四川電網智能調度系統的設計與實現

陳　穎，周　劍，銀　濤，張宏圖，劉　巍，何　川，王　岸，付鳳翔

(1.國網四川省電力公司，四川 成都　610094；2.四川中電啟明星信息技術有限公司，四川 成都　610041)

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四川電網智能調度系統的設計與實現

陳穎1，周劍1，銀濤1，張宏圖1，劉巍1，何川1，王岸1，付鳳翔2

(1.國網四川省電力公司，四川 成都610094；2.四川中電啟明星信息技術有限公司，四川 成都610041)

截止目前，四川省統一調度電廠200多家，電廠眾多、情況復雜并且約束條件多，調度實時分析自動化程度不高，調峰時壓力較大；并且對實時出力情況交互困難，對超短期發電出力實時調整缺乏有效手段進行算法支撐，發電出力實時調整需要綜合考慮超短期負荷預測、日內用電計劃、日內發電計劃、聯絡線計劃、流域水情變化及斷面潮流限額。采用合理分配算法，計算出合理的電廠實時發電調令，并自動群發給滿足算法要求的電廠，保證電網的發用電平衡，實現安全調度的科學執行。四川電網智能調度系統的建設，優化發電出力的實時調整，智能科學地發布調令，提高了發電出力調整的工作效率和規范性，實現發電出力實時調整工作的智能化，保障了電網安全運行。

智能調度；實時調度；超短期負荷預測

0　引　言

隨著智能調度需求的不斷提高，網絡已成為對內傳遞、交換數據、獲取知識，對外宣傳、開展社會服務的重要媒介。“十五”期間，隨著各種應用系統建設、投運，業務流量急劇增長，四川電力廣域網的建設在“十五”期間在技術水平、容量、接入能力上也得到了較快的發展。截止目前四川省統一調度電廠200多家，電廠眾多、情況復雜并且約束條件多，調度實時分析自動化程度不高，調峰時壓力較大，對超短期發電出力實時調整缺乏有效手段進行算法支撐，發電出力實時調整需要綜合考慮各種情況。

為優化對發電出力實時調整，智能科學發布調令，提高發電出力調整的工作效率和規范性，實現發電出力實時調整工作的智能化，保障電網安全運行，同時為建立全面科學的智能調度輔助決策管理體系，在原實時電力調度系統的基礎上開發了四川電網智能調度系統來實現對電廠集約化實時動態出力偏差管理。

1　四川電網調度現狀及問題

經過國網四川省電力公司電力調度控制中心多年的建設，在省公司側已經建立并完善了電能量管理系統、電能量計量系統、自動電壓控制系統、廣域向量測量系統、繼電保護系統、水調自動化系統、調度生產管理系統、電網調度數據統計分析系統、節能調度輔助決策與支持系統、并網發電廠輔助服務管理考核系統等多個自動化系統。但系統之間缺乏關聯，不能為調度生產提供有效的決策支持。

原有調度指令下達方式采用實時調度電力調度系統(以下簡稱調度系統)，采用單一的調控中心下發調度指令模式，調度值班人員通過調度系統向所轄電廠下發調度指令，電廠收到調度指令并執行調度指令方式。

2　四川電網智能調度分析與設計

2.1設計依據分析

截止目前，四川省統一調度電廠200多家，由于電廠投資主體多，管理水平參差不齊，調度技術裝備普遍落后，調度管理方法單一，智能程度不高，單純的一對一負荷調整方法已無法滿足日益復雜的調度工作。實時調令系統應引入其他業務系統的發電相關數據且具備智能匯總分析功能，并設計一套合理的實時出力調整算法模型，提供給省調調度員相關負荷調整等參考數據。

并網發電廠基本已經完成調度數據專網的建設，電網與電廠的網絡安全防護架構已經具備，已達到實時數據快速交換的條件。在此背景下，四川省電力調度控制中心決定開發一套電網智能發電調度系統來支持調度生產相關工作。

2.2總體架構設計

四川電網智能發電調度系統研發是部署在四川省電力公司二區網絡的應用系統，其系統與調度的其他應用系統交互如圖1所示。

圖1　四川電網智能調度系統架構圖

1)二區各應用系統

數據接口：完成與調度各應用系統數據交換，如：節能調度系統、EMS系統、短期負荷預測系統、水情系統等。

二區的數據通過“數據同步服務”的方式將數據同步到二區綜合數據庫電網智能發電調度系統的表中。

二區數據庫與節能調度等系統共用一個數據庫，為數據交換平臺提供數據支撐。

數據交換平臺完成省公司與發電廠之間數據雙向交換，為數據交換提供服務，采用中間件技術實現的服務端平臺，為電廠客戶端提供登陸、接收查詢私有信息、申報數據等服務。

電廠客戶端：提供一個客戶端，在電廠端安裝，訪問數據交換平臺服務，提供數據接收、申報數據等服務。

四川電網智能發電調度系統：提供電網智能發電調度功能，主要完成調令下發、調令群發、負荷預測自動調整偏差、負荷信息發布等工作。

2)三區應用系統

調令同步服務：下達的調令數據將通過正向隔離裝置同步到輔助服務考核系統數據庫中。

輔助服務考核系統：電網智能發電調度系統將調令數據導出并同步到三區輔助服務考核系統以便考核電廠并將考核結果計入其他系統，如結算系統等。

2.3系統功能設計

四川電網智能發電調度系統可分為功能子系統和基礎子系統，利用不同的技術手段實現系統中不同的功能要求，如圖2所示。

圖2　四川電網智能發電調度系統功能模塊圖

這種結構的設計充分體現了模塊化、松耦合的設計原則。通過基礎支撐服務子系統，保證了每個子系統之間最大的獨立性。通過數據同步服務做到與其他相關業務系統的交流，通過綜合數據庫實現應用系統內交流，實現了子系統之間松耦合的聯系。

1)功能子系統

功能子系統由發電調度管理、日內滾動計劃管理、發電輔助決策管理、電廠可視化管理、系統運行管理、電廠客戶端子系統等組成。

2)基礎子系統

基礎子系統由系統管理、數據交換平臺、數據同步服務、任務調度服務等組成。

系統管理：完成用戶管理、權限分配等。

數據交換平臺：完成省公司與發電廠之間數據雙向交換。

數據同步服務：完成與其他相關業務系統之間的數據同步服務。

任務調度服務：依據調度策略和任務參數進行任務調度。

2.4系統數據架構

四川電網智能發電調度系統研發通過二區綜合數據庫與其他應用系統如節能調度、能量管理、短期負荷預測等達到信息共享以及應用集成。系統數據架構如圖3所示，其數據流向如下：

圖3　數據架構圖

1)數據交換平臺采集電廠申請的請求數據，并在收到請求后執行回執信息，再通過數據交換平臺同步回二區的數據庫中；

2)系統基礎數據、能量管理系統實時發電數據、節能調度計劃數據、短期負荷預測數據等，通過數據同步服務同步到二區的綜合數據庫中；

3)四川電網智能發電調度系統對系統調令數據、業務數據和自定義數據等進行管理，生成業務數據信息和自定義數據及規則，寫入二區綜合數據庫中；

4)通過二、三區物理隔離服務接口，從二區數據庫輸出調令數據信息到輔助服務考核系統進行對電廠的考核；

5)電廠通過電廠客戶端登錄到數據交換平臺服務器上，進行私有信息查閱，并進行申報等處理。

3　四川電網智能調度實現與應用

3.1實時調整算法模型

發電出力實時調整通過設計出的科學的負荷分配算法，研究出科學合理且有效的負荷調整算法模型，在實際生產中再根據實際情況來對電廠進行實時負荷的調整。實時調整算法模型分為5個方面：

1) 超短期負荷預測：超短期負荷預測是與實時發用電息息相關的重要參考數據，在獲取到超短期負荷預測數據之后，系統應根據具體數據來分析并計算出下一時刻或未來某時刻的實時負荷調整量，并通過算法進行平衡發用電。主要包括：負荷預測數據接收、數據越限預警、越限調整計算、越限調整分配。

2) 日內發用電計劃：日內發電計劃和日內用電計劃是實時出力調整中不可或缺的基礎參數，日內用電計劃和發電計劃通過外部系統獲取到系統內，通過研究出一套比對算法，提供給實時出力調整重要的信息數據。主要包括：發電計劃獲取、用電計劃獲取、發用電計劃差異算法、發用電計劃平衡算法，實時調整獲取計算結果。

3) 聯絡線計劃：聯絡線計劃算法的研究要考慮實時調整中聯絡線計劃的送入與送出、國調與非國調等信息，將影響網內實時調整的數據篩選出來做調整計算。主要包括：聯絡線計劃獲取、聯絡線關口分類、聯絡線數據篩選、聯絡線對實時調整影響的計算。

4) 流域水情變化：流域與水情信息是水電出力調整的一個重要參考依據，系統應規范通過流域水情變化來進行實時調整的算法模型，并對豐水期和枯水期進行分類等。主要包括：流域水情信息獲取、水情實時變化獲取、水情出力合理性算法。水電廠水位推算，根據水電廠水位、流量、出力、發電曲線，推算后期水位。

5) 斷面潮流限額：應規范對斷面潮流限額來進行合理的負荷調整算法，對各斷面進行單獨分配，統一管理，合理運算，通過潮流信息研究出合理的實時調整算法模型。主要包括：斷面基礎信息、斷面信息分組、潮流信息獲取、潮流限額算法。

3.2實時調整的智能輔助決策

按照“三公”(公平、公正、公開)調度、節能調度等發電調度的原則，根據研究出的發電出力調整效果的智能分析功能，如平衡電量低高比、負荷率、協調發電計劃完成進度，優化水庫調度以及提升新能源利用率等，方便地提出分析報告，為發電調度提供輔助決策。

3.3智能分組群發實時調整

實時調整的實現應具備通過科學的負荷分配算法模型，根據實際情況來對電廠進行實時負荷調整功能。其核心業務功能為調令調整。實時調令調整包含7個方面：

1) 單一調令下發：用戶根據所選電廠進行調令的下發，確認后該調令將加入待下發隊列進行下發。如電廠未接通調度數據網絡，則系統只保存該調令的所有信息到后臺數據庫，而不加入待下發隊列。調度員通過電話方式通知該電廠調令調整情況并做好記錄，該過程稱為電話調令。

2) 群組調令下發：群發調令除具備普通調令的下發功能外，還具備調整偏差值的功能，即在當前調令基礎上對群組電廠統一增加或減少某一調整值的負荷，使群發調令具備普通調令和偏差調整兩個分類功能。

3) 群發調令預測：用戶可在所有電廠列表中勾選需要群發的調令，或直接選擇某一組需要群發調令的分組，根據提供的參考數據填寫需要群發的調令類型、調令值，最后分配到每個選擇的電廠中，分配好之后系統可顯示下發后，本次群發的調令與當前的變化，以預測到下發后對電網的影響。

4) 出力分配算法:群發調令時，用戶可在調令類型中填入值的類型，如設置“上網出力”來填寫一個調令總值，該調令總值應可通過一定的方式自動分配到所選擇的電廠中，不符合條件的給予提示。出力分配類型主要有：按裝機容量分配、按可用容量分配、按計劃完成比例分配。

5) 輔助曲線查看：該功能可查看電廠的曲線圖，根據其他業務系統提供的數據接口來查看各種發用電信息。根據曲線圖上的數據信息，系統計算出該電廠的低高比等信息供調度員參考。曲線信息包括：計劃曲線、實際發電曲線、調令曲線、電廠發電能力上下限。

6) 調令作廢:用戶可在調令下發后對調令進行作廢，作廢只是將某條調令進行無效化處理，并不會刪除調令的所有信息和記錄。調令作廢要求填寫作廢原因，系統自動記錄作廢人及作廢時間。不填寫作廢原因將不能作廢調令。

7) 調令審批：除調度員可通過智能調令系統下發調令外，電廠可通過對側接收程序主動申請調令，申請成功后電網智能發電調度系統提示調度員有新調令申請信息，調度員查看后進行審批，不符合電網需求的調令，調度員可在填寫原因后進行退回。

3.4實時動態偏差管理

實時動態偏差主要通過短期負荷預測、原始計劃糾偏等方式來實時地管理偏差。在糾偏中將采用計劃糾偏算法、群組關聯等方式進行糾偏。

1) 短期負荷預測：系統可通過數據接口接收短期負荷偏差調整參考值，根據自動任務定時刷新未來某一時刻的負荷預測偏差值。當該值超過或低于所預設的閾值時，系統應有預警提示并在后臺做出針對負荷預測偏差值的調整參考方案。

2) 原始計劃糾偏：當短期負荷預測值超過系統設置的閾值時，系統自動提醒，并將該值通過算法模型計算出的修正值展示給用戶，并自動進行原始計劃修正調整，對未來某一時刻或多個時刻的多個電廠原始計劃進行提前修正，以達到根據短期負荷預測進行偏差值自動修正原始計劃的功能。

3) 計劃糾偏算法：計劃自動糾偏算法中，負荷調整量通過群組中單個電廠占所有下發電廠原始計劃總值的比例進行計算得出，特殊情況可特殊處理，并需同時滿足電廠上下備用等條件。

4) 群組關聯：用戶根據偏差修正值來修正計劃偏差時，可根據自定義分組的組直接對組進行操作，也可在所有電廠列表中進行人工選擇。

3.5智能調度輔助管理體系

智能調度輔助管理體系主要體現在系統管理、電廠客戶端、業務數據管理、實時信息處理幾個方面。

1) 系統管理：應用支撐平臺的主要目標是把非應用相關的一些通用的功能獨立出來。這些功能作為整個系統的基礎功能，需要時應用模塊可以直接調用。其功能主要包含用戶管理、角色管理、模塊管理、權限分配、登錄限制。

2) 電廠客戶端：電廠客戶端是部署在200多家已接通調度數據專網的電廠的電網智能發電調度系統對側程序。電廠客戶端主要功能分為兩大部分：實時調令的通信和每日電量上報；實時調令通信包括調令主站系統和電廠門戶管理平臺；調令主站主要部署在省電力公司，使用對象為調度員和調度處的相關領導；電廠門戶管理平臺客戶端分別部署在200多家并網發電廠，使用對象為200多家電廠具備調度人員資質的調度生產相關人員。

3) 業務數據管理：業務數據主要體現在數據接口管理、數據計算、數據展現上。其數據接口應包括調度業務相關系統送出的數據以及電網智能發電調度系統送出至其他系統的數據，系統應在后臺同步送入數據到電網智能發電調度系統中以便計算和展現，幫助用戶了解當前電網與調令有關的實時數據情況，并且可以查看歷史數據信息。在數據接口同步的同時應根據用戶需求計算一些原始數據無法直接找到的數據，如低高比、負荷率數據、計劃完成比例等。這些數據的計算應在后臺實時完成并存入系統，以便查詢。而數據計算的目的是將數據進行展現，數據展現分為自動刷新展現及手動查詢展現兩種方式。自動更新展現數據，是按照一定的時間間隔自動刷新展現的數據，其他不需要實時刷新的數據可根據用戶需求查詢展現。

4) 實時信息處理：實時信息處理包含電力實時信息、廠站實時信息、負荷信息發布的實時處理。四川電網智能發電調度系統需實時展現發電低高比、計劃曲線、發電曲線、負荷率、發電完成比例等信息。系統需按分鐘級的規模接入這些電力相關數據，通過數據同步等穩定的方式來實現這些數據的接入。廠站的實時信息通過調度數據專網，省調端與電廠端應實現數據的實時交換，包括調令信息與其他通知信息等。在省調下發負荷信息后，系統自動刷新回執信息，將下發的電廠名稱分為“已下發”和“未下發”，以便用戶查看哪些電廠未收到該負荷信息，便于做進一步處理。

3.6電廠可視化展示

1)電網拓撲展示：圖形化展示直調電廠并網情況，包括裝機、機組臺數、機組狀態、備用容量、水位、耗水率等電廠實時運行狀態信息。

2)流域分布展示：以四川流域圖為基礎，展示直調電廠分布情況，包括裝機、機組臺數、機組狀態、備用容量、水位、耗水率等電廠實時運行狀態信息。

4　結　論

四川電網智能調度系統對四川電力系統而言是至關重要的。四川電網智能調度系統是一個實時動態的系統，可以有效地進行分析和調控電力系統，優化發電出力實時調整，智能科學發布調令，提高發電出力調整的工作效率和規范性。電力電網的智能調度系統可以更加智能化和及時地對發電出力作出實時調整，并且可以更全面地了解電力電網的運行狀況。四川電網智能調度系統的設計與實現具有深度挖掘的潛力，通過調度算法能進一步提高調度智能化的準確性與科學性，不斷探索創新，創造更大的經濟價值和社會效益。

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[5]狄義偉.面向未來智能電網的智能調度研究[D].濟南：山東大學，2010.

陳穎(1986)，碩士、工程師，主要研究方向為電力系統穩定與控制；

周劍(1972)，碩士、高級工程師，主要研究方向為電力系統穩定與控制；

銀濤(1981)，碩士、工程師，主要研究方向為電力系統調度與控制；

張宏圖(1973)，碩士、高級工程師，主要研究方向：電力系統及其自動化；

劉巍(1986)，碩士、助理工程師，主要研究方向為電力系統調度與控制；

何川(1987)，碩士、助理工程師，主要研究方向為電力系統及其自動化；

王岸(1986)，碩士、工程師，主要研究方向為電力系統調度與控制。

So far, there are more than 200 unified-dispatched power plants. Because there are so many power plants, the situation is more complicated and constrained. The degree of automation of real-time scheduling analysis is not high, the pressure is higher during peak load regulation, the real-time interaction of output is difficult to be done, and there lacks efficient measures for real-time regulation of ultra-short-term generation output. The real-time regulation of generation output must consider many situations, such as ultra-short-term load forecasting, intraday electricity supply plan, intraday generation scheduling, tie line planning, watershed hydrologic changes and interface power flow limitation, the reasonable real-time generation dispatching order is calculated using the reasonable allocation algorithm and automatically batched sending to the power plants who meet the requirements of the algorithm so as to ensure the balance of power supply and generation and to achieve the scientific implementation of security scheduling. The construction of intelligent scheduling system for Sichuan power grid optimizes the real-time regulation of generation output, issues the dispatching order scientifically, improves the efficiency and normalization of generation output regulation, realizes the intelligent real-time regulation of generation output and ensures the safe operation of power grid.

intelligent scheduling; real-time scheduling; ultra-short-term load forecasting

TM734

B

1003-6954(2016)03-0075-05

2016-01-12)