基于三维建模的电力信息系统可视化管控方法

来源 :信息技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户：buebuewong

【摘要】

：

为了有效提高电力信息系统可视化管控效率及可靠性,提出了基于三维建模的电力信息系统可视化管控方法.根据电力信息系统的场景空间分割示意图,计算击中左包围盒和右包围盒的条件概率;通过计算系统被包围盒包围的场景空间分割代价,划分可视化场景空间;通过采样数据真实值与量测值之间的关系,估计电力信息系统的运行状态;根据可视化管控流程,实现电力信息系统的可视化管控.测试结果表明,所提方法电力信息系统的可视化切换时间较短,低于1.5s,电力信息系统的可视化管控精度高达98％,说明系统可视化的管控可靠性较高.

【作者】

：

郭玮张铁刚李嗣明唐蔚海周志糯

【机构】

：

海南电网有限责任公司信息通信分公司,海口570203

【出处】

：

信息技术

【发表日期】

：

2021年12期

【关键词】

：

三维建模电力信息系统可视化场景空间状态估计

下载到本地 , 更方便阅读

下载此文赞助VIP

声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架

论文部分内容阅读

其他文献

大数据挖掘的用户画像人才标签体系生成方法

为了提升人力资源系统对人才的筛选能力,提高人才标签识别精度,提出基于大数据挖掘与用户画像技术的人才标签生成方法.建立人才标签大数据统计分析模型,设计符合人才资源管理的基础标签赋值体系和聚合规则.结合专家模型和机器学习方法,得到关联规则聚类函数,分析人才标签的关联属性特征分量,实现对人才标签识别和大数据融合聚类分析,进一步实现人才标签生成优化设计.仿真表明,采用所提方法进行人才标签设计的聚类性较好,对用户画像的特征辨识能力较强,勾勒识别各类典型人群的准确度较高.

期刊

大数据挖掘用户画像人才标签边缘轮廓机器学习

基于PSO-BP神经网络的光伏发电功率预测方法

光伏发电系统输出功率的不确定性,对电网安全稳定运行具有重大影响.提出了一种基于PSO-BP神经网络的光伏发电功率预测方法.首先,通过FCM聚类筛选相似样本日,提高了数据分类的准确性;利用KNN方法填充缺失数据,提升样本数据质量.然后,针对BP神经网络预测模型收敛速度慢、易陷入局部最优问题,采用PSO优化预测模型初始参数.实际光伏发电系统功率预测实验表明,该方法能够有效预测各气象条件下的光伏发电功率,且精度较高.

期刊

光伏发电功率预测FCM聚类BP神经网络粒子群算法

基于DTU网口通信的配网设备自动化巡检方法研究

针对传统的配网设备巡检方法存在数据吞吐量差、采集信息结果不精准的问题,提出DTU网口通信的配网设备自动化巡检方法.利用DTU网口通信,连接配网设备和自动化巡检装置,对设备运行状态信息进行采集;计算信号信噪比,过滤干扰数据,对采集信息进行存储读取;挖掘能够代表设备运行状态的评价指标,当整体参数超过临界值时,进行停电监测处理,实现巡检.选取存在故障的配电变压器,改变信噪比、发射端距离及门限值等参数,记录巡检过程的信号吞吐量.结果表明,该方法提高了信号吞吐量和自动化巡检的通信功能.

期刊

DTU网口通信配网设备自动化巡检运行状态巡检参数

基于MLWE的格密码高效硬件实现

后量子密码的发展已经引起各界的广泛关注, 硬件实现效率是后量子密码最终标准的重要衡量指标之一.其中基于模误差学习问题(Module Learning With Errors, MLWE)的CRYSTALS-Kyber格密码是NIST第三轮后量子密码标准中最有希望的一种加密方案, 可变的公钥矩阵维度参数k将基于MLWE的公钥加密方案的安全性扩展到不同级别, 相较于其他格密码方案更具灵活性和安全性.本文首先分析了基于NIST第三轮最新参数q=3329的MLWE的格密码公钥加密方案的算法理论, 并针对其中的核心

期刊

后量子密码格密码数论变换算法模误差学习问题

基于三维建模的电力信息系统可视化管控方法

其他学术论文