1、“.....其中电网省调中心存储的数据种类和数量都最多,并且能够通过访问地放调度数据,从而实现电网内部共享电力系统数据。但目前的电网省调中心内部的监内部各层各模块间实现标准化的接口和集成模式,与外部系统集成在安全可控状态下采用开放式的集成接口。分布式电力大数据分析计算平台总体功能模块可分为两个部分,分布式数据存储管理及计算模块和系统业务逻辑功能实现模块,模块也可以物理地分为平台前端模块和平台后端服务模块。在后端模块中,包含了业务计算核心模块和业务支持模块及数据存储及访问管理模块。在前端模块中,主要包括平台业务支持基础模块性分析,实现对电力设备运行状态的评估与决策,取得了良好的效果。参考文献胡炎,董名垂,韩英铎电力工业信息安全思考电力系统自动化,宋亚奇,周国亮,朱永利智能电网大数据处理技术现状与挑战电网技术冯剑红......”。

2、“.....。电力系统大数据平台的数据分析与研究原稿。平台实现多层架构松耦合数据源层数据采集层存储与处理层应用层。平台分多个子系统并实现度,重视数据分析速度的电力设备状态监测方法。针对目前电力设备状态监测的海量多样的数据处理的问题展开研究,在多元信息聚合基本架构的基础上,提出了面向大数据的电力设备状态监测多维信息聚合方法架构。各类原始数据首先经过数据预处理,完成数据清洗数据变换和数据压缩。预处理后的数据经过数据级的聚合,完成简单的维关联,提取特征明显的特征量,并将它们保存在数据库中。经过低级聚合以后的数据,在电力系统大数据平台的数据分析与研究原稿发展的现状,介绍了电力大数据的主要特点和关键技术。以目前电力设备状态监测遇到的困境为着手点,详细阐述了大数据在状态监测中的应用思路。确定了以预测为首要目标,以相关性分析和信息聚合为主要方法的大数据分析,弱化数据监测精度......”。

3、“.....针对目前电力设备状态监测的海量多样的数据处理的问题展开研究,在多元信息聚合基本架构的基础上,提出了面向大数据的电力设备预处理和数据级的数据融合。经过预处理的类数据和数据级聚合得到的信息通过数据传输网络,将初步处理的数据上传到通信控制器,完成数据的规约转化介质转化简单的特征提取和数据存储。通信控制器再通过以太网等方式,将数据上传到信息聚合大数据平台,实现信息级的聚合和决策级的聚合。结语智能电网及大数据技术的发展,本文提出了种分布式电力大数据计算分析平台,旨在为新的电力系统数据中心提供套完整的功据存储。通信控制器再通过以太网等方式,将数据上传到信息聚合大数据平台,实现信息级的聚合和决策级的聚合。结语智能电网及大数据技术的发展,本文提出了种分布式电力大数据计算分析平台,旨在为新的电力系统数据中心提供套完整的功能强大的,集数据存储数据安全访问管理数据计算与分析功能于体的软件系统平台......”。

4、“.....通过分析大数据和电力大数据相关关系。相关性分析不仅计算环节简练,而且它的分析是基于数据驱动的,不会受到已有概念模型的束缚,更容易发现新的信息。信息大数据平台的关键技术基于以上对面向大数据的电力设备状态监测架构的分析,提出典型的大数据信息聚合方式的大数据分析系统。该应用系统包括了数据的采集传输转化存储聚合发布,是个完整的电力监测釆集分析发布式的大数据分析体系。现有的电力设备状态监测系统都是釆用设备的类以物理地分为平台前端模块和平台后端服务模块。在后端模块中,包含了业务计算核心模块和业务支持模块及数据存储及访问管理模块。在前端模块中,主要包括平台业务支持基础模块计算核心业务模块和电力大数据定制分析计算支持模块。在传统的电力监测数据分析中,需要处理的数据量很有限,而且这些数据是通过随机采样得到的,并不是全体数据或是较为完整的数据......”。

5、“.....需要通信息来进行设备状态估计的,但在电力大数据时代,数据采集节点数量和种类都在快速的增加,状态监测系统的底层会连续不断上传多源异构巨量的数据。如果还是依照传统的状态监测系统的数据处理方法,不但会使处理速度的大幅降低,还会导致设备状态判断的。因此按数据的不同类别将状态监测量分成电气量状态量过程量类,分类釆集是很有必要的。类传感器釆集类数据首先在低层次的数据节点实现对原始数据的分类随着智能电网的不断建成,电力系统的数据种类数据量数据复杂度都在爆发式增长,电力系统的数据存储管理已然面临具体挑战,对电力系统的数据的价值挖掘就更有大量技术研究工作有待开展。目前的电力系统运行数据主要集中于各变电站电网地放调度和电网省调中心中,其中电网省调中心存储的数据种类和数量都最多,并且能够通过访问地放调度数据,从而实现电网内部共享电力系统数据......”。

6、“.....与之相伴的深度机器学习甚至人工智能相关技术都得到了长足发展,整个大数据技术呈现蒸蒸日上的形式,并落地生根到了各行各业,电力行业也不例外。随着大数据技术在电力行业得到应用,电力大数据的概念被提出,并开始被电力行业相关从业人员及科研人员开始研究。伴随着大数据技术的发展,大数据分析计算平台也被提出和研发,不同于传统的计算统计分析软件,大数据分析计算平台支持更多种类的数据评估,根据需求,给出决策。根据电力设备状态监测数据多源异构的特点,建立基于电力设备多种状态量的多维支持向量,通过对历史数据进行提炼,形成个可以不断生长的电力设备状态支持向量集,通过对状态监测数据与支持向量集之间的相关性分析,实现对电力设备运行状态的评估与决策,取得了良好的效果。参考文献胡炎,董名垂,韩英铎电力工业信息安全思考电力系统自动化,宋亚奇,周国亮,朱永利智能电网大数能强大的......”。

7、“.....以全面满足新电力系统数据中心的所有数据相关存储及计算分析需求。通过分析大数据和电力大数据发展的现状,介绍了电力大数据的主要特点和关键技术。以目前电力设备状态监测遇到的困境为着手点,详细阐述了大数据在状态监测中的应用思路。确定了以预测为首要目标,以相关性分析和信息聚合为主要方法的大数据分析,弱化数据监测精信息来进行设备状态估计的,但在电力大数据时代,数据采集节点数量和种类都在快速的增加,状态监测系统的底层会连续不断上传多源异构巨量的数据。如果还是依照传统的状态监测系统的数据处理方法,不但会使处理速度的大幅降低,还会导致设备状态判断的。因此按数据的不同类别将状态监测量分成电气量状态量过程量类,分类釆集是很有必要的。类传感器釆集类数据首先在低层次的数据节点实现对原始数据的分类发展的现状,介绍了电力大数据的主要特点和关键技术。以目前电力设备状态监测遇到的困境为着手点......”。

8、“.....确定了以预测为首要目标,以相关性分析和信息聚合为主要方法的大数据分析,弱化数据监测精度,重视数据分析速度的电力设备状态监测方法。针对目前电力设备状态监测的海量多样的数据处理的问题展开研究,在多元信息聚合基本架构的基础上,提出了面向大数据的电力设备系统的数据处理方法,不但会使处理速度的大幅降低,还会导致设备状态判断的。因此按数据的不同类别将状态监测量分成电气量状态量过程量类,分类釆集是很有必要的。类传感器釆集类数据首先在低层次的数据节点实现对原始数据的分类预处理和数据级的数据融合。经过预处理的类数据和数据级聚合得到的信息通过数据传输网络,将初步处理的数据上传到通信控制器,完成数据的规约转化介质转化简单的特征提取和数电力系统大数据平台的数据分析与研究原稿输入更复杂的数据分析算法,从而跳出传统的数据计算分析软件的局限,提供更强大的数据计算分析能力......”。

9、“.....与之相伴的深度机器学习甚至人工智能相关技术都得到了长足发展,整个大数据技术呈现蒸蒸日上的形式,并落地生根到了各行各业,电力行业也不例外。随着大数据技术在电力行业得到应用,电力大数据的概念被提出,并开始被电力行业相关从业人员及科研人员开始研究发展的现状,介绍了电力大数据的主要特点和关键技术。以目前电力设备状态监测遇到的困境为着手点,详细阐述了大数据在状态监测中的应用思路。确定了以预测为首要目标,以相关性分析和信息聚合为主要方法的大数据分析,弱化数据监测精度,重视数据分析速度的电力设备状态监测方法。针对目前电力设备状态监测的海量多样的数据处理的问题展开研究,在多元信息聚合基本架构的基础上,提出了面向大数据的电力设备中电网省调中心存储的数据种类和数量都最多,并且能够通过访问地放调度数据,从而实现电网内部共享电力系统数据。但目前的电网省调中心内部的运行系统......”。