基于業務協同的電網規劃與智能決策平臺設計

李輝， 張新陽

(云南電網有限責任公司 信息中心, 云南 昆明 650217)

0 引言

電網規劃在電力系統建設中較為重要，規劃質量直接影響電網投資效益及電網運行安全。配電網分布區域大、設備多，在運行與管理上面臨大量挑戰，主要問題包括以下幾點：第一，電網數據繁雜、信息孤島嚴重，需要統一資源管理平臺；第二，涉及到的專業學科與專業技術多；第三，分析緯度多，功能需求大，無法準確獲取電網中一手資料，對電網關鍵指標掌握不準，并缺乏規范化。基于上述分析可知，電網規劃離不開電網運行信息和數據輸入與信息化平臺支撐。國內外針對電網規劃與智能決策平臺開展了諸多研究，出現較多電網規劃系統和軟件，在提高電網規劃水平、決策水平上發揮了重要的作用，但在實際使用中出現大量問題。

國內相關企業在平臺建設上也取得了初步的成果，但研究重點都在于方案校核計算，數據與數據之間缺乏連通，并且對于大部分供電地區，缺乏系統化與信息化建設，因此亟需研究一個電網規劃與智能決策平臺。設計一種基于業務協同的電網規劃與智能決策平臺，實驗證明，此次設計的基于業務協同的電網規劃與智能決策平臺比傳統平臺在各個業務上的響應時間短，提高了平臺信息化水平。

1 基于業務協同的電網規劃與智能決策平臺設計

1.1 平臺框架

通過對智能決策平臺基本原理分析，提出總體結構方案，主要包括歷史分析子平臺、負荷預測子平臺、變電站規劃子平臺[1]，并且包括多源數據接入、異構數據整合、服務構建等模塊，整個平臺架構如圖1所示。

圖1 基于業務協同的電網規劃與智能決策平臺

其中，多源數據接入模塊，實現接入元數據的原生性，便于對接入電網數據審計，保障電網數據輸入正確性；異構數據融合模塊，在外部數據接入平臺后，按照規劃業務應用實際要求，通過數據對應、聚合計算等對數據進行深度融合，以準確定位電網數據中敏感數據[2]；服務體系構建模塊，該層支持多層類型數據庫的接入與融合，將平臺中的展示功能與業務邏輯功能分開表示；業務應用構建模塊，這一層提供人機交互功能，為電網規劃與決策支持提供支撐條件。

1.2 電網數據編輯變換

采集、檢驗與編輯獲取電網中的數據，從而保證平臺中數據在內容空間上的完整性與邏輯性。選擇Microsoft SQL Server 2008[3]作為平臺的后臺數據庫工具，便于用戶執行各種類型的操作，數據表結構設計如表1所示。

表1 電網數據信息采集點信息表設計

基于上述過程，對數據編輯[4]與轉換，采用數據格式化[5]方法，即對電網中不同數據結構進行數據交換，其計算式為式(1)。

(1)

式中，S代表電網數據交換結果;d代表數據格式化參數;i代表供電系統負荷消耗結構數量;c代表數據特征集結因子;u代表數據格式。

數據庫中的數據類型，如圖2所示。

圖2 電網規劃數據類型

分析圖2可知，電網數據中包含空間數據[6]與屬性數據兩部分，在將電網中數據處理之后，方便于平臺編輯[7]、分析與決策。該數據庫提供全景數據建模、數據集成與服務類功能，在數據庫應用中，通過運行服務總線為各類應用提供數據支撐。

1.3 目標函數確定

在建立起電網規劃與智能決策平臺的數據庫基礎上，為該平臺設定目標函數[8]，即為該平臺賦予負荷預測、子規劃與綜合分析[9]功能。電網規劃的任務是在已知配電網中供電變電站的布點以及供電范圍、負荷分布及其大小的情況下，根據電網中現有的參數，合理選擇規待選線路，使規劃方法靈活可靠。因此需要確定電網運行中的各種費用，采用以綜合費用最小為目標函數[10]，其中包括線路投資費用、維修費用，表達式如式(2)。

(2)

式中，f代表綜合費用最小為目標函數；e代表架設的線路數量；k代表投資費用；a代表折舊費用。

對于新建電網線路的設計與維修費用，以線路傳輸容量、電壓降[11]、負荷需求及配電網輻射性為約束條件，并以業務協同方法對其綜合分析，滿足以下條件：

第一，運行過程中對所有負荷點供電。

第二，設定變電站容量約束條件，即式(3)。

(3)

式中，μ代表變電站中最大候選容量;cosβ代表約束條件中的常系數;y代表供電負荷。

第三，線路允許載流量約束[12]，即式(4)。

o≤Yt

(4)

式中，o代表支路電流；Yt代表滿足某種條件的支路最大允許容量。

電網規劃為一個多變量數學化問題，通過上述過程能有效解決電網規劃類問題。

電網負荷預測是電網規劃的依據，為提高電網規劃與智能決策平臺的性能，對電力負荷預測。采用業務協同[13]方法分析電網負荷本身變化與人民使用情況、氣象等因素影響，因此準確掌握電網負荷變化規律[14]的條件下，決策結果較為可靠。電網規劃中負荷預測包含電量需求預測和電力需求預測兩個方面，發電量與年用電量[15]之間的關系表示為式(5)。

Fe=A+G+Qt

(5)

式中，Fe為年發電量；A為網損電量；G為年最大負荷量；Qt為最大電網負荷利用小時數。

依據負荷預測結果，對電網決策規劃、綜合分析提供基礎依據，并能夠對電網中的薄弱環節評估與預警，以實際采集的電網實時數據為支撐，以上述負荷預測內容為基礎，以支持向量機、多維可視化等技術作為工具，建立起電網薄弱環節預估模型，以找到電網的發展規律。以此完成電網規劃與智能決策平臺的設計，實現電網運行狀態的超前預測與潛在風險的及時防控，并能夠提高電網智能決策能力。

2 實驗對比

此次實驗運行在40 G硬盤以上的服務器上，客戶端需要256 M內存硬盤以上的微機。軟件操作系統是Windows XP，采用Oracle數據庫，該客戶端安裝數據庫客戶端即可。實驗目的是驗證此次設計的基于業務協同的電網規劃與智能決策平臺的實際應用意義，為保證實驗嚴謹性，將傳統平臺與此次設計的平臺，對比兩種電網規劃與智能決策平臺在各種操作下的執行時間。

2.1 實驗準備

以某城市中的變電站為實驗對象，進行調查研究，深入實地考察，征求相關決策部門的意見以及專家的意見，以保證實驗結果的準確性。分別使用傳統平臺與此次設計的平臺做如下操作,如表2所示。

表2 實驗測試內容

使用上述提到的硬件與軟件，記錄兩個平臺在各個操作內容下的反應時間，對比并記錄兩個平臺響應時間。

2.2 實驗結果分析

兩種平臺在各個實驗測試內容操作下的執行結果，如表3所示。

表3 實驗結果分析

分析表3可知，此次設計的基于業務協同的電網規劃與智能決策平臺在查詢一個數據執行時間、查詢接口的執行時間、數據更新時間、數據更新接口時間、界面測試時間、客戶端響應時間上，反應較快，響應時間短。傳統的平臺在查詢一個數據執行時間、查詢接口的執行時間、數據更新時間、數據更新接口時間、界面測試時間、客戶端響應時間上，響應時間較慢，可容量的最大并發用戶數少。經過對比可知，本文設計平臺對比傳統平臺進行操作時的響應速度快，滿足電網規劃與智能決策平臺設計需求。

3 總結

結合電網發展需求，設計了一種基于業務協同的電網規劃與智能決策平臺，解決了傳統電網規劃與智能決策平臺實時性差的問題。實現了電網規劃數字化輔助決策，提高了電網決策的智能化與信息化水平。并且具有一定的社會經濟效益，從間接效益上看，能夠降低電網工程前期投資；從科技與發展上看，能夠改變傳統的電網決策模式，提高電網信息化水平，提高電網規劃與決策的工作效率；從生態角度看，能夠減少大量戶外電網作業引起的環境損害；從宏觀角度看，可提高電力行業分析決策水平。電網規劃與智能決策平臺建設是一個復雜的工程，由于時間等限制因素，平臺還有一些部分需要完善，在下一步的研究中，將從功能擴展和推廣應用兩方面提高平臺開發的深度與廣度，全面推動電網智能化的發展。