開題報告是當課題方向確定之後，課題負責人在調查研究的基礎上撰寫的報請上級批准的選題計劃，下面是小編蒐集整理的電子電氣工程畢業論文開題報告，歡迎閱讀檢視。
題 目：電力系統反外損事故大資料的研究
1 課題介紹
1.1本課題的設計背景
大資料是近年來受到廣泛關注的新概念，是指通過對大量的、種類和來源複雜的資料進行高速地捕捉、發現和分析，用經濟的方法提取其價值的技術體系或技術架構。所以，廣義上講，大資料不僅是指大資料所涉及的資料，還包含了對這些資料進行處理和分析的理論、方法和技術。大資料早期主要應用於商業、金融等領域，後逐漸擴充套件到交通、醫療、能源等領域，電力系統反外損破壞也被看作是大資料應用的重要技術領域之一。
大資料具有4V特徵，強調跨領域、多型別資料的融合與利用，其以計算為基礎，在理論研究和實際應用方面涉及一系列軟硬體技術的進步。電力大資料技術是大資料在電力行業的應用和發展，包括有分散式儲存、平行計算，以及各種分析演算法等元件，並充分吸收電力系統雲端計算的先進成果。最終實現大資料技術在電力系統的全面應用，從電力系統各子領域出發的研究和實踐是必經之路。這些子領域中的資料通常也具有多型別、分散和未充分利用的特徵，藉助大資料技術既可促進子領域的技術進步，也能夠在一個較小的`、可控的範圍內驗證、發展電力大資料技術，併為最終的多領域融合作好準備。事實上，大資料的含義也在不斷演變中，正是在與各類實際問題的互動過程中，才真正具有活力。電力大資料技術是體系化的技術包，而電力系統各子領域通常都具有較為完備的理論體系和強大的應用系統。因此，引入大資料技術的合適方式是針對常規方法無法解決的問題和潛在需求，選擇電力大資料技術包中能夠為其提供支撐的元件，而不應機械地強調領域資料是否完全符合大資料的特徵，或是希望以大資料技術完全取代現有技術。
1.2 電力系統故障的危害
電力系統執行過程中，可能出現各種故障和異常執行狀態，其中短路故障是最常見的也是最危險的故障，造成的危害也非常嚴重：
1)、短路故障使系統短路電流過大，通過故障點的短路電流及其所產生的電弧，是故障元件受損或造成永久性故障;
2)、由於穿越性短路電流很大，在非故障電力元件上迅速發熱，元件的溫度在短時間內大幅度上升，同時還會受到很大的電動力作用，可以使元件受損變形，使元件的使用壽命縮短。
3)、造成電力系統故障地區的電壓大幅下降，越靠近故障點的地區，電壓下降越厲害。電壓幅值的高低直接關係到電網的供電質量，由於短路故障導致的電壓下降，會破壞當地電力使用者工作的穩定性，影響當地工廠的產品質量。
4)、故障會破壞並列執行電力系統的穩定性，引發系統振盪，如果不能得到及時有效的控制，可能會導致整個並列的電力系統的崩潰;
1.3電力系統外損事故的型別
1)、自然因素：地震、冰雹、雷雨、風暴、火災、熱浪、洪水等;
2)、安裝除錯：迴路接線錯誤或接線不可靠、裝置安裝除錯不到位;
3)、認為操作：操作人員誤操作，控制保護系統設定錯誤;
4)、維護因素：維護不當、維護更新舊的裝置不及時。
2研究內容
本課題以電力大資料技術的基本支撐為前提，著重探討了電力系統外損事故的特徵，以及如何運用大資料技術預防電力系統外損事故，進而達到電力系統安全穩定的執行。
3設計思路
3.1 反外損結構及其功能
輸電線路智慧反外損系統的網路拓撲結構如圖1所示。上海地區輸電線路智慧化反外損監控系統由現場視訊採集終端、監控中心平臺與監控
客戶端組成。現場視訊採集終端部分由視訊採集、訊號報警、主控器、電源、無線傳輸組成;通訊方式採用的是WCDMA無線傳輸技術，並通過影象壓縮技術把視訊訊號傳送到監控中心，支援MPEG4,H.264的壓縮格式，支援雙碼流，影象無線傳輸幀率最大可達巧幀/s，時延小於55。監控中心平臺部分由視訊伺服器子系統、實時智慧視訊監控子系統、監控資訊子系統組成。監控客戶端可利用使用者可通過無線寬頻、有線網路和智慧手機實時監控經授權監控點的視訊影象以及控制監控點的輔助裝置，方便使用者及時掌握現場異常，從而實現實時監控。
基於上述結構及其功能，系統的工作原理如圖2所示:終端視訊採集裝置採集視訊訊號，發生外力破壞時視訊智慧監控子系統發出報警控制信
號，控制現場聲光報警，同時將報警地點現場影象作為報警資訊通過無線方式傳送到主管領導的移動監控終端或手機上。
3.2 大資料的研究方法
被廣泛接受的大資料3層分析架構如圖3所示，其中包含了資料訪問和計算，資料隱私和領域知識，以及大資料探勘演算法。對於內層架構，即大資料探勘平臺，其核心主要集中於資料訪問和計算過程，隨著智慧電網中資料量持續增長，資料的分佈儲存將成為必然，而一個高效的計算平臺在計算時必須將分散式的大規模資料儲存納入考慮，將資料分析及處理任務分割成很多的子任務，並通過並行的程式在大量的計算節點上執行。在架構的外層，首先要對異構、不確定、不完備，以及多源的智慧電網大資料通過資料融合技術進行預處理;其次，複雜和動態的資料在預處理之後被挖掘;之後，具有普適性的智慧電網全域性知識可以通過區域性學習和模型融合獲得;最終，模型及其引數需要根據反饋進行調整。分析架構的中間層對於內外2層起到重要的聯絡作用，智慧電網大資料探勘平臺應該實現資訊的共享與隱私的保護，而領域及應用知識的獲取可以為資料探勘工作提供參考。在整個過程中，資訊共享不僅僅是每個階段順利進行的保證，同樣是智慧電網大資料處理和分析的目的所在。
3.3 基於大資料電網外損事故預警框架
一個典型的基於大資料的電網外損事故預警系統框架如圖4所示。該框架以電網拓撲資料、地理資訊資料、電網執行資料為資料基礎，在演算法模型層通過判據指標計算獲得判據指標庫，通過原因尋找引擎獲得原因分析樹，通過評價指標計算獲得評價指標庫。以此為基礎，在業務層通過薄弱區域識別、薄弱區域原因分析，並聯合判據層的評價指標庫，給出綜合預警結果。
參考文獻
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