当前先进的电力调度需要对电网的各设备和设施构件进行在线实时监控，调度人员根据实时传输的监控信息对当前电网运行情况和预判事故进行精确分析，在线实时监控和分析需要大量的数据运算，然而配电网大多采用环网设计、开环运行，且R/X比值大，无法满足P，Q解耦条件（X>R），采用传统的计算方法（FDLF）在此类计算中通常很难收敛，[1]这就对电网分析的计算方法和计算效率、提出了更高的要求，另外多年电力行业大量的资源投入到了电力输电系统的研究，对配电系统分析计算的研究投入较少，致使配电领域的计算方法较为落后。以前大多数人都是围绕牛顿法改进和P-Q法的分解对潮流算法进行研究的，利用先进的算法进行配电网的分析计算的较少，但随着数学算法的高速发展，特别是AI技术的快速发展、催生出了一些先进的算法，如遗传算法、人工神经网络、模糊计算法、这些算法也被引入到传统的潮流算法里边。但是，截止今日这些新的模型和算法还不能涵洞牛顿法和P-Q分解法的基石地位[2]。随着电力系统不断扩张，将会对电力分析计算提出更加严苛的要求，采用计算机并行将会在潮流计算广泛的应用，配电网分析计算必将是今后电力行业研究的重点。

在当前的技术条件下，电力一次设备在运行的过程中会遇到各种各样的问题，也会传达出相应的信息，面对这样的情况要对这些问题和信息进行综合分析。一般来说，变电一次设备状态检测可以分为3种不同的方式，分别是在线检测、离线检测、定期解体检测。详细论述一下这3种状态检修的方式：在线监测是常见的一种检测方式，在文中我们也提到了，在线监测指的是在设备正常运行的条件下，对电力一次设备的总体情况开展连续或者定期的检测。主要是利用电力设备中的各类传感器，以在线采集的方式对电力一次设备进行状态信息的整合。对于信息的在线检测，设备的状态检修是否存在异常进行评估判断；离线检测，是利用振动检测仪、红外测温仪、油质分析仪以及超声波检漏仪等设备，对电力一次设备进行全程的状态监测，便于检查电力一次设备内部结构的工作状态；定期解体检测，一般并不常见，是针对于技术人员而言的，对于一些为处在工作状态的电力设备，技术人员需要用专业知识在不损害设备的条件下，定期检查电力设备内部和各个零件的工作状态。不管是何种的监测方式，都需要根据设备的类型和特点，选择恰当的状态检测方式，才能实现电力一次设备状态检修的高效性和可靠性。

电力自动化系统的各类数据，可通过不同的方式实现共享。首先，以文件的方式共享，这种共享方式的结构比较简单，且目的性很强，读取数据非常方便。其缺点在于文件共享技术不够成熟，导致文件的读写不够顺畅。其次，直接内存访问，这种共享方式能提升数据读写的速度，但编程难度较大，在数据的共享过程中，安全性问题还没有得到有效地解决。再次，网络通信，这种数据共享方式能提高数据的传输速度，通常会利用TCP/IP和UDP等，将数据进行打包，打包完成后将数据包发送出去，这种方式的难点也在于编程。最后，内存数据库，在电力自动化系统运行中产生的所有数据，都会被储存于内存中，这种数据共享形式，具有很高的灵活定，且结构相对简单，能够实现快速访问。这种方式的缺点是不能实现数据的实时共享，且数据的读取速度比较慢。此外，商业数据库是一种新的数据共享方式，其主要用于行业内，其缺点是无法实现数据的实时共享。由此可见，在各种数据共享方式中，内存数据的优势是最明显的。通常情况下，如果要实现数据库网络接口的标准化，则需要利用DCOM技术来实现，此项技术能夠提高数据库的稳定性，并使其具有开放性特点，从而提高数据的共享效率。

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