南瑞 NARI 电力物理隔离 正向隔离装置SysKeeper-2000 正向 百兆

 

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南瑞 NARI 电力物理隔离 正向隔离装置SysKeeper-2000 正向 百兆 产品简介

 1) 具有 2 个 10/100M 接口(内网),2 个 10/100M 接口(外网);1 个10/100M 双机热备接口;
2) 具有 2 个终端管理接口(RS-232);
3) 具有 1U 厚度标准,可安装于 19 英寸标准机柜;
4) 额定频率:50Hz;额定功率:60W;
5) 数据包有效网络吞吐率 98Mbit/s(100 条安全策略,1024 字节报文长度);
6) 数据转发延时≤10ms;
7) 满负荷数据包丢弃率为 0% ;
8) 返回确认报文长度≤1bit;

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伴随互联网时代的来临,传统式的供电系统中的统计数据信息内容搜集和梳理标准早早已不符时期发展趋势的时尚潮流,因而被社会发展所更新换代;而伴随着在我国科技进步的不断发展,数据分析方法日趋完善,倘若适度地将其运用到电力调度自动化技术中,则能够合理地处理目前在我国电力调度的有关电力工程统计数据信息内容的搜集与融合,并从这当中获取出带使用价值的统计数据信息内容,并较大水平上充分发挥获取信息内容的合理功效;在某种意义上,数据分析方法的运用,挖掘了大量掩藏在看起来一般,却潜藏创业商机的很多统计数据信息内容身后,该技术性的运用,取得成功地处理了统计数据信息资源管理不立即、不详细的难点,并合理地找到了不一样统计数据中间极其隐敝的联动性,进而尽快为电力调度自动化技术服务项目。

  二、电力调度自动化技术中数据分析方法运用的重要性

  供电系统中,电力调度自动化技术拥有不能类比的使用价值与功效,它为供电系统高效率、平稳、安全性地经营出示了强大的确保,都是供电系统平稳经营的关键保持方式。接着在电力调度自动化技术的发展趋势系统进程中,数据分析方法慢慢浮出水面,犹如为供电系统增加了左膀右臂,使其更为平稳靠谱。最先,根据大数据挖掘,得到很多合理的电力工程统计数据信息内容,并从这当中能够剖析出生产制造与经济社会发展相互关系,进而为最后的公司盈利服务项目;次之,让电力工程公司的管理工作人员即时全方位把握供电系统运行的真正情况,防止统计数据信息内容的泄漏或伪造;最后,数据分析方法的运用,大大的缓解了数据分析员的工作中承担,减少了数据统计分析、大数据挖掘的成本费,让其电力工程统计数据信息内容更为透明度。电力调度自动化技术中若运用了数据分析方法,还会促使联动性非常低的不一样统计数据中间造成微微联络,也许这就是说具有使用价值性的统计数据问世之际。

  三、电力调度自动化技术中数据分析方法的实际运用

  (一)模糊不清分析方法

  模糊不清分析方法是数据分析方法在电力调度自动化技术中的运用之一,它充足填补了深灰色分析方法的存在的不足,是根据对搜集到的电力工程统计数据信息内容开展归类融合,从而使归类的统计数据信息内容综合型足以提高的一种方式 。模糊不清分析方法的运用,合理地处理了应对很多电力工程统计数据信息内容找不到方向的难点,充足呈现了互联网大数据的整体实力,考虑了客观性解决统计数据信息内容的实际上必须。例如,在我国山西省太原市地县级电网调度中就选用了模糊不清分析方法,这一实际上应用,极致地保持了数据收集和数据传输的连通和共线,让电力自动化系统软件此后具有了数据通信链路管理和统计数据公布的作用。

  (二)深灰色分析方法

  深灰色分析方法在电力调度自动化技术中获得了市场应用,特别是在是针对不详细统计数据开展剖析管理决策时,此方式 在一定水平上充分发挥了挺大的功效,但倘若用以剖析比较巨大的统计数据总体,则就显得有些心有余而力不足了。一般状况下,深灰色分析方法的应用,必须有机器设备有关统计数据主要参数,客户用电量的预测分析状况,电力工程销售数据分析状况等信息内容的兼容,并适度融合,进而剖析出电力调度的界限用电量,那样才会促使电力工程系统优化平稳地运行。

  (三)神经网络法

  毫无疑问,神经网络法是更为精确的大数据挖掘运用方法之一,此方式 能够针对供电系统中出現的不详细的,不精准的统计数据信息内容开展适当解决,进而为其常用,并且应用此技术性,能够促进电力调度向自动化技术发展趋势方位发展趋势,具备高宽比容错、分布式文件系统统计数据的特性。因为供电系统的巨大,其造成的电力工程统计数据信息内容都是极其繁杂和沉余的,神经网络法的运用,合理地對于电力工程统计数据信息内容开展了关系式地逻辑性剖析。第一,使其供电系统巨大的统计数据信息内容产生了具备逻辑性构造的统计数据模版,保持了电力工程统计数据信息内容的合理搜集与融合;第二,运用神经网络法,将供电系统中不一样阶段的电流量统计数据信息内容开展了合理融合与关系,提升了工作效能;第三,神经元网络的应用,针对供电系统中这般巨大的数据结构管理体系开展了合理剖析与融合,具备一定的决策性,并且合理地保持了信息共享。

  (四)关联规则

  行业内人士或许搞清楚,关联规则是数据分析方法的一项关键的运用方法之一,所述提及的神经网络法从严苛实际意义上而言也归属于这一层面。关联规则是根据针对很多统计数据开展合理剖析和融合,从这当中找到各互联网大数据间的关系或者针对统计数据信息内容开展紧密联系,进而做到针对电力工程统计数据信息内容的高品质剖析与融合。在关联规则中,规律性关联规则发掘优化算法更为普遍,在其中它具有许多其他优化算法不能类比的优点,比如,扫描仪数据库查询频次偏少,与同样新项目的较为频次偏少这些,这在挺大水平上减少了关联规则开展大数据挖掘时的安全事故的几率。

 

 

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