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態勢感知系統

安全態勢感知是電網穩定運行防御體系的核心,面對各種各樣的電網異動,是否能夠第一時間識別和發現,是衡量安全體系優劣的根本。阿貝斯態勢感知系統用高熵的因果型數據替代一般的主成分變量,可實時發現電網安全運行中異動趨勢當有影響安全運行的異動時,系統就會自動識別并告警。并將不安全行為的每步都完整的記錄下來,作為事后驗證的關鍵證據,通過態勢感知的溯源系統,定位到異點的具體信息。面對異動源,不再等著被動響應,而進行主動修復。系統通過在機器學習的分類器中引入因果元素,以機器學習方法快速計算不同物理簡化模型方法輸出結果的可信度,并進行相應模型計算,實現在可接受的響應時間內輸出最可靠的分析結果。

適用場景

  • 異動事件處置
  • 安全能力優化
  • 配電網實行監測
  • 負荷預測
  • 風險預測
  • 決策支撐
  • 潮流計算

系統原理

阿貝斯態勢感知系統通過分布式任務集群進行大數據存儲與分析,支持對配電網運行數據的實時監測。通過構建一個系統化、集成化、層次化的態勢感知模型,對配電網運行的多源信息進行集成,以實現對系統運行態勢的感知,實現對于潛在和未知的安全風險的超前預測,并進行態勢的呈現,在此技術上實現態勢的利導。直觀可視化展示實時、全面的風險監測數據、歷史統計分析數據,精準感知電網整體安全態勢,為異動事件處置和安全能力優化提供數據決策支撐。系統更聚焦于實時感知配電網的各種不確定性因素的變化,如負荷隨機需求響應、電動汽車無序接入、分布式電源間歇性出力、外部災害因素等,強調各參與方(包括電網公司、售電公司、虛擬電廠、微網、分布式電源、電動汽車、一般用戶)之間的互動與博弈。

系統特點

態勢感知
對配電網進行實時或準實時的態勢感知,快速準確地判斷出系統安全狀態,并基于系統安全屬性的歷史狀態紀錄,為運行控制人員提供一個較為準確的配電網運行趨勢。
超前預測
具有超前預測功能,即在事件發生之前進行預測,為配電網運行管理人員制定運行策略和防御措施提供依據,做到事前防范。
自我學習
通過采用先進算法等方式,使態勢感知系統具有自學習和自適應能力,能夠智能化地感知配電網運行狀態,實現電網運行態勢的智能化告警。
風險預測
能夠檢測和預防配電網事故,并能夠較高精度地檢測出未知的和潛在的電網運行風險,提高對電網運行的掌控能力。
輔助運行
能夠動態靈活調整和控制配電系統的運行狀態,使系統狀態朝向有利方向發展。
實時數據
能夠實時采集外部自然災害數據,并通過算法分析計算出配電網受自然災害影響程度。
風險評估
能夠實現分布式電源接入的配電網在線風險評估。
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