電子電氣工程畢業(yè)論文開題報告

　　開題報告是當課題方向確定之后，課題負責人在調查研究的基礎上撰寫的報請上級批準的選題計劃，下面是小編搜集整理的電子電氣工程畢業(yè)論文開題報告，歡迎閱讀查看。

　　題 目：電力系統(tǒng)反外損事故大數據的研究

　　1 課題介紹

　　1.1本課題的設計背景

　　大數據是近年來受到廣泛關注的新概念，是指通過對大量的、種類和來源復雜的數據進行高速地捕捉、發(fā)現(xiàn)和分析，用經濟的方法提取其價值的技術體系或技術架構。所以，廣義上講，大數據不僅是指大數據所涉及的數據，還包含了對這些數據進行處理和分析的理論、方法和技術。大數據早期主要應用于商業(yè)、金融等領域，后逐漸擴展到交通、醫(yī)療、能源等領域，電力系統(tǒng)反外損破壞也被看作是大數據應用的重要技術領域之一。

　　大數據具有4V特征，強調跨領域、多類型數據的融合與利用，其以計算為基礎，在理論研究和實際應用方面涉及一系列軟硬件技術的進步。電力大數據技術是大數據在電力行業(yè)的應用和發(fā)展，包括有分布式存儲、并行計算，以及各種分析算法等組件，并充分吸收電力系統(tǒng)云計算的先進成果。最終實現(xiàn)大數據技術在電力系統(tǒng)的全面應用，從電力系統(tǒng)各子領域出發(fā)的研究和實踐是必經之路。這些子領域中的數據通常也具有多類型、分散和未充分利用的特征，借助大數據技術既可促進子領域的技術進步，也能夠在一個較小的、可控的范圍內驗證、發(fā)展電力大數據技術，并為最終的多領域融合作好準備。事實上，大數據的含義也在不斷演變中，正是在與各類實際問題的互動過程中，才真正具有活力。電力大數據技術是體系化的技術包，而電力系統(tǒng)各子領域通常都具有較為完備的理論體系和強大的應用系統(tǒng)。因此，引入大數據技術的合適方式是針對常規(guī)方法無法解決的問題和潛在需求，選擇電力大數據技術包中能夠為其提供支撐的組件，而不應機械地強調領域數據是否完全符合大數據的特征，或是希望以大數據技術完全取代現(xiàn)有技術。

　　1.2 電力系統(tǒng)故障的危害

　　電力系統(tǒng)運行過程中，可能出現(xiàn)各種故障和異常運行狀態(tài)，其中短路故障是最常見的也是最危險的故障，造成的危害也非常嚴重：

　　1)、短路故障使系統(tǒng)短路電流過大，通過故障點的短路電流及其所產生的電弧，是故障元件受損或造成永久性故障;

　　2)、由于穿越性短路電流很大，在非故障電力元件上迅速發(fā)熱，元件的溫度在短時間內大幅度上升，同時還會受到很大的電動力作用，可以使元件受損變形，使元件的使用壽命縮短。

　　3)、造成電力系統(tǒng)故障地區(qū)的電壓大幅下降，越靠近故障點的地區(qū)，電壓下降越厲害。電壓幅值的高低直接關系到電網的供電質量，由于短路故障導致的電壓下降，會破壞當地電力用戶工作的穩(wěn)定性，影響當地工廠的產品質量。

　　4)、故障會破壞并列運行電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性，引發(fā)系統(tǒng)振蕩，如果不能得到及時有效的控制，可能會導致整個并列的電力系統(tǒng)的崩潰;

　　1.3電力系統(tǒng)外損事故的類型

　　1)、自然因素：地震、冰雹、雷雨、風暴、火災、熱浪、洪水等;

　　2)、安裝調試：回路接線錯誤或接線不可靠、設備安裝調試不到位;

　　3)、認為操作：操作人員誤操作，控制保護系統(tǒng)設置錯誤;

　　4)、維護因素：維護不當、維護更新舊的設備不及時。

　　2研究內容

　　本課題以電力大數據技術的基本支撐為前提，著重探討了電力系統(tǒng)外損事故的特征，以及如何運用大數據技術預防電力系統(tǒng)外損事故，進而達到電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定的運行。

　　3設計思路

　　3.1 反外損結構及其功能

　　輸電線路智能反外損系統(tǒng)的網絡拓撲結構如圖1所示。上海地區(qū)輸電線路智能化反外損監(jiān)控系統(tǒng)由現(xiàn)場視頻采集終端、監(jiān)控中心平臺與監(jiān)控

　　客戶端組成�，F(xiàn)場視頻采集終端部分由視頻采集、信號報警、主控器、電源、無線傳輸組成;通信方式采用的是WCDMA無線傳輸技術，并通過圖像壓縮技術把視頻信號傳送到監(jiān)控中心，支持MPEG4,H.264的壓縮格式，支持雙碼流，圖像無線傳輸幀率最大可達巧幀/s，時延小于55。監(jiān)控中心平臺部分由視頻服務器子系統(tǒng)、實時智能視頻監(jiān)控子系統(tǒng)、監(jiān)控信息子系統(tǒng)組成。監(jiān)控客戶端可利用用戶可通過無線寬帶、有線網絡和智能手機實時監(jiān)控經授權監(jiān)控點的視頻圖像以及控制監(jiān)控點的輔助設備，方便用戶及時掌握現(xiàn)場異常，從而實現(xiàn)實時監(jiān)控。

　　基于上述結構及其功能，系統(tǒng)的工作原理如圖2所示:終端視頻采集裝置采集視頻信號，發(fā)生外力破壞時視頻智能監(jiān)控子系統(tǒng)發(fā)出報警控制信

　　號，控制現(xiàn)場聲光報警，同時將報警地點現(xiàn)場圖像作為報警信息通過無線方式發(fā)送到主管領導的移動監(jiān)控終端或手機上。

　　3.2 大數據的研究方法

　　被廣泛接受的大數據3層分析架構如圖3所示，其中包含了數據訪問和計算，數據隱私和領域知識，以及大數據挖掘算法。對于內層架構，即大數據挖掘平臺，其核心主要集中于數據訪問和計算過程，隨著智能電網中數據量持續(xù)增長，數據的分布存儲將成為必然，而一個高效的計算平臺在計算時必須將分布式的大規(guī)模數據存儲納入考慮，將數據分析及處理任務分割成很多的子任務，并通過并行的程序在大量的計算節(jié)點上執(zhí)行。在架構的外層，首先要對異構、不確定、不完備，以及多源的智能電網大數據通過數據融合技術進行預處理;其次，復雜和動態(tài)的數據在預處理之后被挖掘;之后，具有普適性的智能電網全局知識可以通過局部學習和模型融合獲得;最終，模型及其參數需要根據反饋進行調整。分析架構的中間層對于內外2層起到重要的聯(lián)系作用，智能電網大數據挖掘平臺應該實現(xiàn)信息的共享與隱私的保護，而領域及應用知識的獲取可以為數據挖掘工作提供參考。在整個過程中，信息共享不僅僅是每個階段順利進行的保證，同樣是智能電網大數據處理和分析的目的所在。

　　3.3 基于大數據電網外損事故預警框架

　　一個典型的基于大數據的電網外損事故預警系統(tǒng)框架如圖4所示。該框架以電網拓撲數據、地理信息數據、電網運行數據為數據基礎，在算法模型層通過判據指標計算獲得判據指標庫，通過原因尋找引擎獲得原因分析樹，通過評價指標計算獲得評價指標庫。以此為基礎，在業(yè)務層通過薄弱區(qū)域識別、薄弱區(qū)域原因分析，并聯(lián)合判據層的評價指標庫，給出綜合預警結果。

　　參考文獻

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　　[5] The Role of Big Data in Improving Power System Operation and Protection. 2013

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