数据接入、客户画像、容器化平台、多传输协议的组件发布方法等相关技术,对配网运维管控平台的业务架构、应用功能、数据开发和物理模式进行相关设计。深度挖掘运检专业数据信息,有效整合配网信息系统,为配电设备智能化、运维检修及管理智能化提供决策支持,从而有效提高运维人员的执行效率和决策水平,实现配网有序规划、精益运维及智能评价的目的。     

基于自适应神经模糊推理系统的智能电表大数据分析研究

随着电力需求的不断增长和智能电表的大量应用,电力数据量大幅提升,对智能电表大数据分析分析提出了更高的要求。为此本文从模糊数学理论和人工神经网络出发建立了自适应神经模糊推理模型,基于安装在用电户的智能电表实际计量得到的电力大数据,进行了模型的训练和测试,最后利用预测模型进行了用电户在24小时内的电力功耗预测,并与智能电表实际测得的功耗数据进行了对比。研究结果表明基于当前智能电表采集的电力大数据,本文提出的预测模型精度得到了较大提升,总体预测精度为84.02%;其中白天时段由于用电随机性较大预测精度在70%左右,而夜间的预测精度均在90%以上。     

人工智能在大数据技术中的应用

阐述大数据技术的特点,人工智能与大数据技术的应用,包括数据采集与处理、自动生成报表、监控报警功能,人工智能电力监控系统可以实时监控电力系统的运行状态,分析电力故障。     

大数据技术在高校发展中的应用策略

阐述大数据技术的特点,大数据推动高校发展中的问题,在教育、管理、科研中的应用策略,利用大数据技术收集更多的数据信息、进行科学决策与分析、实现高效灵活应用。     

基于大数据的校园网络社区建设策略分析

阐述校园网络文化建设的特点,面临的问题,基于大数据的网络社区文化建设措施,包括导向监控机制、网络社区结构化数据方案、大数据分析文化传播途径。     

基于一体化大数据平台的智能电厂的关键技术应用

阐述一体化大数据平台的特点,基于一体化大数据平台下智慧电厂的关键技术及其,大数据的来源、大数据的分层、大数据平台的运行机制。     

智能技术在北半球对流层顶大梯度区时空演变与纬向风关联分析中的应用

基于案例分析,阐述对流层顶梯度的时空分布特征及其与200hPa纬向风风速的关系。结果表明：北半球的对流层顶梯度值变化呈上升趋势,对流层顶梯度与纬向风的风速大小存在显著的正相关关系。     

飞行中强低空风切变影响的大数据分析

利用NCEP再分析资料、机场自动气象观测站资料、以及机场雷达资料,阐述对案例中低空风切变过程的分析,同时分析风切变对飞行的影响,从而提高风切变的预警和预报。此次低空风切变过程发生是由于高空锋经过案例地区移动而产生的风切变。分析表明,低空风切变发生,处于横槽前部,以西南气流为主,案例上空多云且为低高度对流云,地面湿度条件较好。     

基于异构数据的电力短期负荷大数据预测方案

随着多种可再生能源电力的接入,电力系统正在向更智能、更灵活、交互性更高的系统过渡。负荷预测,特别是针对单个电力客户的短期负荷预测在未来电网规划和运行中发挥着越来越重要的作用。提出了一个基于异构数据的电力短期负荷大数据预测方案,该方案收集来自智能电表和天气预报的数据,预处理后将其加载到非关系型数据库中进行存储并做进一步的异构数据处理;设计并实现了一个长短期记忆递归神经网络模型,用于确定负荷分布并预测未来24 h的住宅小区用电量;最后利用一个住宅小区的智能电表数据集对提出的短期负荷预测框架进行了测试,并使用均方根误差和平均绝对百分比误差两个指标,对比了预测模型与两种经典算法的性能,验证了所提模型的有效性。