特征识别

泛在物联的配用电系统是智能配电网与电力物联网深度融合形成的信息物理社会系统。分析泛在物联的配用电系统的参与主体及其信息、物理、社会属性，并从物理域、信息域和社会域三个层面探讨参与主体之间的交互影响，并提炼其运行特点，包括物理域中的节点、网络和功能的灵活性；信息域中的泛在感知的不确定性；计算模式的边缘化、开放交互的安全性，社会域中的角色可变性、效用个性化、商业模式多元化；在分析国内外研究动态的基础上，提炼其难点，包括复杂配用电系统的特征识别、社会行为建模与混合仿真、非完全信息的随机博弈框架与应用、融合社会属性的优化问题、边缘计算的调度策略与驱动机制、配用电终端物联网的交互安全机制等。在理论层面为信息、物理、社会系统的多学科交叉提供分析探讨，在应用层面为泛在电力物联网和智能电网的建设提供技术支持。

近年来，国家大力开发水力资源，水电总装机容量以每年约4%的增长速度使得我国一跃成为世界第一的水电大国。然而，大多数水电厂存在监测系统布置分散、监测数据整合不足、数据利用率低、设备寿命周期过程模拟程度低等问题。本项目首次基于数字孪生技术，融合了大数据、深度学习、趋势预警与故障诊断等先进技术，构建了虚拟水电厂。可有效整合厂内各系统数据，对主设备进行反向预测、特征识别和参数寻优，实现对水电厂主设备运行、检修、试验、诊断和评估的全寿命周期管理，优化过程指导、培训和考核，提高综合经济效益。研究成果对于推动全国水电厂的生产过程管理、促进水电厂由计划检修向状态检修发展具有重大意义。本项目结合水电厂对主设备全寿命周期管理的迫切需求，首次基于数字孪生、数字仿真、大数据、深度学习、趋势预警与故障诊断等多技术融合，构建了以大数据为基础的虚拟水电厂。 项目获得授权发明专利51项；实用新型专利30项；软件著作权5项；出版专著1部；发表论文42篇；制定行业标准1项。 2015年以来，项目成果已在国内外广泛应用：国内，在云、贵、川、闽、浙、赣、闽、新等省/自治区的水电厂/站/水利枢纽投入运行，遍布黄河、长江、珠江三大流域；国外，在老挝南欧江七级/谢攀水电站、柬埔寨甘再/额勒赛、阿根廷圣克鲁斯CC/CB等国外水电厂/站投入运行，遍布东南亚、南亚、大洋洲、非洲。

输电线路常常遭受施工机械破坏导致停电事故，而传统的人工巡检和视频监控不具有实时性，光纤传感“后知后觉”，不能起到及时预警的作用。针对上述情况，文章通过研究声信号的特性及其在传播过程中的衰减特性，分析工程机械声信号的产生机理。并基于微振动传感器开发振动采集装置，现场采集各类工程机械不同条件下的声信号数据，分析声信号的振动特征，通过预处理和梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient，MFCC)特征提取，构建模型数据库，利用对数似然比的评价指标进行被 测声信号识别。实际测试结果表明，典型工程机械的识别率达到93%以上，验证了声信号振动特征的准确性和识别算法的有效性，实现了输电线路环境异变监测和预警。

本项目以电力企业移动应用业务场景建模为基础，以数据交换、访问控制、安全接入等技术为支撑，基于容器技术构建移动应用开发运维一体化平台。通过业务场景建模，分析业务模式和流程，针对不同业务对象将应用与数据流模型进行深入整合，从而为不同移动应用提供分类统一的开发、部署、运维框架体系，并为新应用提供标准的逻辑设计和安全接入规范。通过对数据访问控制和交换模式的设计，规范数据使用的流程，在提高了数据的易用性和一致性的同时，通过内生机制增强了数据的安全性。在系统开发的过程中，使用基于容器技术实现服务器端业务系统的迅捷开发和部署及整合IT资源的调度和管理，使用一种生物特征识别技术与传统身份识别方式结合的多因子认证方法实现对移动终端及其使用人的安全认证。 通过建设，辽宁公司已初步建成基于平台、应用、网络、终端、安全等五个方面的移动应用开发运维一体化支撑体系，满足公司移动应用设计开发、部署实施、运维支撑、安全保障等多方面的共性需求。通过构建快速响应、协同创新、安全可控的移动应用生态体系，加快公司移动应用建设，助力“互联网+”管理创新和业务创新。

8月5日，江苏电力科学研究院研发的储能电站热失控多参量预警系统在南京江北储能电站上线运行。该系统创新利用电池安全阀开启声音特征识别、气液溢出物光学特征识别和热失控特征气体探测技术，实现对电池火灾隐患的高灵敏辨识和预警，大幅提升了电化学储能电站的安全运行水平。