电子电气工程毕业论文开题报告
开题报告是当课题方向确定之后，课题负责人在调查研究的基础上撰写的报请上级批准的选题计划，下面是小编搜集整理的电子电气工程毕业论文开题报告，欢迎阅读查看。
题 目：电力系统反外损事故大数据的研究
1 课题介绍
1.1本课题的设计背景
大数据是近年来受到广泛关注的新概念，是指通过对大量的、种类和来源复杂的数据进行高速地捕捉、发现和分析，用经济的方法提取其价值的技术体系或技术架构。所以，广义上讲，大数据不仅是指大数据所涉及的数据，还包含了对这些数据进行处理和分析的理论、方法和技术。大数据早期主要应用于商业、金融等领域，后逐渐扩展到交通、医疗、能源等领域，电力系统反外损破坏也被看作是大数据应用的重要技术领域之一。
大数据具有4V特征，强调跨领域、多类型数据的融合与利用，其以计算为基础，在理论研究和实际应用方面涉及一系列软硬件技术的进步。电力大数据技术是大数据在电力行业的应用和发展，包括有分布式存储、并行计算，以及各种分析算法等组件，并充分吸收电力系统云计算的先进成果。最终实现大数据技术在电力系统的全面应用，从电力系统各子领域出发的研究和实践是必经之路。这些子领域中的数据通常也具有多类型、分散和未充分利用的特征，借助大数据技术既可促进子领域的技术进步，也能够在一个较小的`、可控的范围内验证、发展电力大数据技术，并为最终的多领域融合作好准备。事实上，大数据的含义也在不断演变中，正是在与各类实际问题的互动过程中，才真正具有活力。电力大数据技术是体系化的技术包，而电力系统各子领域通常都具有较为完备的理论体系和强大的应用系统。因此，引入大数据技术的合适方式是针对常规方法无法解决的问题和潜在需求，选择电力大数据技术包中能够为其提供支撑的组件，而不应机械地强调领域数据是否完全符合大数据的特征，或是希望以大数据技术完全取代现有技术。
1.2 电力系统故障的危害
电力系统运行过程中，可能出现各种故障和异常运行状态，其中短路故障是最常见的也是最危险的故障，造成的危害也非常严重：
1)、短路故障使系统短路电流过大，通过故障点的短路电流及其所产生的电弧，是故障元件受损或造成永久性故障;
2)、由于穿越性短路电流很大，在非故障电力元件上迅速发热，元件的温度在短时间内大幅度上升，同时还会受到很大的电动力作用，可以使元件受损变形，使元件的使用寿命缩短。
3)、造成电力系统故障地区的电压大幅下降，越靠近故障点的地区，电压下降越厉害。电压幅值的高低直接关系到电网的供电质量，由于短路故障导致的电压下降，会破坏当地电力用户工作的稳定性，影响当地工厂的产品质量。
4)、故障会破坏并列运行电力系统的稳定性，引发系统振荡，如果不能得到及时有效的控制，可能会导致整个并列的电力系统的崩溃;
1.3电力系统外损事故的类型
1)、自然因素：地震、冰雹、雷雨、风暴、火灾、热浪、洪水等;
2)、安装调试：回路接线错误或接线不可靠、设备安装调试不到位;
3)、认为操作：操作人员误操作，控制保护系统设置错误;
4)、维护因素：维护不当、维护更新旧的设备不及时。
2研究内容
本课题以电力大数据技术的基本支撑为前提，着重探讨了电力系统外损事故的特征，以及如何运用大数据技术预防电力系统外损事故，进而达到电力系统安全稳定的运行。
3设计思路
3.1 反外损结构及其功能
输电线路智能反外损系统的网络拓扑结构如图1所示。上海地区输电线路智能化反外损监控系统由现场视频采集终端、监控中心平台与监控
客户端组成。现场视频采集终端部分由视频采集、信号报警、主控器、电源、无线传输组成;通信方式采用的是WCDMA无线传输技术，并通过图像压缩技术把视频信号传送到监控中心，支持MPEG4,H.264的压缩格式，支持双码流，图像无线传输帧率最大可达巧帧/s，时延小于55。监控中心平台部分由视频服务器子系统、实时智能视频监控子系统、监控信息子系统组成。监控客户端可利用用户可通过无线宽带、有线网络和智能手机实时监控经授权监控点的视频图像以及控制监控点的辅助设备，方便用户及时掌握现场异常，从而实现实时监控。
基于上述结构及其功能，系统的工作原理如图2所示:终端视频采集装置采集视频信号，发生外力破坏时视频智能监控子系统发出报警控制信
号，控制现场声光报警，同时将报警地点现场图像作为报警信息通过无线方式发送到主管领导的移动监控终端或手机上。
3.2 大数据的研究方法
被广泛接受的大数据3层分析架构如图3所示，其中包含了数据访问和计算，数据隐私和领域知识，以及大数据挖掘算法。对于内层架构，即大数据挖掘平台，其核心主要集中于数据访问和计算过程，随着智能电网中数据量持续增长，数据的分布存储将成为必然，而一个高效的计算平台在计算时必须将分布式的大规模数据存储纳入考虑，将数据分析及处理任务分割成很多的子任务，并通过并行的程序在大量的计算节点上执行。在架构的外层，首先要对异构、不确定、不完备，以及多源的智能电网大数据通过数据融合技术进行预处理;其次，复杂和动态的数据在预处理之后被挖掘;之后，具有普适性的智能电网全局知识可以通过局部学习和模型融合获得;最终，模型及其参数需要根据反馈进行调整。分析架构的中间层对于内外2层起到重要的联系作用，智能电网大数据挖掘平台应该实现信息的共享与隐私的保护，而领域及应用知识的获取可以为数据挖掘工作提供参考。在整个过程中，信息共享不仅仅是每个阶段顺利进行的保证，同样是智能电网大数据处理和分析的目的所在。
3.3 基于大数据电网外损事故预警框架
一个典型的基于大数据的电网外损事故预警系统框架如图4所示。该框架以电网拓扑数据、地理信息数据、电网运行数据为数据基础，在算法模型层通过判据指标计算获得判据指标库，通过原因寻找引擎获得原因分析树，通过评价指标计算获得评价指标库。以此为基础，在业务层通过薄弱区域识别、薄弱区域原因分析，并联合判据层的评价指标库，给出综合预警结果。
参考文献
[1]何冰. 输电线路智能化反外损在线监控技术综述[D]. 上海电力公司：超高压输变电公司. 2011
[2] 张东霞 智能电网大数技术发展研究[D]. 中国电力科学研究院. 2015
[3] 宋亚奇 智能电网大数据处理技术现状与挑战 [D].华北电力大学：控制与计算机学院.2013
[4] 曲朝阳 基于云计算技术的电力大数据预处理属性约简方法[D].东北电力大学：信息工程学院. 2014
[5] The Role of Big Data in Improving Power System Operation and Protection. 2013
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