基于大數據背景的電力調度數據智能估計技術研究

葛來福 張貝 陳智華

摘要：隨著經濟和信息技術的快速發展，電力調度自動化系統經過多年的運行，積累了豐富的運行數據，包括各種量測數據、告警數據、故障與運行事件數據、電量數據及計劃預測類數據，但業務系統數據都是獨立存在于OCS、OMS、EMS等系統中，形成了信息孤島。隨著互聯網大數據分析的發展，“數據中臺”的概念被提出，即采用數據的分層與水平解耦，將數據運營和產品能力從前臺進行剝離，成立獨立的數據中臺，解決煙囪式數據架構體系的問題。本文針對電力調度自動化系統，基于“數據中臺”的理念，提出了一種電力調度自動化系統運行數據中臺建設方法。

關鍵詞：電力調度;調度自動化系統;數據中臺

引言

電網常規運行、檢修運行過程中出現的大量電路狀態重構和全角度覆蓋的運行工況，即電力調度大數據，進行電路運行狀態的分析和電路各類故障的精準定位。基于轉移潮流策略和電力調度大數據的狀態智能估計技術。

1電力調度自動化系統數據管理存在的問題

1）數據規模方面。電力調度自動化系統包括主網、配網和用戶側的數據，日增數據規模可達2萬億條。2）數據處理方面。傳統數據分析以指標統計為主，較少深入挖掘數據規律，采用的技術手段難以處理海量、復雜、關聯數據，導致“數據睡眠”。3）數據應用方面。如何充分利用數據資源為電網運行、規劃、管理提供輔助決策，成為亟待解決的問題。

2電力調度自動化系統運行數據中臺架構

2.1二維可視化技術應用

在智能調度大數據可視化技術應用時，二維可視化主要表現在如下幾點：其一，動態潮流法。潮流作為電力調度運行中常見情況，動態潮流的可視化不僅能夠將潮流變化情況實時展現，還能夠根據潮流數量、流動速度確定負荷情況，同時，還能夠通過限額、裕度直觀掌握潮流改變大小與改變方向。所以，在電力智能化調度中，應用可視化技術，提高了數據信息直觀性，為調度行為提供了便利。其二，單品圖法。在二維可視化技術中，單品圖法應用包含如下幾點：1）有助于調度人員快速尋找單品圖法下最大數據，對其所處區域做好顏色填充工作，并有效標準最大數據位置情況。2）通過系統實際運行過程與最大數據，確定扇形區域。3）通過電力系統運行情況，選擇規定顏色，填充扇形區域，直觀呈現電力調度數據信息。其三，等值線法。該方法能夠將電力調度不同類型數據直觀呈現，如：線路負載率、變壓器負載率、節點電壓，以此促進調度人員準確及時掌握智能電網運行情況，提高電網運行穩定性。

2.2可靠性評價方法

針對復雜電力系統的多指標體系，需要根據指標的重要程度進行賦權，從而對電力系統調度進行評價。在綜合評價的方法中，主要包括主觀賦權和客觀賦權兩種方法。主觀賦權主要依靠經驗決策，分別有專家法、層次法以及評價法，這類評價方法主觀性成分占了多數，更多依賴于專家等人員的工作經驗，因此其評價結果不夠客觀。客觀賦權主要是采用數理統計的方法，將各參數數值化，通過目標優化、概率算法等，得到不同指標參數的差異性和有效信息量，進而確定不同指標的權重，但這種方法又不能綜合考慮指標的應用價值。為了衡量電力調度系統的穩定性，需要綜合考慮其歷史數據，結合大數據技術，對電網調度系統的各項數據進行深入挖掘，獲得電網調度的各項信息，根據數據挖掘結果對系統可靠性進行評估。熵權法來源于信息論，無論理論基礎還是應用前景，都有不錯的參考價值，可被應用于電力調度系統的穩定性評價。

2.3監測預警精度

為了進一步驗證文中方法的有效性，對采用文中方法的電力調度系統監測預警結果與實際測試的電力調度系統監測預警結果進行對比分析，采用文中方法的電力調度系統監測預警結果與實際測試的電力調度系統監測預警結果相差較小，誤差基本控制在0.002mm以內，說明文中方法的電力調度系統監測預警精度較高，對異常數據溢出控制能力較好。

2.4電力調度智能估計原理

（1）采用智能狀態估計技術對基態數據切面和當前時刻數據切面實現對轉移潮流分布情況的分析，首先對當前時刻數據切面質量不滿足要求的幾個區域進行準確的定位。（2）對進行準確定位的幾個區域依次進行母線功率平衡分析。（3）倘若對某區域的狀態進行分析，得出母線功率處于平衡狀態的結論后，則跳過該區域對下個區域進行母線功率平衡分析。如果得到母線處于不平衡狀態的信息，則進一步深入分析每個元件的功率平衡狀態，具體包括線路變壓器的功率平衡性分析、線路首尾段的功率平衡性分析、雙回線路的功率差異性分析以及主變壓器的有功功率平衡性分析等。（4）對變壓器的分接頭狀態進行檢查，確認具體的類型以及所配置的檔位是否正確。（5）假設全部設備均處于功率平衡狀態，區域內的多個數據遙測點均無異常，則對母線側斷路器的合閘狀態進行檢查。對并聯實現無功補償功能的電容器和電抗器的投切狀態進行檢查，并檢查相關隔離開關和斷路器的遙信位置變化情況。

2.5調度經濟運行數據智能管家

調度經濟運行數據智能管家系統主要實現對發電運行數據的存儲、分析和應用，包含數據輸入、數據管理、數據應用三方面功能。（1）數據輸入：具備從節調系統或OMS系統、OCS系統導入負荷數據、機組檢修數據等功能;可人工導入機組電量、裝機容量等原始數據表單。（2）數據管理：具備基于給定規則，從輸入數據中提取信息并形成電廠電量數據的功能，并可實現對電廠參數、電量數據、裝機容量數據、負荷數據、檢修數據等數據的存儲，形成基礎數據庫。（3）數據應用：對基礎數據進行智能化統計及分析，具體包括電量與利用小時數、統調電量與負荷信息的匯總統計，節能效益測算，購電成本分析等功能。

3結語

電力調度數據網的雙平面改造工程可提升電力系統各廠站至各調度機構電力生產業務數據傳輸的可靠性和安全性。因此采用量化表征和模糊監測方法進行電力調度系統的異常數據溢出控制，通過確定權限閾值，設置電力調度系統監測預警等級，從而構建電力調度系統監測預警模型。

參考文獻

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