《智慧型電網海量電物理量數據輕型傳輸機理與方法研究》是依託武漢大學，由李曉明擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：智慧型電網海量電物理量數據輕型傳輸機理與方法研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：李曉明
- 依託單位：武漢大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
隨著我國電網規模的日益擴大和信息化智慧型電網的全面推進，電網的信息化程度越來越高，電網的生產運行越來越依賴大量綜合業務信息的支持，如電話電視會議信息、電網生產調度信息、遠程監控信息等，廣域海量信息的產生給電力通信網的數據傳輸和存儲造成了很大的負擔，甚至影響到電力系統的安全控制和穩定運行。本課題將研究和提出海量電物理量數據的輕型傳輸機理與方法，利用模式識別、特徵提取、CELP模型等相關理論來研究電物理數據的最小特徵信息提取與信號分類辨識方法、多通信協定環境下的輕型數據生成模型以及輕型協定數據的特徵解析與數據復原方法，從而實現廣域海量電物理量數據的輕型化傳輸，有望解決未來工農業信息化網路、智慧型電網和物聯網海量信息傳輸需求與通信實時性、可靠性之間的矛盾，為構建實時、高效、雙向、集成的基礎信息通信平台提供一種新的研究思路和理論依據。
結題摘要
隨著智慧型電網的全面建設，電網的信息化程度越來越高，電網的生產運行越來越依賴大量綜合電力信息的支持，廣域海量信息的產生給當前電力通信網路的數據傳輸和存儲造成了很大的負擔，甚至影響到電網的安全穩定運行。為了滿足智慧型電網各種高級套用系統的實時態和研究態全景動態信息需求，智慧型電網廣域監測的對象範圍、信息類型及信息容量等與傳統電網相比都大為增加，廣域動態實時監測信息在電力通信網路中必將面臨更為嚴重的傳輸與存儲問題。 本項目的主要內容和創新點在於： （1）提出一種基於最小特徵信息傳輸原理的廣域海量數據輕型傳輸機制，採用特徵提取和模式識別算法來提取海量原始數據的模式特徵信息，基於改進的CELP壓縮編碼模型對模式特徵信息進行矢量映射和參量編碼，採用信息融合和信息建模技術實現多通信協定環境下的異構信息融合與輕型數據生成，通過區分特徵信息與背景信息並制定差異化的傳輸控制策略，實現廣域海量數據的輕型化傳輸與存儲，以滿足智慧型電網全景狀態信息線上監測的技術要求。 （2）提出一種結合模式特徵提取和CELP壓縮編碼思想的海量電物理量數據輕型化處理方法。採用基於事件觸發機制和能量熵判據的電物理信號線上檢測與模式辨識方法對電物理信號進行線上特徵提取，對穩態信號和暫態擾動分別採取不同的特徵參數辨識策略。對於穩態信號，採用軟體同步採樣的DFT頻譜分析方法對預處理後的電物理信號進行頻譜分析，初步獲取各個信號分量的共性特徵參數信息；對於暫態擾動信號，採用結合能量熵判據的快速時頻原子分解算法在電物理信號的相關原子庫中對電物理信號進行最佳原子匹配追蹤，獲取各個信號分量的個性特徵參數信息。 （3）建立了基於IEC61850標準的輕型數據傳輸體系的輕型數據模型、IED信息模型及通信服務模型。重點分析了輕型協定數據模型的生成機制，包括特徵模式分組編碼、模式特徵向量映射和輕型協定報文封裝等，並介紹了輕型協定數據的編碼分類存儲、特徵解析與數據還原方法。 （4）研究制定了智慧型變電站輕型數據傳輸體系下的綜合信息網路傳輸控制策略。從網路傳輸時延控制和網路傳輸質量控制兩個層面，提出了基於優先權佇列和服務分類機制的信息流最佳化調度策略和基於漏桶整形機制的網路信息流量控制策略。 （5）搭建了智慧型變電站的通信網路模型，進行海量實時數據的網路傳輸仿真實驗，並對網路傳輸性能進行分析與評估。
