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面向智能电网应用的电力大数据关键技术
  • ISSN号:0258-8013
  • 期刊名称:《中国电机工程学报》
  • 时间:0
  • 分类:TM711[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构:[1]华中科技大学电气与电子工程学院,湖北省武汉市430074, [2]国网技术学院,山东省济南市250002
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(51228701)
中文摘要:

大数据为智能电网的发展注入新的活力,掌握电力大数据的关键技术对电力行业的可持续发展和坚强智能电网的建立具有重要意义。在分析大数据、云计算、智能电网三者关系的基础上,给出具有通用性的电力大数据平台总体架构,并从电力大数据的集成管理技术、数据分析技术、数据处理技术、数据展现技术4个方面深入探讨符合电力企业发展需求的大数据关键技术的选择。最后通过3个典型案例,分析了电力大数据关键技术在新能源并网、风电机组安全评估、电网灾难预警上的应用。大数据关键技术在电力行业的广泛应用必将带来行业的变革,将智能电网的发展推向新的阶段。

英文摘要:

Application of big data techniques in power system will contribute to the sustainable development of power industry companies and the establishment of strong smart grid. This paper introduced a universal framework of electric power big data platform, based on the analysis of the relationships among the big data, cloud computing and smart grid. Then key techniques of electric power big data were discussed in four aspects, including big data management techniques, big data analyzing techniques, big data processing techniques and big data visualization techniques. Finally, the paper presented three typical application examples of electric power big data techniques which were new and renewable energy integration, wind turbine condition monitoring and assessment, power system catastrophic failure prediction. The application of big data technologies in smart grid will bring deep change and brilliant future to power system, and will promote the development of power industry to a new generation.

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期刊信息
  • 《中国电机工程学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国电机工程学会
  • 主编:张文涛
  • 地址:北京清河小营东路15号 中国电力科学研究院内
  • 邮编:100192
  • 邮箱:pcsee@epri.sgcc.com.cn
  • 电话:010-82812536 82812534 82812545
  • 国际标准刊号:ISSN:0258-8013
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2107/TM
  • 邮发代号:82-327
  • 获奖情况:
  • 1992年全国优秀科技期刊三等奖,1992年中国科协优秀科技期刊二等奖,1996年中国科协优秀科技期刊二等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:98970