一、以电网安全为基础,建立安全与经济运行保障体系（论文文献综述）
徐泽天[1]（2021）在《Elasticsearch在电网调度数据管理的应用研究》文中研究说明某市电网调度自动化系统运行维护过程中,发现如下问题:1.调度数据快速增长,存储体量急剧膨胀,现有数据库难以满足数据存储需求。2.随着调度数据量的增长,数据查询速度越来越慢。3.现有调度自动化系统未实现日志可视化管理。随着智能电网的发展,调度自动化系统采集的电网调度运行、输变电设备在线监测等实时数据与系统运行、操作记录等日志数据将越来越多、越来越密集,形成采样快、体量大、类型多的调度大数据。现调度自动化系统普遍采用的关系型数据库是建立在低核心、小内存和大硬盘的硬件背景之上,在呈爆发式增长的调度大数据前存在读写速率低、扩展性差、并发能力不足和难以组织管理日志数据等瓶颈,无法为调度自动化系统提供稳定可靠存储、便捷高效读取和日志可视的调度数据管理服务。针对上述电网调度数据管理问题,本文提出一种以Elasticsearch分布式搜索引擎为核心的电网调度数据可靠存储、快速查询和日志数据可视化方法,将Elasticsearch在数据快速检索与日志可视化管理的优点应用于电网调度数据管理中。本文主要研究工作如下:1.为解决电网调度数据的存储问题,提出以基于云计算的Hadoop生态体系为架构,用非关系型数据库HBase代替现电网调度使用的关系型数据库来存储调度数据的方法。测试表明,电网调度分布式数据库HBase具有高可靠性和良好的并发读写性能,能满足调度自动化系统的数据存储需求。2.为解决电网调度数据查询缓慢的问题,提出在数据库HBase的一级索引基础上,通过Elasticsearch的倒排索引建立第二级索引的方法,设计并实现电网调度监测数据的二级索引结构,代替现关系型数据库的查询。以某市电网调度监测数据为样本,进行并发查询响应的对比测试,测试结果表明,基于Elasticsearch的二级索引结构的查询时间远小于现关系型数据库的查询时间,能满足调度自动化系统高速并发的数据查询需求。3.为解决电网调度自动化系统未实现日志可视化管理的问题,提出运用以Elasticsearch为核心的ELK技术栈的方法,设计并实现调度自动化系统日志可视化管理,有助于把握调度自动化系统的运行状态和精益化管理。4.基于上述解决方案,开发电网调度数据管理系统软件。结合电网调度数据管理需求,软件采用微软.NET框架,基于RESTful API实现后端处理、基于WCF提供数据服务、基于B/S模式进行前端交互,设计并实现电网调度数据管理。电网调度数据管理系统在管理某市电网调度数据的运行效果表明,该系统能满足海量调度数据稳定可靠存储、高效并发读取和日志可视化管理的需求,有助于未来调度自动化系统向智能化、精益化发展。
杨蕙嘉[2]（2021）在《输电网项目视角下可再生能源消纳时空特征及驱动模型》文中提出随着能源发展变革的不断推进,以风能、太阳能为代表的可再生能源正逐步替代传统化石能源,成为实现健康可持续发展的重要选择。中国可再生能源资源禀赋丰富,电力作为可再生能源开发利用的主要方式,开发利用前景广阔,中国可再生能源产业及市场发展水平处于世界前列。但在可再生能源开发利用快速发展的同时,存在重开发轻消纳、省域发展不平衡不充分等问题,限制了可再生能源的跨越式发展。电网输电项目,尤其是特高压项目,在促进可再生能源大规模优化配置中有重要作用,是实现可再生能源大规模、高比例、高质量、市场化发展的重要基础设施支撑。“十四五”时期是推动我国能源清洁低碳绿色转型的关键窗口期。2020年中国提出了二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值,努力争取2060年前实现碳中和的目标。面对新形势要求,加快能源变革,以可再生能源为主导转变能源生产方式,以电为中心转变能源消费方式,以大电网互联转变能源配置方式,将有力推动构建以新能源为主体的新型电力系统,切实贯彻落实高质量发展战略。面对新形势下的问题与目标,探索实现可再生能源利用水平发展特征及区域协同具有重要意义。本文以电网输电项目建设时序模型为基础,以2015-2019年中国31个省域可再生能源开发利用为研究对象,开展可再生能源开发利用“格局-机理-模拟”的研究,定量刻画研究我国可再生能源消纳的时空格局特征与演化趋势,探讨省域的空间作用与驱动机制,并进行省域演化模拟。本文的主要研究内容及成果包括以下几个方面:（1）构建了中国跨省跨区输电项目空间权重矩阵模型。研究系统梳理中国区域电网与特高压项目的建设发展历程及电力输送特点,基于2015-2019年跨省跨区输电网项目建设投运时序数据,建立输电项目空间权重矩阵,研究其连通性时空演化特征,为后续省域电力经济分析提供基础工具。（2）分析了中国省域可再生能源开发利用格局及时空演化特征。运用空间计量经济分析工具,识别分析中国3 1个省域可再生能源资源禀赋、装机出力、电力消纳的时空分布与匹配特征;研究表明,开发利用格局均分布向东南方向偏移,开发指标呈扩散均衡特征,利用消纳指标呈集聚趋势。基于输电项目空间权重矩阵,研究省域可再生能源消纳水平的空间异质性与依赖性的时序发展特征;空间总体消纳格局由单核极化集聚向多极扩散演化,集聚地区由北部地区向西北地区和东北地区局部省份扩散。针对省域可再生能源消纳在输电项目联通关系下的四类特征,探讨各类型省域动态演化规律及转移路径;不同消纳类型的省域间存在6种转化关系,8条转化路径,各类型转化概率有显着差异,区域增长极的极化与溢出效应依赖电网项目关系在类型转化中发挥关键作用。（3）建立了基于输电项目联通的省域可再生能源消纳影响因素驱动分析模型。通过文献查阅和资料收集,本文从消纳环境因素、基础设施因素、能源结构因素和市场政策因素4个维度,识别分析用电增长率、新能源市场化交易等8个影响因素及其时空特征。基于输电项目空间权重矩阵,以2015-2019年31个省域的空间面板数据,从全国总样本、地区样本、阶段样本三个角度构建影响因素驱动机制分析模型,定量测度各影响因素对省域可再生能源消纳水平的直接效应与间接效应,分析省域内、外生动力作用机制及时空演化特征。结果表明,在输电项目联通关系下,省域经济水平、用电增长潜力、市场化交易因素在省域间具有良好的空间溢出效应,能够逐步发挥溢出驱动作用拉动消纳水平。（4）开展了省域可再生能源消纳动态演化模拟研究。基于电网输电项目联通关系下的省域可再生能源消纳格局特征、空间作用规律、省域消纳特征及其转移概率,设定自然发展与碳达峰政策两类发展情景,运用CLUE-S模型研究不同政策情景下到2025年、2030年省域可再生能源消纳特征的演化特征。两情景下各省域可再生能源消纳类型转移均表现为高值类型演化为主向低值类型演化为主,但在碳达峰情景设定下省域类型转化更为活跃,且低值类型演化起步较早。综合来看,沿“内蒙-华北”“西北-华中”方向继续向华中、华东地区延伸优化电网输电项目的规划布局,畅通并优化现有高消纳地区的拉动作用,培育并激活潜在增长极发展将促进省域可再生能源消纳水平提升。所建立的模型为合理规划省域可再生能源消纳政策提供可靠理论方法和决策工具。本文基于省域电网输电项目关系建模,以系统性、时序性的空间经济思维围绕省域可再生能源开发利用开展“格局-机制-模拟”研究,是对能源电力领域理论体系与实践应用领域的创新与补充。研究成果从电网项目和省域规划视角为可再生能源开发利用提供政策建议和研究工具,为制定可再生能源开发利用战略政策与电网输电项目规划布局提供理论与实证参考。
潘俊南[3]（2021）在《电力物联下电网技改物资配送中心选址及路径优化研究》文中研究指明随着我国经济的不断发展和人民生活水平的不断提升,电网作为保障我国国计民生的重要能源输送通道,其安全稳定运行的意义不言而喻。电网技改工作作为维护电网安全稳定运行的常规工作,随着我国智能电网的不断建设和运行,电网技改工作也越来越繁重。电网技改物资配送中心的选址和配送路径优化是提高电网技改工作效率中的一个重要环节,优化问题解决对于整个电网安全平稳供电、提高电网供电可靠率、降低技改运维成本具有十分重要的意义。国家电网电力物联网的建设为电网技改物资配送中心选址以及路径优化带来了新局面,通过大数据、人工智能以及5G通讯技术的进一步加强,电网企业可以利用智能运输小车以及物联网信息集成及分享技术,优化电网技改物资配送过程,在节能降碳的工作中极大地提高工作效率。在此背景下,本文对电网技改物资配送选址及路径优化问题进行了研究,主要研究内容包括以下几个方面:（1）归纳总结了国内外对于物流设施的选址、车辆路径优化及选址-路径优化方面的研究成果,分析了当前电网技改配送中存在的问题,论述了电网技改物资物流网络优化的必要性。结合电力物联网技术在物流系统中的应用,进一步提出具有针对性的电力物联网环境下电网技改物资配送方案。（2）构建了电网技改物资配送中心选址和路径规划的双层规划模型。其中,上层规划模型主要负责确定配送中心的选址数量和选址地理位置,在构建上层规划模型的过程中,除了考虑到配送中心的建设成本和运维管理成本外,还考虑了碳排放成本。在设计下层数学模型的过程中,基于上层规划的结果对配送路径规划进行优化。在下层模型考虑了车辆的固定成本和运输费用、以及违反时间窗的惩罚成本。这两层模型作为整体求解可以使整个优化过程达到最优,实现总成本费用最小。（3）提出遗传算法求解流程,实现了对电网技改物资配送中心选址和路径规划双层规划模型的求解。针对双层规划模型的典型NP-hard问题,根据遗传算法的特点和一般步骤,结合实际问题对编码、选择、交叉、变异操作进行了设计。通过实际算例进行电力物联网情形下两种运输方式的对比分析,并利用MATLAB对本文提出的模型进行了编程和求解,最终对电力物联网情形下的电网技改物资配送中心选址和路径规划特点进行了总结,提出了相关建议。
李慧宇[4]（2021）在《考虑主体特征的综合能源系统运营模式及成本效益分析》文中研究表明随着国民经济的高速发展和科学技术的不断创新,能源需求量逐步增大,而传统化石能源属于不可再生资源,无法持续供应,且随之带来的环境、气候等问题已经成为未来发展低碳经济道路上必须攻克的一大难关。在此背景下,深化全球能源结构革命,提高传统化石能源利用效率,大力开发非化石能源,构建低碳节能的新能源体系已经成为中国乃至世界能源发展趋势。综合能源系统是这种趋势下的必然产物,也是实现能源转型,清洁高效,低碳环保的必经之路。综合能源系统可靠的政策支持、高效的能源利用率和强劲的低碳环保优势吸引了众多参与者,为紧握能源转型期间新的商业机遇,适应能源市场发展的新形势,国家电网公司、分布式新能源发电企业、燃气企业等能源企业纷纷加入对综合能源系统转型进行探索和实践的大军。但综合能源系统参与主体众多,大多主体对在综合能源系统转型进程中面临的环境因素了解不充分,导致发展困难;同时运营模式的选择是企业开展综合能源系统业务的重要环节。因此本文围绕综合能源系统主要参与主体、系统投资运营模式及综合能源系统经济效益展开研究;首先深入分析了综合能源系统在参与主体、运营模式和成本效益方面的国内外研究现状,总结出综合能源系统主要参与主体:国家电网公司、分布式新能源发电企业、天然气公司。以这三个主体为代表,对其发展综合能源业务面临的内、外部环境展开分析,提炼优势、劣势特征,提出基于主体特征的综合能源系统投资运营模式分析方法,构建了基于主体特征的运营模式适用程度的评价指标体系,并采用层次分析法对不同参与主体进行指标赋权,为参与主体选择运营模式提供决策依据。然后对综合能源的成本和收益构成展开分析,基于综合能源系统的成本收益构成提出了独立投资+独立运营、独立投资+委托运营、合作投资+合作运营、合作投资+委托运营四种模式下对应的成本效益核算模型,并给出综合能源系统的经济效益分析方法。最后以园区A综合能源系统为例,对三个参与主体在不同投资运营模式下的适用程度进行分析,从适用程度维度对各主体的运营模式进行排序,并对各主体在不同模式下发展综合能源系统的成本效益进行了测算,依据测算结果分别给出各主体运营模式最终选择和发展建议,本文所研成果对综合能源系统健康发展具有一定的现实意义。
刘汉鹏[5]（2021）在《SD电力公司营销战略与策略研究》文中研究说明随着电力体制改革不断的深入推动,电网企业成为这一轮电改的主要目标,政府对传统售电业务的监管越来越严,市场化进程大幅推进,电网企业的发展“红利”被不断释放,电网企业正面临着复杂严峻的内外部形势。市场环境的巨大变化,整体格局、交易主体、服务主体和电网上下游的各方关系都在重塑。从市场营销的视角来看,电网企业不是单纯追求以盈利为目的的企业,它还肩负着服务地方经济社会发展、保障人民生活用电的社会责任。国家电网公司的企业宗旨“人民电业为人民”,就是对电网企业的核心目标最好诠释,主要职责是履行三大责任,经济责任、政治责任和社会责任。营销服务专业直面电力消费客户,提供产品和服务,既是企业的窗口单位,也是企业经营市场取得收益的关键所在。一方面要保障为经营范围内的所有客户提供无差别的用电服务,优化营销服务能力,制定合理的战略策略。另一方面,也要实现向电网企业的更高阶段能源互联网企业转型升级,以电网发展为核心基础拓展新兴业务机遇,实现市场的扩张和经营的增长。面对挑战和机遇,各省级电网企业在国家电网公司的总体战略下,结合各自实际情况,紧抓这次发展机遇,积极探索新业务、新模式。为实现企业发展基业长青,稳固市场不掉队,需要制定符合自身情况的营销策略。本文基于SD电力公司面临新一轮电力体制改革和能源互联网企业演进的交叉影响下的复杂营销环境,探讨其在传统供电服务市场和新兴业务市场的营销策略。综合运用市场营销理论知识,归纳营销战略策略相关理论和国内外电网企业营销研究现状,制定研究思路和路径。运用PEST分析工具,从资产优势、政策劣势、新兴机遇、竞争威胁角度识别企业所处的内外环境的变化。建立SWOT分析矩阵模型,发现存在问题,找出解决办法,以“扬长补短”为目标,制定下一步营销计划。结合STP理论,在主营业务和新兴业务两个方面进行市场细分,锚定目标市场,实现精准定位。以供电服务营销为基础,以拓展新兴业务为方向,加强业务之间的关联性,实现市场营销工作的进一步转变,以7P营销策略组合为主提供扩展策略建议。从组织、队伍、技术、监督等四个方面为营销组合策略实施的保障提供了措施建议。本文通过以SD电力公司的营销策略的研究,期望可以帮助企业积极主动适应电力体制改革,加快向能源互联网企业的转型升级,在兼顾企业获得市场利润和履行社会基础能源供应责任的情况下,谋求新的发展机遇。同时,期望以此为例,可以为电网企业向能源互联网企业转型升级的给予一定的借鉴和参考。
徐安馨[6]（2021）在《基于场景分类识别的电网气象灾害预警方法》文中研究指明电网是与国民经济和国家安全息息相关的重要基础设施,电力系统的安全稳定运行是维持社会正常秩序的前提条件。现代电网规模庞大、结构复杂,电力设备大多直接暴露在外部环境之中。近些年来,全球变暖、环境破坏问题日益突出,各类突发性、极端性气象灾害频发,气候变化、气象灾害给电网安全稳定运行带来的影响日益突出。为了应对气象灾害对电网的冲击,需要提高电网面对气象灾害的预警能力,将侧重于事中或事后的应对策略向事前预警转变。目前大多数事前预警主要针对灾害形成后,即将引发电网事故的紧急时刻,给决策者预留的时间很短,可能会因错过最佳决策时机而带来损失。本文对气象灾害与电网故障的耦合关系进行研究,提出一种基于场景分类识别的电网气象灾害预警方法。以气象原始数据、电网历史数据和相关环境数据为基础,利用灾害场景识别建立三类因子的特征提取模型,并结合故障信息形成多因素复合的电网气象灾害预警模型,通过深度自编码网络对输入特征的学习能力,提取各类因素的抽象特征,在将三类因素的场景特征组合形成新的特征向量,用来训练针对小样本集的SVM模型,实现气象灾害下电网故障的预测预警。首先,本文针对气象因素多维复杂、不同场景下主导因素不一的特点,综合主客观赋权方法的优点,并根据因子实时状态对组合权重进行动态修正。基于实际工程经验确定气象因子的重要性序列关系,利用G1法将专家评价进行量化,得到气象因子的主观权重。根据历史数据构造气象因子初始评价矩阵,用熵权法确定气象因子客观权重,并根据各因子的实际状态分级确定的其状态权重,用状态权重对客观权重进行动态修正。依据最小信息熵原理对主观权重和动态客观权重进行组合,得到气象因子动态组合权重。其次,提出结合场景分类识别和深度收缩自编码网络的致灾因子特征提取方法。针对电网气象灾害致灾因子来源多样、种类繁多、耦合复杂的特点,将气象因子动态赋权方法和深度自编码网络相结合,通过构建统一场景识别分类器来对致灾因子特征进行针对性提取。自编码网络可以通过网络参数的多重组合建立各类因子内部的耦合关系,场景识别分类器可以通过统一的灾害场景建立气象灾害下三类因子之间的关联关系,实现相应灾害场景下对各类因子抽象特征的有效提取。然后,通过电网故障信息建立电网气象灾害故障关联样本,分别利用已精调好的深度自编码网络,对样本中三类致灾因子进行特征提取,以电网故障信息为基础综合三个子网络提取的抽象特征,以SVM来训练一个复合的电网故障预测模型,建立三类致灾因子与电网故障之间的关联映射关系,实现相应场景下对电网故障的预测。最后,本文利用气象原始数据和电网历史故障数据等在MATLAB软件平台对本文方法进行了仿真验证。算例分析表明,本文提出的基于场景分类识别的电网气象灾害预警方法能够更好提取气象灾害下各类因子的抽象特征,更准确的对电网故障进行识别和预测,能够准确、全面的建立三类致灾因子与电网故障间的关联关系,对给定的因子条件下可能引发的电网故障类型作出正确预测,为提高电网气象灾害事前预警能力奠定基础。
刘新宇[7]（2021）在《考虑电动汽车运营的分布式可再生能源消纳策略》文中认为随着社会的高速发展,全球能源消耗也不断加剧,传统化石能源逐渐枯竭,同时由其造成的环境污染问题也亟待解决,国家正在大力倡导绿色能源、绿色出行。电动汽车、可再生能源发电在国家的倡导下蓬勃发展,它们将是今后电网中必不可少的组成部分,并且占比将持续增长。随着越来越多分布式电源（Distribute Generators,DG）接入电网,电网现有网架和调节能力相对较低的机组难以更好的消纳这些DG发电,尤其是冬季供暖时节,存在着许多要保证供热负荷的热电联产机组,使得风光等可再生能源的消纳问题变得更加严重。电动汽车的类型多样,其充电负荷也会有多种变化,如果放任其大规模无序充电,不但会造成资源的浪费,甚至给电网造成负荷峰上加峰、线路功率过限等恶劣影响。同时电动汽车充电负荷是良好的需求响应资源,兼顾充电站运营的利益,可以有效地降低负荷的峰谷差。本文在此种背景下,探讨对电动汽车和退役电池进行合理调度以解决DG消纳问题,使配电系统更加安全、经济的运行。首先,将不同类型的电动汽车充电站负荷进行资源整合,由电动汽车充电站运营商统一安排调控以消纳风光等可再生能源,分析了不同类型电动汽车充电站自由充电时的负荷特性,针对不同类型充电站的负荷特性,分析了其在消纳可再生能源上的特点,提出了激励型需求响应和价格型需求响应相结合的消纳策略,来引导不同类型电动汽车充电站根据自身负荷属性参与消纳可再生能源。其次,针对充电站运营商在参与电网消纳可再生能源过程中出于经济性因素,仍存在一定量值的弃风弃光情况,本文将利用难、处理难,但仍具有一定利用价值的电动汽车退役电池集中起来梯次利用,与现有运行的电动汽车充电站相结合形成一体化充电站,并据此提出了一种退役电池与不同类型电动汽车充电站相结合的电动汽车充电站消纳模型。该模型相比于电动汽车充电站单独参与的情况,增加了充电站运营商参与消纳可再生能源时的利益,弥补了仅靠电动汽车充电站消纳可再生能源在某些待消纳时段上调节资源的不足,在一定程度上减少了弃风弃光量。最后,在IEEE 33节点测试系统上进行仿真。结果表明,本文提出的激励型需求响应和价格型需求响应相结合的消纳策略可在充分考虑电动汽车充电站运营商利益的同时,最大限度地解决电网中存在的弃风、弃光问题。同时,将不同类型的电动汽车充电站与退役电池系统相结合,可以进一步减少弃风、弃光量,降低负荷的峰谷差,改善系统的源-荷匹配性。
赵福林[8]（2021）在《考虑源荷波动的电网灵活性评估与风险调度研究》文中认为电力作为社会和国家发展的重要能源支撑,其在诸多领域都发挥着极其重要的作用,因此,进一步保障电力系统的安全可靠运行是新时代建设智能电网的必然要求。而随着新能源的大规模开发利用以及电力市场的不断参与,各种不确定性因素对电网的影响也与日俱增,如何分析和处理这些不确定性因素对电网的影响,保证电网能够安全、清洁、高效地运行,成为电力行业亟需解决的问题。本文以电网灵活性作为切入点,引入需求响应模型,分析系统运行过程中的源荷波动对电网造成的影响,然后在此基础上提出了电网灵活性运行域的概念,并构建考虑整体和局部特性的灵活性评估指标体系;最后,将电网运行灵活性与风险调度理论相结合,开发相应的调度辅助决策系统。其具体工作如下:首先,为量化电网应对电源侧和负荷侧波动的调节能力,本文提出了灵活性运行域的概念,即在保证一定灵活性运行水平下电力系统所能接受的最大不确定性因素波动范围;然后构建考虑源荷波动区间和运行经济性的数学优化模型,提出极限场景法和基于列和约束生成的鲁棒优化算法对上述模型进行求解;通过算例仿真,验证了所提方法的有效性,并将平均值和标准差作为灵活性运行域的评价指标,进一步分析各种灵活性调节资源对运行域的影响。其次,本文针对在大规模风电并网情况下,如何合理地评估电力系统运行灵活性的问题,提出了一种“整体-局部”的灵活性评估方法;在风电波动分析处理方面,考虑风电场景集过大带来求解效率低的问题,提出基于Canopy和Kmedoids算法的双层聚类场景削减方法,并对削减后场景进行校验,确保其能有效地反映风电波动情况;然后对削减后的风电场景,构建以经济性作为目标函数的机组组合模型并进行求解,根据多场景下的优化调度结果对电力系统的灵活性进行整体和局部的评估,并通过算例分析验证该评估方法的合理性和科学性。最后,基于上述研究并结合风险调度理论,开发了一套“地区电网全过程灵活运行与风险调度辅助决策系统”;该系统对地区电网日前、日内以及实时调度阶段进行滚动分析,从拓扑和潮流的角度校核检修计划,以曲线、表格、饼图、柱状图等多种形式直观展示电力系统的运行情况,并对高危风险场景给出相应的风险管控措施;此外,本文还对系统的主要功能模块和开发部署方式进行了详细介绍,目前该系统已在某地区电网进行部署并实现应用,并为进一步提升电网运行的灵活性、降低系统的调度风险提供有力支撑。
柯奇江[9]（2021）在《营配调数据贯通管理系统的设计与实现》文中研究指明营配调贯通数据质量管理是指将不同专业部门所使用系统中的基本数据资料予以相互贯通,使得数据资料保持连贯和一致。现有的营配调贯通数据质量管理技术存在诸多缺点,如管理流程混乱、对应数据错位、系统信息失真等。为在节省时间、节约成本的同时,提升工作成果的规范性,需要一个营配调贯通管理系统来实现不同专业所用系统中同类数据的一致性和完整性的分析和问题数据治理。本文针对数据管控需求,梳理原有的配网、营销和调度各自的运维管理方法,研究并设计了一套贯通方法,并用于构建营配调贯通数据质量系统,实现三个目标:一是通过建立中间库来提取不同系统中的数据信息,研究数据对应的统一原则,确保数据对应并具有持续可维护性;二是针对不同系统间交叉的数据,制定数据库表和一套一致性的合理校验法,保障数据正确、完整地关联;三是打开接口融合交集流程环节,建立合理的传递流程以维护增量数据在控。营配调贯通数据质量管理系统以原有系统数据为指导,这些数据都被持续使用和更新,保障贯通方法可行;以现场普查数据为基准,以数据一致性校验为支撑,保障贯通方法可靠。国网四川省电力公司通过使用该系统指导工作人员指向性开展问题数据治理工作,使营配调贯通一致率综合指标从2016年的38%提升到了2021年的99%。通过实现营销、配网和调度等部门在管理系统的设备基础台账,线变、户变和户箱关系等基础信息的高度一致,为相关业务应用与分析功能提供支撑,以此促进公司运营效率和服务能力的全方位提升。下一步,系统还有希望实现计划（故障）停电信息自动发布、故障研判指挥和业扩报装方案辅助制定等智能应用,进一步减少人工成本、提升工作效率。
白晓彤[10]（2021）在《青海绿能数据有限公司发展战略研究》文中研究指明随着越来越多的清洁能源电站登上电力交易市场的舞台,与其相关的数据服务行业也渐渐的发展起来。同时,随着电改的不断推进,各电网企业纷纷开始探索新的盈利模式。为了响应国企混改政策及更好地服务青海新能源电厂,青海绿能数据有限公司诞生了。然而,省内其他能源数据企业也相继开展了相关的数据服务业务,竞争极为激烈。同时,青海绿能数据有限公司创立时间较短,还缺乏成熟的市场经验及强有力的技术团队,其面临的挑战也日益增大。本文是在能源互联网的应用越来越广泛的基础下,结合大数据战略已发展成为国家重要战略的背景,运用企业战略管理的相关理论,对青海绿能数据有限公司的内外部环境进行深入分析,得出青海绿能数据有限公司内外部环境情况及其自身优劣势及拥有的资源、能力。本文借助内外部环境关键要素分析工具EFE和IFE,并使用SWOT、SPACE和QSPM矩阵对青海绿能数据有限公司发展战略的备选方案进行综合评价,得到青海绿能数据有限公司作为市场前景好、发展潜力巨大的新成立的公司,在战略发展的选择上应选择横向一体化增长战略的结论。同时在实施公司发展战略的进程中,做好企业文化、组织架构、人力资源等方面的充足保障。结合整个研究过程看,本文通过定性分析与定量分析相结合的方式给出了青海绿能数据有限公司当前的发展战略及发展战略的具体实施途径,对提高公司的运营能力,促进公司的快速发展有着积极的意义。同时,本文的研究,也可以为同行业的其他公司在发展战略制定方面提供一定的参考及借鉴。
二、以电网安全为基础,建立安全与经济运行保障体系（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、以电网安全为基础,建立安全与经济运行保障体系（论文提纲范文）
（1）Elasticsearch在电网调度数据管理的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.2.1 电网智能化发展趋势 |
| 1.2.2 调度自动化系统的发展历程和趋势 |
| 1.2.3 现调度所用关系型数据库不能满足电网调度大数据的需要 |
| 1.3 国内外研究现状和趋势 |
| 1.4 主要研究内容及结构 |
| 第二章 基于云计算的电网调度数据存储 |
| 2.1 电网调度数据管理现状与发展趋势 |
| 2.1.1 电网调度数据管理现状 |
| 2.1.2 未来云调度数据管理 |
| 2.1.3 电网调度数据管理对比分析 |
| 2.2 电网调度分布式数据库HBase |
| 2.2.1 分布式云计算及其核心技术 |
| 2.2.2 基于云计算的Hadoop架构及其核心组件 |
| 2.2.3 基于Hadoop架构的数据库HBase |
| 2.3 基于云计算的电网调度数据库HBase的搭建、运行与测试 |
| 2.3.1 Hadoop集群的搭建 |
| 2.3.2 Hadoop分布式文件系统的调优 |
| 2.3.3 电网调度数据库HBase的搭建与运行 |
| 2.3.4 电网调度数据库HBase的测试 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 Elasticsearch在电网调度监测数据查询的应用 |
| 3.1 电网调度监测数据查询现状 |
| 3.2 电网调度监测数据查询需求 |
| 3.2.1 电网调度运行数据查询需求 |
| 3.2.2 输变电设备在线监测数据查询需求 |
| 3.3 Elasticsearch在电网调度监测数据查询的应用 |
| 3.3.1 Elasticsearch分布式搜索引擎 |
| 3.3.2 电网调度监测数据的二级索引结构 |
| 3.3.3 电网调度监测数据的二级索引结构设计 |
| 3.3.4 电网调度监测数据的二级索引结构实现 |
| 3.3.5 电网调度监测数据读写流程 |
| 3.4 电网调度监测数据查询测试 |
| 3.4.1 Elasticsearch搭建与实验环境 |
| 3.4.2 电网调度运行数据查询测试 |
| 3.4.3 输变电设备在线监测数据查询测试 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 Elasticsearch在电网调度日志管理的应用 |
| 4.1 电网调度日志管理现状 |
| 4.2 基于Elasticsearch的调度自动化系统日志管理架构 |
| 4.3 电网调度日志管理实现 |
| 4.3.1 日志实时采集模块 |
| 4.3.2 日志过滤解析模块 |
| 4.3.3 日志存储与查询模块 |
| 4.3.4 日志可视化模块 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 电网调度数据管理系统开发与实现 |
| 5.1 需求分析 |
| 5.1.1 功能需求分析 |
| 5.1.2 非功能性需求分析 |
| 5.2 功能结构设计 |
| 5.2.1 结构设计 |
| 5.2.2 功能设计 |
| 5.3 开发实现 |
| 5.3.1 基于RESTful API的后端处理开发 |
| 5.3.2 基于WCF的数据服务开发 |
| 5.3.3 基于B/S模式的前端交互开发 |
| 5.4 性能测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 6.3 主要创新点 |
| 5 参考文献 |
| 附录 A |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
（2）输电网项目视角下可再生能源消纳时空特征及驱动模型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究现状 |
| 1.2.1 可再生能源开发利用评价研究 |
| 1.2.2 区域可再生能源影响机制研究 |
| 1.2.3 区域可再生能源规划优化研究 |
| 1.2.4 相关文献研究评述 |
| 1.3 研究内容、技术路线及创新点 |
| 1.3.1 研究内容及技术路线 |
| 1.3.2 研究创新点 |
| 第2章 相关基础理论研究 |
| 2.1 能源资源流动与空间结构理论 |
| 2.1.1 能源资源流动 |
| 2.1.2 区域空间结构基础理论 |
| 2.1.3 区域空间结构模式 |
| 2.2 空间计量经济学理论 |
| 2.2.1 空间依赖性与异质性理论 |
| 2.2.2 空间权重矩阵的构建原理 |
| 2.2.3 空间计量经济学模型 |
| 2.3 区域规划理论 |
| 2.3.1 区域规划的属性与特点 |
| 2.3.2 区域协调发展机制 |
| 2.3.3 区域规划模拟方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 中国输电项目格局时空演进特征及空间建模 |
| 3.1 中国输电项目发展历程 |
| 3.1.1 区域电网项目建设发展历程 |
| 3.1.2 特高压项目建设发展历程 |
| 3.2 输电项目建设运行情况 |
| 3.2.1 输电项目电压等级及输电特点 |
| 3.2.2 输电项目输送可再生能源技术特点 |
| 3.2.3 我国跨区跨省输电布局情况 |
| 3.3 输电项目空间权重矩阵建模及特征 |
| 3.3.1 电网输电项目空间权重矩阵的建立 |
| 3.3.2 电网输电项目空间权重矩阵时空演进特征 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 省域可再生能源消纳空间格局及演化特征 |
| 4.1 空间统计研究数据及方法 |
| 4.1.1 研究数据 |
| 4.1.2 研究方法 |
| 4.2 省域可再生能源开发利用格局分析 |
| 4.2.1 水力开发利用格局分析 |
| 4.2.2 风力开发利用格局分析 |
| 4.2.3 光伏开发利用格局分析 |
| 4.3 省域可再生能源消纳的空间匹配特征 |
| 4.3.1 发电量与消纳量空间匹配特征 |
| 4.3.2 发电量占比与消纳量占比空间匹配特征 |
| 4.3.3 消纳量与消纳量占比空间匹配特征 |
| 4.4 省域可再生能源消纳水平的空间演化格局分析 |
| 4.4.1 省域可再生能源消纳水平的空间特征检验 |
| 4.4.2 省域可再生能源消纳水平的空间异质性演化分析 |
| 4.4.3 省域可再生能源消纳水平的空间依赖性演化分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于输电项目的省域可再生能源消纳驱动模型 |
| 5.1 省域可再生能源消纳影响因素识别 |
| 5.1.1 消纳环境因素 |
| 5.1.2 基础设施因素 |
| 5.1.3 电源结构因素 |
| 5.1.4 政策环境因素 |
| 5.2 省域可再生能源消纳驱动模型构建 |
| 5.2.1 空间驱动模型设定 |
| 5.2.2 数据处理与变量检验 |
| 5.3 全国省域可再生能源消纳空间驱动效应分析 |
| 5.3.1 全国样本空间模型参数估计与检验 |
| 5.3.2 全国空间驱动效应分析 |
| 5.4 地区省域可再生能源消纳空间驱动效应分析 |
| 5.4.1 地区样本空间模型参数估计与检验 |
| 5.4.2 地区空间驱动效应分析 |
| 5.5 分阶段省域可再生能源消纳空间驱动效应分析 |
| 5.5.1 阶段样本空间模型参数估计与检验 |
| 5.5.2 阶段空间驱动效应分析 |
| 5.6 省域可再生能源消纳影响因素驱动机制总结 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 基于CLUE-S的省域可再生能源消纳演化模拟模型 |
| 6.1 模拟模型构建方法 |
| 6.1.1 模拟模型概念结构 |
| 6.1.2 模拟模型步骤方法 |
| 6.2 模拟模型参数设定 |
| 6.2.1 消纳类型转移规则 |
| 6.2.2 驱动因子回归分析 |
| 6.2.3 发展情景目标设定 |
| 6.3 模拟模型结果分析 |
| 6.3.1 模拟消纳结果精度验证 |
| 6.3.2 消纳情景模拟结果分析 |
| 6.4 模拟模型结论建议 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）电力物联下电网技改物资配送中心选址及路径优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 配送中心选址方法研究现状 |
| 1.2.2 路径规划方法研究现状 |
| 1.2.3 选址-路径问题研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容和方法 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第2章 电网技改配送中心选址与路径规划相关理论 |
| 2.1 配送中心选址的相关理论 |
| 2.2 路径规划的相关理论 |
| 2.3 选址与路径规划的相关理论 |
| 2.4 选址与路径规划的相关算法 |
| 2.4.1 精确算法 |
| 2.4.2 传统启发式算法 |
| 2.4.3 现代启发式算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 电力物联下电网技改物资配送应用分析 |
| 3.1 电网技改物资配送内容及存在的问题 |
| 3.1.1 电网技改物资配送工作内容 |
| 3.1.2 当前电网技改物资配送存在的问题分析 |
| 3.2 电力物联网数据空间及在电网技改物资配送管理中的应用分析 |
| 3.2.1 电力物联网下电网技改物资配送数据空间的构建 |
| 3.2.2 地理信息系统技术的应用分析 |
| 3.2.3 全球定位系统技术的应用分析 |
| 3.2.4 智能交通系统技术的应用分析 |
| 3.3 电力物联网环境下电网技改物资配送管理优化的解决思路 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 电力物联环境下的双层规划模型 |
| 4.1 配送中心选址与路径建模的基本步骤 |
| 4.2 模型假设及符号说明 |
| 4.2.1 模型假设 |
| 4.2.2 符号说明 |
| 4.3 模型各项成本的设定 |
| 4.3.1 配送中心的建设成本和经营成本 |
| 4.3.2 碳排放成本 |
| 4.3.3 运输成本和车辆成本 |
| 4.3.4 惩罚成本 |
| 4.4 双层规划模型的构建 |
| 4.4.1 上层模型的构建 |
| 4.4.2 下层模型的构建 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于遗传算法结合电力物联环境信息下的算例分析 |
| 5.1 基于遗传求解算法的选择和设计 |
| 5.2 算例分析 |
| 5.2.1 基本数据信息 |
| 5.2.2 基于matlab编程的求解 |
| 5.3 AGV算例求解比对分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 研究成果及结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
（4）考虑主体特征的综合能源系统运营模式及成本效益分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 综合能源系统相关主体研究 |
| 1.2.2 综合能源系统投资运营模式研究 |
| 1.2.3 综合能源系统成本效益相关研究 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第2章 相关基础理论研究 |
| 2.1 综合能源系统概述 |
| 2.1.1 综合能源系统定义及构成 |
| 2.1.2 综合能源系统基本特征 |
| 2.1.3 综合能源系统服务内容 |
| 2.2 综合能源系统典型投资运营模式 |
| 2.3 层次分析法概述 |
| 2.4 成本效益分析相关理论 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 考虑主体特征的投资运营模式分析 |
| 3.1 主要参与主体及特征分析 |
| 3.1.1 电网企业 |
| 3.1.2 分布式新能源发电企业 |
| 3.1.3 天燃气企业 |
| 3.2 基于主体特征的运营模式分析方法 |
| 3.2.1 基于主体特征的运营模式评价指标体系 |
| 3.2.2 基于层次分析法的指标赋权 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 综合能源系统成本效益分析 |
| 4.1 综合能源系统成本收益构成 |
| 4.1.1 综合能源系统成本构成 |
| 4.1.2 综合能源系统收益构成 |
| 4.2 不同运营模式下的成本收益模型 |
| 4.3 综合能源系统经济效益分析方法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 算例分析 |
| 5.1 案例背景及基本参数 |
| 5.1.1 案例背景 |
| 5.1.2 参数取值 |
| 5.2 基于主体特征的运营模式适用程度分析 |
| 5.3 基于主体特征的系统成本效益分析 |
| 5.4 参与主体的运营模式优选 |
| 5.5 发展建议 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 研究成果与结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（5）SD电力公司营销战略与策略研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究思路和方法 |
| 1.4 主要内容 |
| 1.5 论文创新点 |
| 第2章 相关理论与文献综述 |
| 2.1 相关理论 |
| 2.1.1 营销管理理论 |
| 2.1.2 营销战略与营销组合理论 |
| 2.1.3 营销战略分析方法 |
| 2.2 新一轮电改与电网企业研究现状 |
| 2.3 国内外能源互联网研究现状 |
| 2.4 国内外电网企业营销战略研究现状 |
| 2.5 文献述评 |
| 第3章 SD电力公司营销环境分析 |
| 3.1 SD电力公司营销概况 |
| 3.1.1 企业概况 |
| 3.1.2 营销现状概况 |
| 3.2 营销环境PEST分析 |
| 3.2.1 政治环境分析 |
| 3.2.2 经济环境分析 |
| 3.2.3 社会环境分析 |
| 3.2.4 技术环境分析 |
| 3.3 SWOT分析 |
| 3.3.1 优势分析 |
| 3.3.2 劣势分析 |
| 3.3.3 机遇分析 |
| 3.3.4 威胁分析 |
| 3.3.5 SWOT分析结论 |
| 第4章 SD电力公司营销战略分析 |
| 4.1 SD电力公司营销战略原则 |
| 4.2 SD电力公司营销战略目标 |
| 4.3 SD电力公司STP战略 |
| 4.3.1 市场细分 |
| 4.3.2 选择目标市场 |
| 4.3.3 市场定位 |
| 第5章 SD电力公司营销策略组合 |
| 5.1 产品策略 |
| 5.2 价格策略 |
| 5.3 渠道策略 |
| 5.4 促销策略 |
| 5.5 人员策略 |
| 5.6 服务过程策略 |
| 5.7 有形展示策略 |
| 第6章 SD电力公司营销策略实施保障 |
| 6.1 组织保障 |
| 6.2 队伍保障 |
| 6.3 监督保障 |
| 6.4 技术保障 |
| 第7章 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（6）基于场景分类识别的电网气象灾害预警方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 气象因素对电网的影响研究 |
| 1.2.2 电网故障预警方法 |
| 1.2.3 人工智能在电网故障诊断领域的应用 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 第二章 电网气象灾害致灾因子分析与处理 |
| 2.1 电网气象灾害概述 |
| 2.1.1 气象因素对电力系统的影响 |
| 2.1.2 影响电网的主要气象灾害类型 |
| 2.2 电网气象灾害要素分析 |
| 2.2.1 气象因子 |
| 2.2.2 设备因子 |
| 2.2.3 环境因子 |
| 2.3 气象致灾因子动态初始权重确定 |
| 2.3.1 致灾因子组合赋权方法 |
| 2.3.2 基于致灾因子状态的动态权重调整方法 |
| 2.4 算例仿真 |
| 2.4.1 组合权重计算 |
| 2.4.2 动态权重计算 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于场景分类识别的致灾因子特征提取方法 |
| 3.1 神经网络概述 |
| 3.2 改进收缩自编码器原理 |
| 3.2.1 自编码器 |
| 3.2.2 稀疏自编码器 |
| 3.2.3 收缩自编码器及改进方法研究 |
| 3.3 基于场景分类识别的致灾因子特征提取方法 |
| 3.3.1 基于深度改进收缩自编码网络的特征提取方法 |
| 3.3.2 场景识别分类器构造 |
| 3.3.3 基于场景分类识别的致灾因子特征提取方法 |
| 3.4 电网气象灾害致灾因子特征提取模型 |
| 3.5 算例仿真 |
| 3.5.1 网络层数对模型效果的影响 |
| 3.5.2 改进收缩自编码器参数确定 |
| 3.5.3 特征提取可视化分析 |
| 3.5.4 初始权重对模型效果的影响 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于场景特征的电网气象灾害预警方法 |
| 4.1 数据预处理 |
| 4.1.1 数据筛选及样本匹配 |
| 4.1.2 故障类型及标签确定 |
| 4.1.3 数据归一化处理 |
| 4.2 基于场景特征的电网气象灾害预警方法 |
| 4.2.1 场景特征与电网故障关联映射方法 |
| 4.2.2 电网气象灾害预警等级确定 |
| 4.2.3 电网气象灾害预警体系构建 |
| 4.3 算例仿真 |
| 4.3.1 模型输出结果分析 |
| 4.3.2 训练样本数量对模型效果的影响 |
| 4.3.3 模型效果对比验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文及参与的项目 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（7）考虑电动汽车运营的分布式可再生能源消纳策略（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 国内外的研究现状 |
| 1.2.1 配电网DG的消纳 |
| 1.2.2 电动汽车参与DG消纳 |
| 1.2.3 电动汽车退役电池梯次利用 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 |
| 2 电动汽车充电站群对DG消纳可行性研究 |
| 2.1 不同类型电动汽车充电站负荷特性研究 |
| 2.2 DG出力特性研究 |
| 2.3 不同类型电动汽车充电站消纳DG的能力研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 考虑电动汽车充电站群运营的DG消纳策略 |
| 3.1 电动汽车充电站群的需求响应 |
| 3.1.1 电动汽车充电站的激励型需求响应 |
| 3.1.2 电动汽车充电站的价格型需求响应 |
| 3.2 电动汽车充电站运营商参与的DG消纳 |
| 3.2.1 消纳策略 |
| 3.2.2 考虑电动汽车充电站运营的DG消纳模型 |
| 3.3 算例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 考虑退役电池与电动汽车一体化运营的DG消纳策略 |
| 4.1 电动汽车退役电池的成本分析 |
| 4.1.1 电动汽车退役电池的成本 |
| 4.1.2 电动汽车退役电池的容量衰减 |
| 4.2 考虑退役电池与电动汽车一体化的DG消纳模型 |
| 4.2.1 目标函数 |
| 4.2.2 约束条件 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 A 各类型电动汽车充电站负荷建模数据 |
| 附录 B IEEE33 节点配电系统数据 |
| 附录 C 风电和光伏发电单元数据 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（8）考虑源荷波动的电网灵活性评估与风险调度研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及进展 |
| 1.2.1 源荷波动分析的研究进展 |
| 1.2.2 电网运行灵活性的研究进展 |
| 1.2.3 电网调度辅助决策软件的应用现状 |
| 1.3 本文主要解决的问题与章节安排 |
| 第2章 计及需求响应的电网灵活性运行域 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 需求响应模型 |
| 2.2.1 分时电价 |
| 2.2.2 可中断负荷 |
| 2.3 电网灵活性运行域建模 |
| 2.3.1 灵活性运行域的概念 |
| 2.3.2 运行域目标函数 |
| 2.3.3 约束条件 |
| 2.4 模型求解方法 |
| 2.4.1 极限场景法 |
| 2.4.2 C&CG法 |
| 2.5 算例分析 |
| 2.5.1 分时电价区间的划分 |
| 2.5.2 6 节点系统 |
| 2.5.3 IEEE RTS-39 节点系统 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 考虑风电波动的电网灵活性评估方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 场景分析法 |
| 3.2.1 Canopy聚类与Kmedoids聚类 |
| 3.2.2 双层聚类技术 |
| 3.3 运行优化模型构建与求解 |
| 3.3.1 目标函数 |
| 3.3.2 约束条件与模型求解 |
| 3.4 “整体-局部”灵活性评估指标 |
| 3.4.1 整体灵活性评估 |
| 3.4.2 局部灵活性评估 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.5.1 风电场景生成与削减 |
| 3.5.2 运行优化结果与灵活性评估 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 地区电网全过程灵活运行与风险调度辅助决策系统 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统主要功能介绍 |
| 4.2.1 信息采集模块 |
| 4.2.2 薄弱环节辨识模块 |
| 4.2.3 灵活运行分析模块 |
| 4.2.4 风险调度模块 |
| 4.3 系统开发与部署 |
| 4.3.1 系统硬件架构 |
| 4.3.2 系统软件架构 |
| 4.3.3 系统功能架构 |
| 4.4 系统界面展示 |
| 4.4.1 登录界面 |
| 4.4.2 系统首页 |
| 4.4.3 监测界面 |
| 4.4.4 灵活运行与风险调度界面 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间发表或录用的论文及科研成果 |
（9）营配调数据贯通管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 选题意义 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 本论文的结构安排 |
| 第二章 相关系统和关键技术 |
| 2.1 实现数据贯通管理的主要对象系统 |
| 2.1.1 营销业务应用系统(SG186 系统) |
| 2.1.2 电网地理空间信息服务平台(GIS系统) |
| 2.1.3 生产管理系统(PMS系统) |
| 2.2 关键技术展示 |
| 2.2.1 系统构架选择 |
| 2.2.2 数据库选择 |
| 2.2.3 前台设计用CSS校验 |
| 2.2.4 后台设计用JSP |
| 2.2.5 访问控制用RBAC模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 营配调数据贯通的需求分析 |
| 3.1 营配调数据贯通的数据管理平台的目标 |
| 3.2 管理平台建设的数据依据 |
| 3.3 系统业务需求分析 |
| 3.4 系统管理功能需求分析 |
| 3.5 项目质量核查管理功能需求分析 |
| 3.6 硬件需求 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 营配调数据贯通管理系统的设计与开发 |
| 4.1 设计与开发的总体原则 |
| 4.2 系统管理功能设计 |
| 4.3 营配调贯通数据核查的设计基础。 |
| 4.3.1 营配调组件的构成。 |
| 4.3.2 营配调业务构成 |
| 4.4 营配调数据贯通管理数据提取方案 |
| 4.4.1 中间库管理机制 |
| 4.4.2 数据抽取 |
| 4.5 营配调数据贯通管理不一致分析 |
| 4.6 对应关系一致性分析方法 |
| 4.6.1 设备不统一的分析方法 |
| 4.6.2 用户信息不一致分析方法 |
| 4.7 不一致数量的算法实现 |
| 4.8 属性不完整的算法实现 |
| 4.9 新投异动数据贯通的贯通方法 |
| 4.10 本章小结 |
| 第五章 营配调贯通管理系统的功能实现 |
| 5.1 数据贯通的实现方式 |
| 5.1.1 营配调的信息系统集成数据贯通 |
| 5.1.2 明确数据维护界面 |
| 5.1.3 跨越系统的数据调用规范 |
| 5.1.4 数据和信息的集成与完善 |
| 5.2 数据贯通核查功能 |
| 5.2.1 高压营配数据质量核查 |
| 5.2.2 低压营配数据质量核查 |
| 5.3 数据质量自动化分析与评价 |
| 5.3.1 分析对象 |
| 5.3.2 分析准绳 |
| 5.3.3 评价范围 |
| 5.3.4 评价指标 |
| 5.3.5 指标统计方式 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 营配调贯通管理系统的测试 |
| 6.1 测试要求 |
| 6.2 应用测试 |
| 6.2.1 登录测试 |
| 6.2.2 问题数据进业务系统查看 |
| 6.3 数据库功能后台查看 |
| 6.3.1 开发软件后台查看数据库部署情况 |
| 6.3.2 开发软件前台查看数据库部署情况 |
| 6.4 系统性能测试 |
| 6.4.1 测试指标 |
| 6.4.2 场景设计 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录:关键代码 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（10）青海绿能数据有限公司发展战略研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 宏观背景 |
| 1.1.2 行业背景 |
| 1.1.3 企业背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 战略管理基本概念及分析工具 |
| 2.1.1 战略管理的定义 |
| 2.1.2 企业发展战略类型 |
| 2.1.3 企业发展战略含义 |
| 2.1.4 战略分析工具 |
| 2.1.5 战略评价工具 |
| 2.2 能源互联背景下大数据的发展研究 |
| 2.2.1 大数据在能源互联网中的应用 |
| 2.2.2 电力大数据的发展研究 |
| 2.2.3 大数据在清洁能源领域的应用 |
| 第三章 青海绿能数据有限公司战略环境分析 |
| 3.1 宏观环境分析 |
| 3.1.1 政治环境分析 |
| 3.1.2 经济环境分析 |
| 3.1.3 社会环境分析 |
| 3.1.4 技术环境分析 |
| 3.2 行业环境分析 |
| 3.2.1 行业内现有竞争者能力分析 |
| 3.2.2 供应商议价能力分析 |
| 3.2.3 购买者议价能力分析 |
| 3.2.4 替代产品的威胁分析 |
| 3.2.5 潜在竞争者进入能力分析 |
| 3.3 外部环境分析总结 |
| 第四章 青海绿能数据有限公司内部环境分析 |
| 4.1 青海绿能数据有限公司资源分析 |
| 4.1.1 有形资源 |
| 4.1.2 无形资源 |
| 4.1.3 人力资源 |
| 4.2 青海绿能数据有限公司能力分析 |
| 4.2.1 业务能力分析 |
| 4.2.2 营销能力分析 |
| 4.2.3 财务能力分析 |
| 4.2.4 管理能力分析 |
| 4.2.5 企业文化分析 |
| 4.3 内部环境分析总结 |
| 第五章 青海绿能数据有限公司发展战略设计 |
| 5.1 青海绿能数据有限公司发展战略设计 |
| 5.1.1 设计原则 |
| 5.1.2 设计思路 |
| 5.2 青海绿能数据有限公司发展战略选择 |
| 5.2.1 SWOT矩阵 |
| 5.2.2 SPACE矩阵 |
| 5.2.3 青海绿能数据有限公司发展战略选择 |
| 5.3 青海绿能数据有限公司发展战略制定 |
| 5.3.1 青海绿能数据有限公司的使命及愿景 |
| 5.3.2 青海绿能数据有限公司发展战略制定 |
| 第六章 青海绿能数据有限公司发展战略的实施及保障 |
| 6.1 战略实施 |
| 6.1.1 实施步骤 |
| 6.1.2 难点和重点 |
| 6.2 实施战略的保障 |
| 6.2.1 组织架构保障 |
| 6.2.2 企业文化保障 |
| 6.2.3 人力资源保障 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.1.1 研究回顾 |
| 7.1.2 研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 7.2.1 研究不足 |
| 7.2.2 后续展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
四、以电网安全为基础,建立安全与经济运行保障体系（论文参考文献）
- [1]Elasticsearch在电网调度数据管理的应用研究[D]. 徐泽天. 广西大学, 2021(12)
- [2]输电网项目视角下可再生能源消纳时空特征及驱动模型[D]. 杨蕙嘉. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [3]电力物联下电网技改物资配送中心选址及路径优化研究[D]. 潘俊南. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [4]考虑主体特征的综合能源系统运营模式及成本效益分析[D]. 李慧宇. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [5]SD电力公司营销战略与策略研究[D]. 刘汉鹏. 山东大学, 2021(02)
- [6]基于场景分类识别的电网气象灾害预警方法[D]. 徐安馨. 山东大学, 2021(12)
- [7]考虑电动汽车运营的分布式可再生能源消纳策略[D]. 刘新宇. 大连理工大学, 2021(01)
- [8]考虑源荷波动的电网灵活性评估与风险调度研究[D]. 赵福林. 浙江大学, 2021
- [9]营配调数据贯通管理系统的设计与实现[D]. 柯奇江. 电子科技大学, 2021(01)
- [10]青海绿能数据有限公司发展战略研究[D]. 白晓彤. 兰州大学, 2021(02)