基于自适应匹配模型的停电管理系统设计与应用

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配电网自动化管理系统

数据库选型
选择高性能、高可靠性的数据库管理系统，如Oracle、SQL Server等。
数据表设计
根据系统需求，设计合理的数据表结构，包括设备表、故障表、负荷表等。
数据存储与备份
采用分布式存储技术，确保数据的快速访问和备份恢复。
数据安全与防护
实施严格的数据访问控制和安全防护措施，防止数据泄露和损坏。
义。
随着智能电网、物联网、云计算等技术的快速发展，配电网自动化管理系统的建设与应用成为提高配电网运行水平的
重要手段。
配电网自动化管理系统能够实现配电网的实时监测、控制、优化和调度，提高供电可靠性、运行效率和经济效益，对于推动电力行业的转型升级和可持续发
展具有重要作用。
国内外研究现状
国外研究现状
配电网自动化管理系统
目录
• 引言 • 配电网自动化管理系统概述 • 配电网自动化管理系统设计与实现 • 配电网自动化管理系统应用与效果分析 • 配电网自动化管理系统优化与改进建议 • 结论与展望
01
引言
背景与意义
配电网是电力系统的重要组成部分，其安全、可靠、高效运行对于保障社会经济发展和人民生活用电需求具有重要意
提高了配电网运行效率
自动化管理系统能够优化配电网的运行方式，减少停电时间和范围，提高供电可靠性和电能质量。
增强了配电网故障处理能力
系统能够快速定位故障点，自动或手动隔离故障区域，恢复非故障区域的供电，缩短故障处理时间。
对未来研究的展望
01
深入研究配电网自愈控制技术
进一步提高配电网的自动化和智能化水平，实现故障情况下的自我修复
加强网络安全防护采用先进的网络安全技术，如防火墙、入侵检测系统等，确保系统网络安全，防止恶意攻击和数据泄露。

自适应调节下垂系数的微电网控制策略

自适应调节下垂系数的微电网控制策略一、本文概述随着全球能源结构的转型和分布式能源系统的快速发展，微电网作为一种能够有效整合分布式能源、提高能源利用效率和供电可靠性的新型电力系统，受到了广泛关注。

在微电网中，下垂控制策略是一种常用的分布式控制方法，它通过模拟同步发电机的下垂特性，实现了微电网中各分布式电源（DGs）的无缝并联和功率共享。

然而，下垂控制的性能受到下垂系数选取的直接影响，而下垂系数的设定往往需要根据具体的系统条件和运行工况进行调整。

因此，研究一种能够自适应调节下垂系数的微电网控制策略，对于提高微电网的稳定性和经济性具有重要意义。

本文旨在探讨一种自适应调节下垂系数的微电网控制策略。

文章将简要介绍微电网的基本结构和下垂控制策略的基本原理。

然后，重点阐述自适应下垂系数控制策略的设计思想、实现方法及其在系统中的应用。

接着，通过仿真实验和案例分析，验证所提控制策略的有效性和优越性。

文章还将讨论该控制策略在实际应用中的挑战和未来的研究方向。

本文的研究不仅有助于提升微电网的稳定性和供电质量，还可以为分布式能源系统的优化运行和智能化管理提供新的思路和方法。

本文的研究结果对于推动微电网技术的发展和应用，促进能源结构的转型和可持续发展也具有一定的参考价值。

二、微电网与下垂控制策略基础微电网作为分布式能源的重要组成部分，具有灵活性高、可靠性强的特点，在解决能源危机和环境保护问题方面发挥着关键作用。

微电网由多种分布式电源（如光伏、风电、储能等）和负荷组成，通过先进的电力电子技术和控制技术，实现自给自足或与主网的互动运行。

下垂控制策略是微电网中的一种重要控制方法，它模拟了传统电力系统中同步发电机的下垂特性，通过调整分布式电源的电压和频率，实现微电网内部的功率分配和电压稳定。

下垂控制策略的基本原理是，在微电网中，当负荷变化或分布式电源出力波动时，通过调整分布式电源的电压和频率，使其与负荷的电压和频率相匹配，从而保持微电网的稳定运行。

智能分布式配电网自愈控制系统设计

智能分布式配电网自愈控制系统设计1. 引言1.1 背景介绍自愈控制系统作为智能配电网的重要组成部分，其设计目的在于提高配电网的抗干扰能力和自我修复能力。

在传统配电网中，一旦出现设备故障或异常，往往需要人工干预才能进行修复，造成了供电中断时间过长和供电可靠性不高的问题。

而自愈控制系统则能够通过智能化算法和自动化控制手段，实现对配电网故障的快速诊断和定位，从而实现快速恢复供电和降低故障影响范围的目的。

本研究旨在设计一套智能分布式配电网自愈控制系统，结合先进的物联网、人工智能和大数据技术，实现对配电网故障的智能化识别和快速恢复，从而提高配电网的可靠性和安全性。

本文将围绕智能配电网技术概述、自愈控制系统设计原理、自愈控制系统关键技术、系统实验与验证和系统性能评价等方面展开深入研究与讨论。

1.2 研究目的本研究旨在设计和实现一种智能分布式配电网自愈控制系统，以提高配电网的可靠性、安全性和灵活性。

具体目的包括：1. 研究现有智能配电网技术的发展现状，分析其特点和应用领域，为自愈控制系统的设计提供理论基础；2. 探讨自愈控制系统的设计原理，包括如何实现对配电网异常情况的及时监测、快速诊断和智能决策；3. 分析和总结自愈控制系统的关键技术，包括智能监测装置、智能决策算法、信息通信技术等，为系统的设计提供技术支持；4. 设计并实现一个具有自愈功能的分布式配电网控制系统，并通过实验验证系统的性能和可靠性；5. 最终评价系统性能，总结研究成果，展望未来智能分布式配电网自愈控制系统在实际应用中的发展前景。

1.3 研究意义智能分布式配电网自愈控制系统设计的研究意义主要体现在以下几个方面：智能分布式配电网自愈控制系统的设计将推动配电网技术的进步和发展，提高配电网的可靠性和稳定性。

配电网是电力系统中的最后一道防线，其稳定性直接影响到电力系统的安全运行。

自愈控制系统设计的研究可以帮助提升配电网的智能化程度，实现故障自动定位和快速恢复，从而减少故障对用户造成的影响，提高系统的可靠性。

智能分布式配电网自愈控制系统设计

智能分布式配电网自愈控制系统设计1. 引言1.1 研究背景随着能源需求的不断增长和清洁能源的发展，智能分布式配电网自愈控制系统的研究和应用变得日益重要。

传统的配电网存在着线损率高、安全性差、供电可靠性低等问题，而智能分布式配电网自愈控制系统的引入可以有效解决这些问题。

在传统的配电网中，供电中断问题常常会导致用户用电需求无法满足，影响用户生活和生产。

而智能分布式配电网自愈控制系统可以实现故障时自动切换、快速恢复供电，提高供电可靠性和连续性。

随着我国能源需求的增长和清洁能源政策的实施，智能分布式配电网自愈控制系统的设计和应用已经成为能源领域的研究热点。

通过智能化的分布式控制和监测，可以实现配电网的快速自愈和智能调度，提高供电质量和稳定性，满足用户不同的用电需求。

对智能分布式配电网自愈控制系统进行深入研究和设计具有重要的实用价值和意义。

1.2 研究意义智能分布式配电网自愈控制系统设计的研究意义在于提高配电网的可靠性和稳定性，降低电网故障对用户的影响，为新能源接入提供支撑。

随着电力需求的增长和电网规模的不断扩大，电力系统的安全性和可靠性成为迫切需要解决的问题。

智能分布式配电网自愈控制系统设计的研究可以有效地提高电网的自愈能力，快速地恢复电网故障，减小故障范围，减少停电时间，提高供电可靠性。

智能分布式配电网自愈控制系统设计能够实现对电网设备和系统运行状态的实时监测和智能控制，提高电网运行的灵活性和自适应性，为未来智能电网的建设奠定基础。

研究智能分布式配电网自愈控制系统设计具有重要的现实意义和深远的发展前景。

通过不断完善自愈控制系统设计，可以提高配电网的自动化水平，提高电网运行效率，降低运行成本，为电力系统的可持续发展和健康运行提供坚实的技术支持。

1.3 研究目的本研究旨在设计智能分布式配电网自愈控制系统，通过引入先进的信息技术和智能算法，实现对配电网故障的自动定位和隔离，并通过智能控制方法实现故障恢复或转移，从而提高配电网的可靠性和供电质量。

面向电力物联网的智慧供应链自适应运营决策技术及优化算法模型应用研究

Modern Management 现代管理, 2020, 10(6), 1037-1043Published Online December 2020 in Hans. /journal/mmhttps:///10.12677/mm.2020.106125面向电力物联网的智慧供应链自适应运营决策技术及优化算法模型应用研究胡永焕1，陈之浩1，洪芳华2，倪小舟2，陆亭华2，董凤娜2，刘芮彤21国网上海市电力公司，上海2上海久隆企业管理咨询有限公司，上海收稿日期：2020年12月2日；录用日期：2020年12月22日；发布日期：2020年12月29日摘要从电网物资供应链管理现状来看，其工程类型和物资类型繁多，物资需求呈现纷繁复杂的特点。

同时，电网供应链全链条的“数字化”覆盖性不足、精准性有待提高、业务内外部数据交互不足、缺乏策略上的融合协同、全过程数据高阶分析应用基础薄弱。

针对以上问题，本文结合人工智能，通过对电网物资供应不同需求和供应条件的感知，根据一定的规则计算并启动相应的管理机制，实现对问题的及时响应和跟踪解决。

通过具有自适应特点的机制将各类要素整合起来，构建物力集约化全环节管理策略集合和动态匹配库。

通过研究形成基于大数据和人工智能等技术下的智慧供应链自适应运营模式落地实施方案，打造供应链采购供应策略整体自适应的运营模式，构建电力物资供应链的良性管理体系。

关键词供应链系统复杂性，优化算法，自适应模式Research on Application of AdaptiveOperation Decision Technology and Optimal Algorithm Model of Smart Supply Chain forPower Internet of ThingsYonghuan Hu1, Zhihao Chen1, Fanghua Hong2, Xiaozhou Ni2, Tinghua Lu2, Fengna Dong2, Ruitong Liu21State Grid Shanghai Electric Power Company, Shanghai2Shanghai Jiulong Enterprise Management Consulting Co., Ltd., Shanghai胡永焕等Received: Dec. 2nd , 2020; accepted: Dec. 22nd , 2020; published: Dec. 29th , 2020Abstract From the current situation of power grid material supply chain management, there are various types of projects and material types and material requirements are complicated. At the same time, the “digital” coverage of the whole chain of the power grid supply chain is insufficient, the accura-cy needs to be improved, the internal and external data interaction of the business is insufficient, and the foundation for high-level analysis of the whole process data is weak. In response to the above problems, this article combines artificial intelligence through the perception of the differ-ent needs and supply conditions of the power grid material supply, calculates and activates the corresponding management mechanism according to certain rule and realizes the timely response and tracking of the problem. Through the mechanism with self-adaptive characteristics, various elements are integrated to build a collection of material resources intensive management strate-gies and a dynamic matching library through research and formation of implementation plans for smart supply chain adaptive operation models based on technologies such as big data and artifi-cial intelligence, to create an overall adaptive operation model for supply chain procurement and supply strategies, and build a benign management system for the power supply chain. KeywordsSupply Chain System Complexity, Optimization Algorithm, Adaptive ModeCopyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). /licenses/by/4.0/1. 引言在当今瞬息万变的世界中，如果将人工智能技术运用到供应链中，其竞争优势就会大幅提升。

电力系统中配网自愈的应用分析

电力系统中配网自愈的应用分析摘要：配电线路作为关键环节既能提高用户用电效率也能保证电能质量，同时也将电力系统主网和电力用户联系在一起。

作为智能配电线路最主要的特征，自愈能力可以很好将配电线路的自我预防和自身恢复得以实现。

配网自动化自愈：即馈线自动化(FA，FeedenAutonation)，主要指馈线故障自动定位、自动隔离和非故障区自动恢复供电。

馈电线路自动化是配网系统自动化的一个重要组成部分。

馈电线路自动化是指变电站馈线电路开关以后，用户表计以前，馈电线路网络上的各种测量控制装置。

当馈电线路故障引起停电时，尽快判断、隔离故障区域，恢复对非故障区域的供电，是配网自动化的一项重要任务。

随着计算机技术与增量配电网的发展，提升智能配电线路自愈技术同时也要注重于自愈控制的规范性，唯有这样才能不断提高电网供电可靠性。

关键词：电力系统；配网自愈；应用分析引言电力系统在其运营期间，应将供电稳定性作为其运营效果的评价指标，我国每年因停电而造成的经济损失可达数千亿元，因此，配电网络需要进行优化调整，改善电力用户服务体验，提高用电效益。

据统计，超九成停电原因是配电网终端引发，而因故障导致的配电网电力中断比例则约为三成，所以，研发、推广配电网的自愈技术，能有效提升供电可靠性，避免用电用户损失。

为提升配电网建设水平，将智能化、自动化等技术与供电技术相结合，可以有效建设良好的输配电网络。

1电力系统调度的特点目前，电力企业面临的主要问题是如何实现电力系统调度自动化。

在研究电力系统调度自动化问题前，必须先认识其基本概念及工作原理。

与目前其他同类专业技术相比，电力系统调度自动化具有较高的专业性和技术性。

虽然它可以对复杂的电力网计划进行效地控制，但在实际运行中，由于系统的复杂性，可能会造成系统的某些故障。

因为很多系统故障无法用肉眼直接观测到，所以在实际的操作发展中，必须采用一些技术和方法，对其进行监测，并对其产生的原因进行分析。

基于机器学习的智能CMS管理系统设计与实现

基于机器学习的智能CMS管理系统设计与实现随着互联网的不断发展和普及，内容管理系统（CMS）已经成为很多网站运营者必备的一种工具。

具有一定自适应能力的智能CMS管理系统，更是成为了越来越多网站主人的选择。

本文将介绍基于机器学习的智能CMS管理系统，包括其设计思路和实现方法。

一、智能CMS的优势传统的CMS系统在网站搭建和内容管理等方面，有其独特的优势。

然而，随着互联网应用的不断变化和扩展，传统CMS系统的优缺点也逐渐显露。

这时候，一种新型的CMS系统——智能CMS系统应运而生。

智能CMS系统借助人工智能技术，能够自适应应用发展的变化，进而实现更加智能化的内容管理。

在大数据分析和处理方面，智能CMS拥有较传统CMS更加先进的算法和技术，因而可以更加高效和准确地分析网络数据，并快速做出反馈和调整。

二、机器学习实现智能CMS那么，如何实现一款性能更加强大的智能CMS系统呢？这里，笔者提出一个基于机器学习的智能CMS管理系统设计方案。

通过该方案的实施，可以大幅提高智能CMS系统的灵敏度和智能化程度。

1. 基于强化学习的策略制定智能CMS系统的核心在于如何学习和制定最优策略，在实时管理之中做出最适合当前网络环境和用户需求的决策。

因此，强化学习是实现智能CMS的关键技术之一。

通过建立一个具有预测能力的智能CMS模型，系统可以更加准确地了解用户需求和网络环境，进而得出最佳的决策方案。

在制定这个方案的过程中，强化学习将贯穿始终，帮助系统管理员更加准确地把握所有应用的运行状态和数据变化，从而做出最符合当前状况的决策。

2. 神经网络算法的运用除了强化学习，智能CMS系统还需要将神经网络算法纳入到应用之中。

神经网络算法是一种非常有效的机器学习技术，可以帮助智能CMS系统更加准确地理解运行环境和应用变化。

在实际运用中，神经网络算法可以作为智能CMS系统中的基础架构，负责处理内容的分类、归纳和分析等核心内容，从而实时掌握应用的运行状态和变化。

控制工程中自适应滑模控制算法的改进与应用

控制工程中自适应滑模控制算法的改进与应用一、引言控制工程是一门应用数学理论和方法，对工程系统进行建模、分析和优化的学科。

在控制工程中，控制算法的设计和优化一直是研究的重点之一。

自适应滑模控制算法是一种常见的控制算法，具有较强的鲁棒性和适应性。

本文将探讨自适应滑模控制算法的改进与应用，以提高其控制性能和适用范围。

二、自适应滑模控制算法介绍自适应滑模控制算法是一种基于滑模控制的自适应控制方法，通过引入自适应参数来优化系统的控制性能。

滑模控制算法主要基于滑模面的概念，通过引入滑模面来实现对系统的控制。

自适应滑模控制算法在传统滑模控制算法的基础上，引入了自适应参数，并利用自适应参数来调整滑模面的位置和形状，从而提高系统的控制性能。

三、自适应滑模控制算法的改进1.改进自适应参数更新策略在传统的自适应滑模控制算法中，自适应参数的更新策略通常采用自适应律的形式，即根据系统状态和控制误差的信息来更新自适应参数。

然而，自适应律的更新速度较慢，导致系统响应较慢。

为了改进这一问题，可以采用模型参考自适应滑模控制算法，根据系统模型和参考模型的误差来更新自适应参数，从而提高自适应参数的更新速度和系统的响应速度。

2.改进滑模面的设计传统的自适应滑模控制算法通常采用线性滑模面，即滑模面为一条直线。

然而，很多现实系统的动态特性是非线性的，线性滑模面不能很好地适应非线性系统的控制需求。

因此，可以采用非线性滑模面的设计，例如椭圆形滑模面、抛物线形滑模面等，从而提高滑模控制算法的适用性和控制精度。

3.引入自适应饱和函数在实际控制系统中，往往存在着各种非线性因素和不确定性因素，这些因素对控制系统的性能和稳定性产生了影响。

为了提高系统的鲁棒性和适应性，可以引入自适应饱和函数来抑制非线性因素和不确定性因素的影响。

自适应饱和函数能够根据系统的状态和控制误差来调整非线性因素的影响，从而提高系统的控制性能和稳定性。

四、自适应滑模控制算法的应用案例1.自适应滑模控制在机械臂系统中的应用机械臂系统是一种常见的控制对象，其动态特性复杂且不确定性较大。

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ｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎｌａｓｔａｎｄａｒｄｓａｎｄｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｃｍａｔｃｈｉｎｇｍｏｄｅ１．ｈｅＴｔｒｉａｌｏｐｅｒａｔｉｏｎａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎＤｏｎｇｇｕａｎ
（１．东莞供电局广东东莞５２３０００；２．广州海颐软件有限公司广东广州５１００００）摘要：文中设计了停电管理系统。该系统通过集成计量自动化系统、营销管理系统、生产系统以及营配数据中心．实现所有专变客户、公变台区停电时间的自动采集，并采用国际标准强化分析方法和停电时间统计自适应匹配模型，实
ＸＩＯＮＧＧａｎ－ｈｕｉ，ＬＩＰｅｉ－ｊｉａｎ，ＸＵＪｕｎ－ｌｉｎ，ＬＩＵＳｉ－ｙａｎ，ＬＩＵＬｉｕ
（１．ＤｏｎｇｇｕａｎＰｏｗｅｒＳｕｐｐｌｙＢｕｍａｕ，Ｄｏｎｇｇｕａｎ５２３０００，Ｃｈｉｎａ；
ｓｐｅｃｉａｌｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｃｕｓｔｏｍｅｒｓａｎｄｐｕｂｌｉｃｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｄｉｓｔｒｉｃｔｓａｕｔｏｍａｄｃｌａｌｙ．Ｉｔｎｏｔｊｕｓｔｒｅａｌｉｚｅｓｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｃｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｏｆ
ｐｏｗｅｒｓｕｐｐｌｙｂｕｒｅａｕｓｈｏｗｔｈａｔｐｏｗｅｒｏｕｔａｇｅｍａｎａｇｉｎｇｓｙｓｔｅｍｗｈｉｃｈｔｈｅｔｈｅｓｉｓｄｅｓｉｇｎｓｃａｎｒａｉｓｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｓａｔｔｉｓｔｉｃｓｆｏｒ
关键词：停电时间；采集；国际标准；匹配模型；自动化；准确率中图分类号：ＴＮ９９文献标识码：Ａ文章编号：１６７４ — ６２３６（２０１５）１６ — ０１６０ — ０４
Ｔｈｅｄｅｓｉｇｎａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｐｏｗｅｒｏｕｔａｇｅｍａｎａｇｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｄａｔａａｕｔｏｍａｔｉｃｍａｔｃｈｉｎｇｍｏｄｅｌ
ｃｕｓｔｏｍｅｒｏｕｔａｇｅｔｉｍｅｂｕｔａｌｓｏｉｍｐｍｖｅｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓａｎｄａｃｃｕｒａｃｙｏｆｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｆｏｒｃｕｓｔｏｍｅｒｏｕｔａｇｅｔｉｍｅｔｈｒｏｕｇｈａｄｏｐｔｉｎｇａｎｌｙａｓｉｓ
第２３卷第ｌ６期
Ｖｏ１．Leabharlann ２３Ｎｏ．１６电子设计工程
ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＤｅｓｉ￣ｎＥｎａ
２０１５年８月
Ａｕｚ．２０１５
基于自适应匹配模型的停电管理系统设计与应用
熊淦辉，黎沛坚 ’ ，徐俊林，刘斯烟２刘柳
现客户停电时间统计自动化、提高客户停电时间数据统计及时性和准确性。通过在东莞供电局进行的测试运行试点
和应用，表明文中设计的客户停电应用管理系统可以使客户停电时间统计准确率提高５０％以上。