电力系统大数据挖掘项目管理理论的应用

电力系统数据库是用于存储和管理电力系统相关数据的综合平台。 它涵盖了发电、输电、配电和用电等环节的各种数据，例如： 发电机组参数 输电线路参数 变电站设备信息 电力负荷数据 电力市场交易数据 电力系统数据库的应用范围十分广泛，它可以支持: 电力系统规划和设计 电力系统运行和控制 电力系统分析和研究 电力市场运营和管理

MATLAB开发中的电力系统仿真

这本《Big Data Application in Power Systems》是今年新出版的一本挺不错的书，专门大数据在电力系统中的应用。如果你对电力系统自动化和计算机交叉学科感兴趣，这本书会适合你哦。它详细了从电力系统获取大数据的过程，以及如何和这些数据，还覆盖了大数据在电力系统中的一些实际应用，比如故障定位和状态估计。你可以在书中找到多实用的技巧和方法，你深入了解电力系统中的大数据技术。嗯，，这本书挺适合学生和工程师参考学习的。

MATLAB是美国MathWorks公司推出的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。Simulink是MATLAB的一部分，用于多域模型化和仿真。在电力系统仿真中，MATLAB和Simulink被广泛应用，能够帮助工程师们进行电网稳定性分析、功率系统设计及电力质量评估。

电力系统是一个复杂的网络，包括发电、输电、变电、配电和用电等环节。为了确保一次设备的安全稳定运行，使用自动化技术进行在线监控、保护和调度控制。这些技术涵盖了测控装置、保护装置、通信设备以及各级电网调度控制中心的计算机系统。随着技术进步，电力一次设备正在向智能化发展，尽管面临着电磁兼容性和供电电源等挑战。此外，光电式电力互感器的出现解决了传统互感器的使用限制，但仍需解决稳定性和信号强度的问题。

传统的电力数据信息管理系统在处理海量电网调度运行数据时，存在着分析能力不足、难以挖掘数据价值等问题。为了解决这一挑战，设计并实现了一套基于数据挖掘的电力系统数据分析与决策系统。该系统能够根据用户需求，从电网数据库中提取相关数据，并进行数据清洗、整理和建模。在此基础上，系统利用数据挖掘技术，对数据集进行关联性分析和预测，挖掘潜在的知识和规律，并将分析结果以可视化的方式呈现给用户，为电力企业的决策提供数据支持。实验结果表明，该系统架构可行，能够有效分析用电数据，为电力系统决策提供有力支持。

本书详细介绍了MATLAB软件在电力系统仿真中的应用方法，特别适合初学者。

电力系统的仿真不太好上手，尤其是用 MATLAB 和 SIMULINK 搭配的时候，模型多、参数杂，一不小心就跑偏了。这份《电力系统的 MATLAB+SIMULINK 仿真与应用.pdf》挺实用的，资料比较系统，讲得也不枯燥，新手也能看得懂。 整本资料的重点在于MATLAB和Simulink在电力系统建模方面的实际应用，像短路、保护系统设计、系统可靠性评估这些模块都有涉及。每章后面还有案例和仿真图，照着改一改就能跑，效率提升不少。 里面的一些仿真示例，比如simulink 三段式电流保护，还蛮有代表性的，结构清晰，逻辑也顺，适合拿来参考你自己项目里的保护算法设计。对你想快速掌握 SimPowe

电力系统潮流计算程序，用于MATLAB仿真，用以准确计算系统的电力潮流分布。