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【研究】从配电到用电的大数据分析研究

2015-08-12 08:16来源:供用电杂志关键词:大数据配电侧用电负荷收藏点赞

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公共服务层实现应用系统的基础功能,如数据模型管理、业务流程控制、服务总线、业务权限管理等功能。在公共服务层和数据处理层之间采用支持高并发、低延时事务操作的分布式内存数据缓存技术,降低业务应用操作与数据处理层之间的耦合性,提高应用服务响应效率。

业务应用层构建节电、用电预测、网架优化、错峰调度4项业务,实现配用电大数据应用系统的典型业务功能。采用模块化软件设计方法实现4个模块功能的即插即用,并在充分考虑模块之间的信息联络及功能联合的基础上,遵循规范的接口,实现模块之间的功能融合,从而实现4个业务模块之间既可独立运行,又可协作互补。

3.智能配用电大数据关键技术

目前,国内外对智能配用电大数据的研究大部分处在研究和探索阶段,随着研究的深入和技术的发展,对智能配用电关键技术的研究将着重从以下方面进行。

3.1智能配用电大数据体系架构及数据集成技术

智能配用电大数据体系架构及数据集成技术研究包括3个方面:配用电大数据体系架构、多源异构配用电数据集成及存储处理技术、大数据可视化技术,智能配用电大数据体系架构及数据集成技术图见图2。

图2 智能配用电大数据体系架构及数据集成技术图

3.1.1 配用电大数据体系架构

配用电大数据体系架构包括硬件架构、评估方法、技术标准和安全体系。具体包括:①分布式大数据采集、存储和处理硬件体系架构的集群节点规模、硬件优化配置、网络拓扑结构及系统可靠性和可扩展性;②面向数据密集型配用电大数据应用的批处理、图计算和内存计算架构;③面向计算密集型配用电大数据应用的高性能计算架构;④配用电大数据体系结构评估方法;⑤配用电大数据元数据、数据交换等技术标准规范;⑥配用电大数据访问认证、数据存储和隐私加密等安全技术。

原标题:【特别策划】田世明:智能配用电大数据关键技术研究
投稿与新闻线索:陈女士 微信/手机:13693626116 邮箱:chenchen#bjxmail.com(请将#改成@)

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