基于移動智能體多級電力控制中心互聯(lián)通信平臺模型

隨著互聯(lián)網(wǎng)對經(jīng)濟社會的深刻變革,互聯(lián)網(wǎng)平臺經(jīng)濟是近年產業(yè)經(jīng)濟學研究的前沿。本研究對"互聯(lián)網(wǎng)+地質"平臺模式進行了初步的探索,首先介紹了平臺經(jīng)濟以及互聯(lián)網(wǎng)平臺的概念特征,然后結合地質行業(yè)"互聯(lián)網(wǎng)+"的特點,分析"互聯(lián)網(wǎng)+地質"平臺應具有的特性,在此基礎上,提出"互聯(lián)網(wǎng)+地質"平臺的內涵、客戶、平臺功能和建設目標,最后研究分析了"互聯(lián)網(wǎng)+地質"平臺存在的困難,并提出了建設"互聯(lián)網(wǎng)+地質"平臺的有關意見和建議。

bim技術已在許多工程項目的建設過程中得以應用。如何利用bim模型進行工程驗收，尚無統(tǒng)一的標準和成熟的方法。主要探討在工程驗交環(huán)節(jié)基于bim技術的工程驗交平臺進行驗收交付的bim模型標準，包括bim模型的構件精度標準，拆分標準，命名規(guī)范以及與驗交階段文件之間的關聯(lián)關系等。

分析了電力系統(tǒng)信息的橫向集成(集成化平臺)和縱向集成(網(wǎng)絡化平臺)的特點和需求,提出在多智能體系統(tǒng)(mas)模型上構建面向服務架構(soa)結構體系解決電力信息系統(tǒng)集成問題;分析了電力信息系統(tǒng)的集成框架,提出了接口智能體(界面層)、信息集成總線和服務智能體(模型層)、決策/協(xié)調層的三層結構;分析了soa的元模型機構,提出聯(lián)邦管理智能體的概念,形成在soa模型下的多智能體的聯(lián)邦或聯(lián)盟的協(xié)作關系。

負荷預測是電力系統(tǒng)研究和電網(wǎng)規(guī)劃的重要組成部分。采用隱馬爾可夫模型,訓練過程采用baum-welch算法,在matlab軟件上隱馬爾可夫模型進行訓練,得到負荷特性預測最優(yōu)模型,解碼預測過程采用viterbi算法,通過模型可預測下一年地區(qū)負荷特性。以廣東電網(wǎng)2011年至2016年負荷數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù)對隱馬爾可夫模型進行訓練,并對2017年廣東典型日負荷率進行預測,仿真結果具有較優(yōu)的準確性和計算效率。

電力通信中心站是地區(qū)通信網(wǎng)的核心,傳輸網(wǎng)管監(jiān)控著整個地區(qū)電力通信網(wǎng)的運行情況,通常需安排人員24小時監(jiān)控值班。本文研究了一種基于電力通信中心站網(wǎng)管平臺的電子值班系統(tǒng),通過將傳輸網(wǎng)管系統(tǒng)和動力環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)的有效結合實現(xiàn)電力通信中心站無人值班,在提高電網(wǎng)運營維護水平的同時,節(jié)省了大量的人力。

提出一個面向電力行業(yè)基于數(shù)據(jù)包技術的移動作業(yè)平臺,與通用的移動中間件平臺解決方案相比,它重點解決移動作業(yè)模式、數(shù)據(jù)包、數(shù)據(jù)同步等關鍵技術,普通的移動作業(yè)可直接基于此移動作業(yè)平臺構建運行,同時還可以針對特定的業(yè)務特點進行有針對性的性能優(yōu)化,有效地滿足了電力行業(yè)對于移動信息化所要求的高效、安全、成本低的特性,最后其在國家電網(wǎng)生產管理移動作業(yè)系統(tǒng)得到了應用和驗證,取得了良好的效果。

電力體制改革給電力企業(yè)的經(jīng)營帶來了巨大的影響,市場競爭使得電力企業(yè)面臨越來越多的挑戰(zhàn)。電力企業(yè)必須提高自身的核心競爭力以獲得持續(xù)發(fā)展的優(yōu)勢。而

針對防汛度夏對電網(wǎng)的要求，電力調控中心于6月21日舉行了反事故演習，本次演習 旨在提高和檢驗調度運行人員故障預防、預控和應急處置能力，進一步提升調度員安全責任 意識和事故處置能力。 本次演習以目前赤峰地區(qū)電網(wǎng)的實際運行方式為題目設置點，涉及發(fā)電機組、母線、線 路等多類電氣設備，設計了多重故障，重點考察調度員在突發(fā)狀況時對電網(wǎng)運行方式變更的 敏銳感知能力、對故障信息的快速判斷能力、以及在斷面控制、電壓調整、關鍵設備操作、 帶電作業(yè)等方面的綜合應對能力。實際檢驗了調度員對限電序位表、重大事件匯報制度、重 要負荷以及復誦制度、事故處理相關規(guī)定的掌握情況，演習過程中，演習調度員表現(xiàn)出良好 的心理素質，沉著冷靜，嚴格按照調度規(guī)程和操作規(guī)定，積極采取應對措施降低事故對電網(wǎng) 的影響，表現(xiàn)出了較好的指揮、協(xié)調、處理電網(wǎng)事故的能力。 演習從15:30開始到17：2

由于傳統(tǒng)古建筑文物展示方式無法滿足當前國內外參觀者的需求,因此文中源于mvc思想和經(jīng)典三層架構提出了一種新的六層架構分層模型,即表示層、控制層、域模型層、業(yè)務邏輯層、數(shù)據(jù)持久層和數(shù)據(jù)層,并將s2sh輕量級框架技術和ajax前端技術融合到各層構建了古建筑文物展示平臺的架構,然后結合web3d等技術實現(xiàn)了該平臺。實際開發(fā)表明,基于該分層模型所構建的古建筑文物展示平臺具有良好的擴展性、維護性和交互性,有效改變了古建筑文物的傳播方式,讓國內外參觀者足不出戶就能欣賞到中國各地著名的古建筑文物。

由于市場需求的不均勻性,加工制造企業(yè)存在訂單的生產不平衡的現(xiàn)象。隨著互聯(lián)網(wǎng)及自動化應用不斷普及,針對全國各地市場需求不一的現(xiàn)象,利用移動實時互聯(lián)的思想,并借鑒\"互聯(lián)網(wǎng)+制造\"的線上線下同步的互聯(lián)思維,構建基于實施市場訂單的信息化制造平臺系統(tǒng)設計,為解決制造業(yè)實時根據(jù)訂單需求進行自動化生產。通過該平臺更好地把握市場需求,對生產和資源進行更好地信息化處理與規(guī)劃,為有效且智能安排自動化生產制造模式提供新思路。

由于傳統(tǒng)古建筑文物展示方式無法滿足當前國內外參觀者的需求,因此文中源于mvc思想和經(jīng)典三層架構提出了一種新的六層架構分層模型,即表示層、控制層、域模型層、業(yè)務邏輯層、數(shù)據(jù)持久層和數(shù)據(jù)層,并將s2sh輕量級框架技術和ajax前端技術融合到各層構建了古建筑文物展示平臺的架構,然后結合web3d等技術實現(xiàn)了該平臺。實際開發(fā)表明,基于該分層模型所構建的古建筑文物展示平臺具有良好的擴展性、維護性和交互性,有效改變了古建筑文物的傳播方式,讓國內外參觀者足不出戶就能欣賞到中國各地著名的古建筑文物。

關于“12層鋼筋混凝土標準框架振動臺模型試驗 的完整數(shù)據(jù)”供研究單位免費使用的通知 “12層鋼筋混凝土標準框架振動臺模型試驗”項目是由國家自然科學基金重 點項目資助（no.50338040,50025821），在教育部長江學者獎勵計劃特聘教授呂 西林教授的主持下，于2003年6月16日在同濟大學土木工程防災國家重點實驗 室振動臺試驗室完成，2004年1月形成全套完整數(shù)據(jù)。 試驗采用了模型比為1/10的單跨12層鋼筋混凝土框架結構，梁、柱、板的 尺寸由實際高層框架結構的尺寸按相似關系折算，模型材料采用微?；炷梁湾?鋅鐵絲。輸入激勵波形有elcentro波、kobe波、上海人工波和上海基巖波，試 驗中的某些工況同時輸入x、y雙向或x、y、z三向elcentro波或kobe波， 共進行了62個工況。試驗中采用加速度計、應變傳感器量測模型結構的動

通信技術和信息技術的迅速發(fā)展,不僅為電網(wǎng)結構的優(yōu)化和改進提供了技術支撐,而且推動了電力生產作業(yè)方式的改革和創(chuàng)新,移動設備在電力生產中的應用越來越廣泛,在提高電網(wǎng)運行水平、電力生產效率等方面,發(fā)揮著尤為重要的作用,電力生產移動作業(yè)特點變得更加明顯.文章指出了構建電力生產移動作業(yè)平臺的必要性及應用優(yōu)勢,并對其中的平臺模塊組成技術、地理信息系統(tǒng)技術、單線圖互動技術等幾項關鍵技術進行了詳細分析,對電力生產移動作業(yè)平臺的構建起到了技術指導和借鑒作用.

本文分析了在無線通信技術和物聯(lián)網(wǎng)技術高速發(fā)展的環(huán)境下,建設電力移動作業(yè)平臺的必要性,同時從平臺組件、gis應用和單線圖互動等幾個方面闡述了建立電力移動作業(yè)平臺的關鍵技術。

研究boppps教學模型各個階段的任務目標和具體實施方法,按照\"引入—學習目標—前測—參與式學習—后測—總結\"六個階段,在充分研討\"布魯姆教育目標分類法\"\"參與式學習\"等教育理論的基礎上,以跨平臺移動開發(fā)課程的教學為例,提出對\"組件生命周期\"這一知識點的課堂教學設計,給出具體可行的教學內容和教學方法,通過實踐證明boppps教學模型有利于更有效地組織教學過程,提高教學效果。

提出了一種基于云模型的電力負荷預測模型。利用云模型中的云發(fā)生器,分別將有限的國民生產總值和工業(yè)生產總值的增長率和增長變化率樣本數(shù)據(jù)空間擴充為更具隨機性和普遍性的擴展樣本數(shù)據(jù)。以國民生產總值為例,建立國民生產總值與電力負荷之間的規(guī)則推理,構造云規(guī)則推理器。利用云規(guī)則推理器獲得電力負荷預測增長率,將國民生產總值和工業(yè)生產總值獲得的電力負荷預測增長率進行加權平均,并換算得到最終的電力負荷預測值,獲得的預測結果精度高。

隨著經(jīng)濟的發(fā)展,電力需求在全世界范圍內越來越大,而其中清潔能源的發(fā)展占據(jù)了新能源開發(fā)的主導地位.在我國,風力發(fā)電是新能源發(fā)展的重中之重.可是風力發(fā)電的效率很難控制,基于風力大小的發(fā)電依賴于裝機容量,或者說依賴于風電場準備發(fā)出多少電力.黨風電場制造的電力高于實際需求時,由于電力的難于存儲性,多余出的電力實際被浪費,當風電場制造的電力低于實際需求時,又會影響實際的工業(yè)發(fā)展與民用需求.考慮到風電場的裝機容量之巨大,0.1個百分點的效率提升,都會給風電場帶來巨大的經(jīng)濟利益.本文致力于應用組合模型于電力需求預測并得到精確的預測結果,從而指導實際運營中風電場的電力供給計劃.在這篇文章中,ennm(elmannetworkmodel)和arsrm(splinerollingauto-regressivemodel)被應用與短期電力數(shù)據(jù)預測與中長期電力數(shù)據(jù)預測.組合模型的測試在newsouthwales的實際數(shù)據(jù)中測試.就在我們做出研究的期間,newsouthwales的電力需求波動與6000kwh與13000kwh之間.我們通過對總體數(shù)據(jù)的分析,提出了一種新的基于電力卡方測試的分類方式.通過這種方式電力數(shù)據(jù)可以被分為7種.我們以字母a~g來命名分類后的數(shù)據(jù).與此同時,數(shù)據(jù)會被分類為兩個部分,其中的一個部分含有兩個或兩個以下的極值點,另一部分含有三個或三個以上的極值點,這種分類是為了幫助我們更好的研究數(shù)據(jù)特性并為我們能夠更好的應用模型做出貢獻.

文章主要對電力系統(tǒng)機爐協(xié)調控制模型工作效益進行研究。本文綜合系統(tǒng)資料分析了電力系統(tǒng)機爐仿真模型的構建框架并在上述基礎上對電力系統(tǒng)機爐仿真模型功能板進行探究。文章以孤立電網(wǎng)頻率動態(tài)仿真為主,結合控制仿真模型對電力系統(tǒng)機爐控制模型效益進行分析,對仿真結果進行驗證。本文對電力系統(tǒng)機爐控制模型的完善具有一定的貢獻性作用。

文章基于網(wǎng)絡分層思想,提出電力通信網(wǎng)絡的綜合評價模型,該模型把網(wǎng)絡分為業(yè)務層、網(wǎng)絡層和網(wǎng)元層。業(yè)務層指標分為信息透明度、時間透明度和可用度;網(wǎng)絡層和網(wǎng)元層指標分為完備性、可靠性和可擴展性,并分別針對具體網(wǎng)絡給出了指標細則。該指標體系可用于光纜網(wǎng)、傳輸網(wǎng)、數(shù)據(jù)網(wǎng)等多種類型的電力通信網(wǎng)絡的量化評價和網(wǎng)絡優(yōu)化,具有較強的普適性。

隨著我國經(jīng)濟建設和社會生活水平的不斷發(fā)展,當前我國人民對電力也有著全新需求。在這樣的前提下,如何提升電力調度以及監(jiān)控質量就顯得非常重要。在當前的研究中,電力調度控制中心是電力系統(tǒng)進行調度和控制的主要手段,并且能夠取得較好效果。本文即對電力調度控制中心中的電力設備監(jiān)控管理進行了研究。

電力調度控制中心在國家電網(wǎng)中是重要的指揮部門,擔負著電力資源協(xié)調配置的核心責任。本文對電力調度控制中心使用的電力設備監(jiān)控系統(tǒng)進行了介紹,供讀者參考。

1 調度計劃檢修管理培訓資料 山西電力調度控制中心 2017年10月 2 一、培訓內容 年、月、周、日停電檢修計劃（票）申報規(guī)范等 二、上報規(guī)范 屬性名稱填寫說明及要求填寫規(guī)則申報規(guī)范舉例 主題 說明：此屬性為對停電設備的簡要描述， 因設備點選后檢修設備較長，信息不能一 目了然，所以，主題就是檢修設備的簡稱， 平衡后導出信息中的檢修設備為主題，所 以主題的填寫至關重要。 要求：字符不不超過20字符，上報不允 許為空，填報主題必須與檢修設備對應。 線路：電壓等級線路名 稱 母線：站名電壓等級母 線名稱 主變：變電站名主變名 稱（注：編號以#開始） 開關：變電站名稱電壓 等級線路（母線）開關 編號 線路:220kv冶長線 母線：朔州站500kvⅰ母 主變：長鋼站#2主變 機組：太鋼電廠#1機組 其它： 電抗器：曲堤站35kv電容 器 站用變：龍城站35kv#