来源:《电力大数据》2020年第10期  作者:张帆;杨志;李文娟;胡锡双;张乐;
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基于数据中台的电力数据报表模型研究与应用

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针对风、光等可再生能源发电不断并入电力系统各个地域,使配电网分散协调的主动性日益增强,由此使传统报表系统存在数据源单一、无法互联和动态扩展的问题,在电力系统全时空量测大数据环境下,基于数据中台,利用深度学习理论中的双向长短时记忆网络方法,提出了电力系统动态数据报表的设计方法以解决数据源互联、动态扩展问题。对此,给出了大数据报表系统的四种传统结构,并基于电力系统各个子系统大数据分散、分布的结构,以目前报表系统的框架为基础,搭建了动态报表系统的结构模型;在此基础上,依次设计了动态报表系统中的数据贴源层、数据共享层、数据分析层、动态数据格式层,总结了各层的特点、实现方式和优点,使报表能够实现多数据源之间协同、扩展和智能推测功能,通过实际测试验证了这些功能。(本文共计7页)......[继续阅读本文]

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