多跳D2D组网下基于数据驱动的配电网在线异常检测

随着配电网数据信息的急剧增长,为了保证配电网供电可靠性,在配电网和基站间建立多跳D2D网络进行数据传输,提出多跳D2D组网下基于数据驱动的配电网在线异常检测方法。因配电网中每个时刻都会产生新的测量数据,提出一种基于一类支持向量机的配电网运行状态在线检测算法,该算法可根据每个时间周期智能电表上报的用电数据更新模型参数,实时推测配电网当前的运行状态。为了保证用电数据的正常传输,提出基于双边主成分分析的在线流量监测方法监督多跳D2D组网的流量状态。通过仿真实例验证,证明了提出的基于数据驱动的配电网在线异常检测算法可在提高检测速率和精确度的同时节约大量的计算时间和存储空间。     

电网企业数字化转型成熟度评估理论及应用

针对现有企业数字化成熟度评估模型的所选取指标不全面、主客观权重设定不合理等问题，提出基于电网企业的数字化转型成熟度评估模型。考虑影响电网企业数字化转型的关键因素，构建电网企业数字化转型成熟度评估模型指标体系；利用层次分析法和反熵权法，完成评估指标主客观权重的计算。在此基础上，结合动态反馈的思想，运用面板门限模型，将主客观权重的占比与相应阶段的动态目标深入融合，使评估结果的准确性得到极大提高。案例分析表明，该模型可以实现基于各阶段目标的动态调整，保障电网企业数字化转型成熟度评估结果的准确性，为优化电网企业数字化转型路线提供决策支持和理论支撑。