基于大數據及人工智能的大電網智能調控系統框架

李金訊，顏 清，吳秋佳

（海南電網有限責任公司信息通信分公司，海南 ?？?570203）

0 引 言

隨著我國經濟的快速發展，人們對電的需求量是日益增加，我國的電網系統展現出了隨機特性和多源大數據特性，從而直接影響到了電網系統的運行環境，對電網的安全穩定運行造成了威脅，因此對電網調度系統的性能提出了更高的要求。傳統的電網調控系統在時代的發展過程中暴露出了許許多多的問題，不僅時效性低，穩定性差，而且準確性低，實用性差，因此應該對傳統的電網調控系統進行創新。在對電網智能調控系統框架進行設計的過程中，可以基于大數據和人工智能技術對電網調控系統進行創新設計，使得電網調控系統朝著更加現代化、智能化、信息化的方向發展。

1 我國電網調控系統發展的基本現狀

隨著我國電力行業的快速發展，電力調控系統也是發展的非常迅速，因為每個時期的電力需求不一樣，所以每一個時期都有不同的電力調控系統。在21世紀之前，我國的電網調控系統發展的比較緩慢，但是在進入21世紀之后，在網絡信息技術快速發展的影響下，各種高水平、高質量的電網調控系統被研發出來，并且廣泛應用到實際工作中。在2007年，我國電力調控控制中心經過長期的努力和專研，終于建成了跨區互聯電網動態穩定監控與預警系統。這一項目的完成具有巨大的歷史意義，它標志著我國實現了電網計算

分析由離線向在線的跨越。2011年，我國基本全面實現了國家電網范圍內全部省級以上電網推廣應用，并且進一步推廣應用到了南方電網。在2008年初，經過我國電網調控系統研究人員的不懈努力，新一代特高壓交直流仿真電網平臺建設完成。這個平臺主要包括4個板塊，分別是數字仿真、數模仿真、數據管理以及模型研發。這一平臺的建設完成不僅提升了我國電力水平，而且促進了我國電網系統的穩定運行。目前，我國的電網系統的智能化水平和協調控制能力還有很大的提升空間。

2 現代電網調度系統發展過程中存在的典型問題

2.1 準確性有待提高

電網調度系統需要對電網的運行數據進行準確的判斷和分析，從而作出正確地處理，保障電網的正常安全運行。隨著我國電網的大力建設，電網表現出了更加復雜的隨機特性和多元大數據特性，對電網調度系統的系統處理方法提出了更高的要求。就目前來看，傳統的狀態估計方法和離線仿真模型無法對電網的運行數據進行準確地分析[1]。

2.2 動態特性日趨復雜

電網系統正朝著動態特性日趨復雜的方向發展，為了能夠對電網系統動態進行準確分析，目前的分析方法已經無法滿足發展的需求，對分析方法進行創新是必然的趨勢。我國在對電力系統在線分析的過程中采用的方法是機電暫態仿真，這種方法有很大的不足，因此應該對機電電磁暫態混合仿真方法進行研究，以很好的解決目前動態特性日趨復雜的問題。

2.3 時效性不足

時效性是衡量一個電網調度系統性能優良的重要指標。目前，我國電網調度系統在線分析過程中采用的周期掃描和事件觸發的仿真計算模式。這種計算模式雖然可以基本保證計算結果的準確性，但是所花費的時間較長，從而導致電網系統調控管理人員無法對電網調度系統進行實時地掌控分析。因此，我國電網調度系統在未來的發展過程中一定要注重提高電網調度系統的時效性。

3 基于大數據及人工智能的大電網智能調度系統設計需求

隨著我國電網的大力建設，特高壓交直流電網被廣泛應用到實際生活中。在特高壓交直流電網的直接影響下，電網格局、電源結構以及電網運行特性發生了顯著的變化，傳統的電力系統在線分析方法已經不能及時準確地對系統的運行狀態進行數據分析。因此，在電網智能調度系統設計過程中，需要滿足特高壓交直流電網的發展要求。隨著社會的快速發展，大數據時代已經來臨，電網廣域時空序列是典型的大數據模型，因此在未來電網調度系統的設計過程中，應該充分利用大數據技術和人工智能技術，從而使得電網調度系統變得更加智能化、信息化以及現代化[2]。

4 基于大數據及人工智能的大電網智能調控系統框架的相關概述

4.1 基于大數據及人工智能的大電網智能調控系統框架的基本含義

基于大數據及人工智能的大電網智能調控系統框架的英文名稱是SGDS，屬于現代物理信息系統的范疇，也是一個集成體，不僅包括了電網物理系統，而且包括了信息系統和仿真系統。基于大數據及人工智能的大電網智能調控系統框架就是在傳統電網智能調度的基礎上，將大數據時代和人工智能技術深度融合到電網調度中，從而不僅可以對數據進行準確地分析，提高了大電網智能調控系統的分析能力，而且可以在數據中洞察出更多的信息，保證大電網智能調控系統的安全運行。

4.2 基于大數據及人工智能的大電網智能調控系統框架的功能框架

基于大數據及人工智能的大電網智能調控系統和傳統的電網智能調控系統相比，功能更加多樣，更加智能，可以對電網系統的運行數據進行實時的分析，其功能框架如圖1所示[3]。

圖1 基于大數據及人工智能的大電網智能調控系統框架的功能框架

圖1中，基于大數據及人工智能的大電網智能調控系統具備海量數據高效融合、時空數據挖掘分析、動靜態態評估與決策、統一協調控制及人機智能交互等基礎功能服務，實現仿真模式與信息驅動模式的大電網運行特性協同分析。

4.3 基于大數據及人工智能的大電網智能調控系統框架的平臺框架

基于大數據及人工智能的大電網智能調控系統框架的平臺框架可以分為5個部分，分別是數據采集處理結構、數據儲存管理結構、數據分析挖掘結構、人機交互以及綜合應用，具體結構的詳細情況如圖2所示[4]。

圖2 基于大數據及人工智能的大電網智能調控系統框架的平臺框架

數據采集處理層的主要功能就是采集數據和處理數據，并且將處理的結果傳送給數據儲存管理層。數據采集處理層主要分析處理3個方面的數據，首先是電網仿真數據，其次是實時測量數據，最后是電網外部環境信息。數據存儲管理層的主要功能是首先將數據采集層整理的數據進行清洗，然后利用數據融合技術進行統一管理。數據儲存管理層采用的統一分布式儲存方式，這種儲存方式可以根據數據結構類型的不同，將數據進行分類儲存，從而為數據分析挖掘功能提供有力的保障。數據分析挖掘層是5個部分中最重要的一個部分，主要通過實時計算和離線分析兩種方式，進一步對數據進行挖掘分析，從而達到揭示電網的時空動力學運行特性和演變規律的目的。此外，數據分析挖掘層以分布式計算為引擎，可以準確而又快速地處理海量的數據，滿足大數據時代的發展要求。綜合應用部分的主要功能是態勢評估、精準控制、等效辨識、指標體系等。人機交互部分的主要作用是根據大電網智能調控系統的數據分析結果，并且利用在線可視化技術，對大電網的潮流流動、電網信息流、能量流等多方面的直觀動態進行可視化展示。人機交互部分支持調度員和知識庫的自然交互，并且通過建立人機協同模型和語音文本通道的整合模型使得大電網智能調控系統變得更加智能化和信息化。

5 基于大數據及人工智能的大電網智能調控系統框架涉及的關鍵技術

5.1 海量多元異構數據的高效融合技術

海量多元異構數據的高效融合技術主要是指在大數據時代背景下，根據不同的數據類型，采用不同的數據處理方法，從而實現對電網系統測量數據的在線快速處理。海量多元異構數據的高效融合技術之所以能夠快遞地對海量的數據進行在線處理，是因為它融合了在線智能響應與趨勢智能分析兩大數據處理框架。海量多元異構數據的高效融合技術可以根據大電網智能調控系統框架，制定標準的大數據平臺框架。對于離線數據，利用海量多元異構數據的高效融合技術可以對其進行分布式離線分析；對于實時數據，利用海量多元異構數據的高效融合技術可以對其進行實時流失計算調度。

5.2 信息驅動的大電網穩定態勢評估技術

信息驅動的大電網穩定態勢評估技術可以對大電網的穩定態勢進行智能的評估，從而對電網的運行狀態進行準確的判斷和預測。信息驅動的大電網穩定態勢評估技術不僅可以構建具有非顯性邊界的靜態穩定域，而且可以構建在線動態穩定域，從而可以對智能大電網的動靜態進行準確的評估。

5.3 虛擬等效測辨建模技術

虛擬等效測辨建模技術主要是指對智能電網系統的關鍵設備元件進行虛擬等效測辨建模，從而提高智能大電網的時效性。利用虛擬等效測辨建模技術不僅可以構建戴維南等效參數辨識模型，優化辨識參數，而且可以構建智能大電網動靜態臨界穩定邊界模型，實現對多個場景下臨界穩定主導特征的識別，從而可以使得智能大電網可以對穩定態勢進行精細化評估。

5.4 復雜大電網智能優化決策技術

復雜大電網智能優化決策技術的主要目的就是對智能大電網進行綜合的協調控制，提升智能大電網的優化決策能力，提高大電網的綜合性能。利用復雜大電網智能優化決策技術不僅可以明確各個結構在各個環節中的主要責任，而且可以利用超實時魯棒優化算法，從而幫助智能大電網根據發生的情況快速生成防控措施。另外，利用復雜大電網智能優化決策技術可以預測智能大電網的薄弱環節和潛在風險，從而保障智能大電網的正常運行[5]。

6 結 論

構建基于大數據及人工智能的大電網智能調控系統框架是時代發展的要求。在構建基于大數據及人工智能的大電網智能調控系統的過程中，需要從平臺框架和功能框架兩個方面出發，并且運用海量多元異構數據的高效融合技術、信息驅動的大電網穩定態勢評估技術、虛擬等效測辨建模技術等關鍵技術，從而為我國的電網系統運行提供一份強有力的保障。