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智能电网中的先进设备技术浅析

近年来,随着各种先进技术在电网中的广泛应用,发展智能电网已在世界范围内形成共识。由于智能电网尚处于起步阶段,国际上对其还没有达成统一而明确的定义。从技术发展和应用的角度看,世界各国、各领域的专家、学者普遍认同以下观点,智能电网是将先进的传感测量技术、信息通信技术、分析决策技术、自动控制技术和能源电力技术相结合,并与电网基础设施高度集成而形成的新型现代化电网。作为一个完整的电力系统,智能电网涵盖发、输、变、配和用全流程,各个环节中涉及大量的电力设备和关键技术。智能电力设备,从狭义上来说,是具有信息获取或传输,并能进行逻辑判断的电力设备,而广义上,则可以认为是适应和支持智能电网新特点的有电力设备。实际上,就智能电网相关的各种硬件设施,比如高度的电力设备自动化,各国一直都在进行相关的建设。智能电网具有系统整合的特点和趋势,将涉及到的各个单元或是部件整合成一个能智能化工作的系统,如智能配电系统,数字化变电站用户电价互动系统等,这些系统中已经包含多种智能单元和部件,整合后的系统可能同时包含多个当前电力系统一、二次设备。

  • 2022-02-11
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揭秘“北斗+”电能数据采集

近年来,国家电网、南方电网均对其下辖电力公司下达了“实现经营区域内用电计量终端、电能表‘全覆盖、全采集’”的要求,旨在通过实现终端电表在用电场所的全面覆盖和各类用电数据的自动采集,提高抄表效率,降低人工抄表成本,有效支撑电量、电费及时准确的计算,服务电力营销精益化管理。

  • 2022-02-11
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区块链在电力交易清分结算的应用

随着我国电力市场化交易体系的逐步完善,交易品种的逐步丰富,对建设安全、公平、可信、高效的市场交易环境提出了更高的要求。针对目前电力交易过程中多市场主体协同效率低、信任缺失等问题,区块链将能够在其中发挥重要作用,碰撞出新的火花。本文将结合电力交易信息化项目实践,简要分享区块链在电力交易清分结算中的应用。

  • 2022-02-11
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业扩受理中的图像识别技术应用解密

图像识别,对图像做出各种处理、分析、理解,识别出我们所要研究的目标,其本质就是让计算机去处理解决大量的人类无法识别或者识别率低的信息。图像识别技术以图像的主要特征为基础,其核心原理即是排除输入的多余信息,抽出关键的信息,并与图像特征库进行匹配。

  • 2022-02-12
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一种基于蚁群算法的协议库存匹配方法

本文从智能搜索算法着手,探索基于ERP系统的省级电网企业物资协议库存匹配的优化研究。基于整数规划基本理论,通过分析建立模型及蚁群算法来实现协议库存自动匹配,解决多需求多个目标匹配问题,满足协议同步提升且需求度完成最高。

  • 2022-02-11
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TD-LTE远距离同频干扰问题研究

TDD无线通信系统中,在某种特定的气候、地形、环境条件下,远端基站下行时隙传输距离超过TDD系统上下行保护时隙(GP)的保护距离,干扰到了本地基站上行时隙。这就是TDD系统特有的“远距离同频干扰”。在大规模部署的网络中,此类干扰较为普遍,且可能会对本地基站的上行用户随机接入时隙以及上行业务时隙造成干扰,从而影响用户上行随机接入、切换过程以及上行业务时隙。本文从远距离干扰的基本原理、成因、对网络的影响以及现有TDD系统的解决方案分析入手,给出了TD-LTE系统此类干扰的特性、影响以及不同干扰程度下的解决方案建议,并提出了对系统设备的特殊要求,为TD-LTE网络大规模部署后,避免和消除远距离同频干扰的影响提供了理论支持。

  • 2022-02-13
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LTE低速率小区处理流程方法

日常的测试无法遍历所有覆盖区域,无法体现居民区与房屋内的用户体验,所以通过低速率差小区的统计,来反应用户的感知速率,同时通过后台相关的速率关联因子指标进行协同分析优化,能够更好的完善TD-LTE的网络性能,更好的提升TD-LTE网络用户的业务高速率体验。

  • 2022-02-13
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自动驾驶汽车传感器技术解析—激光雷达

激光雷达是一种雷达系统,是一种主动传感器,所形成的数据是点云形式。其工作光谱段在红外到紫外之间,主要发射机、接收机、测量控制和电源组成。工作原理为:首先向被测目标发射一束激光,然后测量反射或散射信号到达发射机的时间、信号强弱程度和频率变化等参数,从而确定被测目标的距离、运动速度以及方位。除此之外,还可以测出大气中肉眼看不到的微粒的动态等情况。激光雷达的作用就是精确测量目标的位置(距离与角度)、形状(大小)及状态(速度、姿态),从而达到探测、识别、跟踪目标的目的。

  • 2022-02-13
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工业领域重要数据识别指南

聚焦安全影响:从国家安全、社会稳定、工业经济运行、工业生产安全等角度识别工业领域重 要数据。只对组织自身而言重要的数据(如企业的内部管理相关数据等)不属于重要数据

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工业领域数据安全风险评估规范

工业领域数据安全风险评估包括合规性评估和安全风险分析两部分内容,其中合规性评 估由正当必要性评估、基础性安全评估、数据全生命周期安全评估三部分组成,重点分析数 据处理活动及所对应的数据种类、数量、目的、方式、范围以及保障能力是否符合法律、行 政法规、标准规范要求;安全风险分析由风险源识别、安全影响分析、综合风险研判三部分 组成,通过综合分析数据处理活动面临的威胁、所采用的保障措施情况以及发生数据泄漏、 损毁、丢失等安全事件后产生的影响范围、程度等因素,综合研判数据处理活动安全风险等 级。

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