電網大數據智能調度及應用場景分析

劉明明，邵良友

（深圳供電局有限公司，廣東 深圳 518000）

0 引 言

隨著我國科學技術的進一步發展，智能電網應運而生，并在不斷的推廣與應用中逐漸成為了我國電力工業發展的主要方向。對于智能電網，實質上是由信息通信技術與物理電力系統運行技術構成的一種全新電網。根據相關研究調查發現，電網調度在實際運行過程中包含的數據和類型等均非常復雜。因此，實際運行過程中，為進一步實現數據信息準確安全地轉化，需要對電網大數據智能調度及應用場景加以分析[1]。本文首先將對國內外電力大數據研究的現狀進行了相關闡述，其次對電網大數據智能調度進行了深入研究，最后對電網大數據智能調度的應用場景進行了有效分析，以供參考。

1 電網大數據智能調度特征

目前，電網大數據智能調度是我國電力行業發展的主要方向之一。本文針對電網大數據智能調度特征的進行了如下分析。

1.1 電網大數據的來源

隨著新時代科學技術的進一步提升，智能電網應運而生。相比于傳統的電網調度，現在的電網調度的數據來源和種類等都隨著時間的不斷推移，獲得了較好得填充[2]。目前，我國電網調度中心的數據來源主要體現在以下4個方面。（1）基礎數據。基礎數據是描述電力設備固有屬性的相關參數。基礎數據在電力系統實際運行過程中是不會產生太多變化的，甚至可能根本不會發生變化。分析實際情況發現，近年來隨著我國電網規模的不斷擴大，橫向集成等要求隨之出現，需做好基礎數據的收集。（2）電網實時量測類數據。電網中的實時量測系統是電網必不可少的一部分，不僅能直接影響智能電網的發展，而且是實現智能電網的電力數據采集的重要基礎條件[3]。目前，我國現有的電網實時量測系統包括監控系統SCADA、WAMS系統以及AMI等。監控系統SCADA和WAMS系統在電網中主要負責對電力運行過程中產生的狀態數據進行采集，而AMI在電網中主要負責對個人用戶數據進行有效采集。（3）電網準實時應用類數據。該類數據在電網中主要是由調度自動化系統生成的數據和人工輸入的數據組成。該過程中包含的數據類型主要包括預測計劃數據、報表數據以及監控預警數據等。（4）環境數據。環境數據主要包括氣候、地貌以及用地類型等數據信息。雖然在電網以往的發展過程中，這類數據很少被相關人員重視或應用，但在市場經濟發展和電力系統經濟效益提升的今天，這類數據已被廣泛應用于電力系統[4]。

1.2 電網大數據智能調度的數據特點

根據相關研究調查發現，目前的電網大數據智能調度在應用過程中體現的數據特點主要表現在以下4個方面。第一，電網大數據智能調度的數據量非常大，其實時性功能也在不斷的研究中得到了完善。SCADA系統作為電網大數據智能調度中不可缺少的一部分，除了可采集有關電壓和電流等電網穩定狀態的數據信息外，還節省了大量的數據采集時間[5]。第二，電網大數據智能調度中的數據類型大都是由結構化數據為中心，并融入了小部分非結構數據的數據類型。目前，結構化數據主要包括實施量測數據和預測計劃類數據等，而非結構化數據主要包括歷史斷面數據和視頻多媒體數據等。第三，電網大數據智能調度中生產出來的數據大都分散在各調度中心。電網的大數據智能調度工作大都是在當地進行，再加上其中的數據多來源于生產系統，所以電網大數據智能調度具有數據分布在各調度中心的特征。該特征的存在將在極大程度上使數據傳輸的距離變得越來越近。第四，電網大數據智能調度的安全控制等級非常高。對于電力系統，調度是不可或缺的一部分，調度的好壞直接影響電力系統的發展。基于此，為保證電力系統的發展與提升，相關人員不僅需要對電網大數據智能調度提出超高的安全要求，而且需要使電網大數據智能調度的安全等級滿足四級防護體系[6]。目前的電網大數據智能調度具有安全系數不高和數據信息獲取困難的特點。此外，我國的電網大數據智能調度還具備數據量大和種類繁多等特點。

1.3 電網大數據智能調度的應用特點

分析目前我國電網大數據智能調度的發展發現，監視控制已逐漸成為電網調度發展過程中所必須具備的基本功能。由于監視控制一直都是電網調度應用中的核心部分，相關人員需針對監視控制進行重點研究。此外，隨著相關人員對電網大數據智能調度應用研究力度的不斷加大，電網未來狀態預測的重要性也得到了極大提升[7]。電網未來狀態的預測包含的內容主要體現為操作票安全校核和安全約束機組組合等。

2 電網大數據智能調度應用場景

隨著新能源的進一步到來以及先進電力技術的突破，我國電網的發電、輸電、以及調度等方面發生了較大程度的變化。大規模集中式電源與大數量分布式電源相結合將是智能電網發展的主要趨勢之一。此外，加大對電網大數據智能調度應用場景的分析，對進一步提高電網調度的安全性有積極作用。因此，針對電網大數據智能調度應用場景進行了如下分析。

2.1 電網大數據智能調度應用架構

受電網大數據智能建設不斷加大的影響，我國現有的調度系統以及累計數據出現了日益增多的現象。該現象的存在將使原來的各大系統關聯性變得越來越強。因此需要將各類電網內外部大數據進行集成，在新的智能調度需求下，形成一種全新的應用場景[8]。圖1為現有的電網大數據智能調度應用架構。對電網大數據智能調度應用場景進行分析研究時，應依托電網各類信息系統的融合和大數據集成技術等。

2.2 互動負荷大范圍的優化調度

根據相關研究調查發現，傳統的電網調度控制都是通過對發電機組的進一步調節實現用電平衡，但在風電等間歇性能源中，電網的容量相對平時存在一定程度的擴大，相關人員若只是一味地依靠常規發電機組進行調節，不僅無法將電網的全部調控能力充分發揮，而且不能提高最終的調度效率。為解決傳統調度存在的弊端，實現調度效率的有效提升，相關人員需要利用大數據技術對全網負荷信息等內容進行綜合性分析，并且需要按照最大范圍資源優化配置原則對不同時間尺度的決策進行優化。這樣不僅能有效提升電網的動態感知，而且可實現電網的安全運行，達到資源合理配置的目的。

圖1 電網大數據智能調度應用結構

3 結 論

總而言之，隨著新時代社會經濟的不斷發展，電網調度的穩定運行逐漸得到了人們的高度重視。為了提高電網運行的可靠性，促使我國電力事業更快發展，相關人員需要加強對電網大數據智能調度及應用場景的研究。