基于人工智能技術的電網調控技術分析

酈麗華

（浙江育英職業技術學院，浙江 杭州 310018）

在新時期下，優化了電網系統功能形態與技術特征，使用人工智能技術能科學地使用并管理調度經驗、數據和知識，實現技術智能化的升級，使電網工作效率得到提高。所以，要對電網整體調控業務進行分析，研究人工智能技術在電網調控中的性能與交互過程，實現深度學習，使故障識別質量得到提高。

1 電網調控系統的框架設計

1.1 設計思路

大數據技術為人工智能技術發展中的重點，因為歷史數據量比較大，將豐富數據樣本提供給機器學習、深度學習等算法，訓練模擬各個參數與要素。所以，人工智能技術在電網調控中使用的重點為：

（1）收集整理電網運行過程中大量的數據，包括氣象環境、設備量測、地理位置、故障告警等多維度數據；

（2）使用運行日志、故障處置預案、調度操作規程、人工經驗等非結構化文本數據，對現有知識進行模擬和學習；

（3）創建人工智能算法引擎；

（4）業務場景與人工智能算法結合，實現輔助決策和智能化。

針對上述分析，圖1為電網調控系統的結構。

圖1 電網調控系統的結構Fig.1 Structure of power grid regulation system

包括實時運行系統和智能學習系統，實時運行系統在生產控制大區中部署，實時調度業務。在非所生產控制大區中實現智能運行系統的部署，從而實現基于數據、規程的人工智能學習。在智能學習過程中，實現調度規程、日志、故障源等電網海量歷史數據，根據自然語言處理、深度神經網絡等人工智能算法實現智能化學習引擎的創建，根據規則和數據結合的訓練方法模擬調度員思維決策，實現電網態勢分析、智能決策和調度助手。

1.2 總體框架

基于人工智能技術的電網調控系統包括數據匯集和管理、高性能計算架構、業務場景和算法引擎。根據計算機設備、存儲設備、網絡設備構成高性能計算架構，通過CPU、TPU、GPU等混合架構構成計算機集群，解決多層次網絡參數下訓練時間過長的問題得到解決。數據匯聚層能夠匯集外部環境數據、運行數據、管理數據，實現調度大數據平臺的創建，為上層分析提供全維度數據支撐。數據管理是基于數據匯集存儲數據，針對不同采樣頻率、結構，使用的數據存儲方式各有不同。算法引擎層利用各種算法，包括隨機森林、知識圖譜、自然語言處理、聚類分析等算法封裝，提供給上層統一算法引擎支撐。根據現有調度規程、操作規范、運行經驗實現知識庫的學習與理解，利用自然語言處理技術對日志、文本進行理解和學習，構成知識化表達規則庫，圖2為電網調度系統總體框架。

圖2 電網調度Fig.2 Power grid dispatching

2 電網調控系統的設計

2.1 硬件體系結構設計

電網調控系統根據冗余部分建設，通過前置服務器、數據庫服務器構成，在故障時能夠自動切換。主網絡為100 M以太網，使用4臺48口高性能三層交換機，使系統運行可靠性與安全性得到提高，使網絡負載得到降低。通過星型鏈接、服務器、工作站實現交換機的連接，在單一交換機中，系統存在故障時能夠使用以太網進行工作。如果系統沒有意外，兩個網絡能夠在可承受承載量中運行系統。如果某網絡分支存在意外的時候，會使網絡癱瘓，其他網絡要能夠承擔剩下網絡的通信量。在相同時間段之中，實現雙網配置網絡的設置，也就是通信網絡與DIS網絡。

調控一體化系統要承載電網所有變電站設備信息接入，前置采集服務器具有較大的接入壓力，要保證系統運行的安全性和穩定性，利用4臺HP rx6600雙核服務器作為服務器。在某臺交換機存在故障時，其他的服務器都能夠滿足系統的運行需求。其中的組柜硬件系統能夠滿足數據采集傳輸需求，通過調制解調器、終端服務器、數字隔離板、網絡通信隔離器構成硬件，實現系統的在線擴充。

SCADA數據處理服務器為調控一體化系統，還是設備運行監視與監控操作核心設備。系統要求SCADA服務器的處理能力與安全可靠性具備強大支撐作用，SCADA服務器的集控功能設計了加強自動電壓控制功能應用軟件，主要包括綜合防誤功能軟件、責任區劃分軟件等。系統使用4臺8核高速服務器使高端服務器要求得到滿足，為了對CPU低負載率得到滿足，使所有SCADA服務器作為對方的備用，有效實現均分。

為了對應用功能進行擴充，利用rx6600的JP服務器實現PAS服務器的設計，具有強大的服務功能，大部分和集控相關的高級應用都有關系，包括狀態估計、潮流計算、負荷預警等。

在調控一體化系統工作時能夠實現變電站的無人值班，在SCADA系統中上傳所有變電站設備運行信息。使數據庫服務器存儲功能得到加強，利用兩臺服務器滿足系統對存儲空間的需求。其次，使磁盤陣列進行改進，對全數據存儲需求進行考慮，使陣列配置容量擴充。通過上述配置使互換功能得到實現，還要求數據自同步。

Web服務器功能也比較強大，通過調控一體化系統實現實時數據和畫面瀏覽，提供給用戶，還能夠對主系統運行的安全穩定性進行保證。Web服務器數據存儲性能和容量具有嚴格的要求，并且用戶量與數據量在不斷增加。其次，還要滿足實際需求，利用兩臺HP雙核服務器。為了同步數據，主系統和web服務器通過正反方向連接裝置，使web服務器中的信息使客戶機隨機調用。

DTS子系統也稱之為調度培訓仿真系統，DTS服務器系統為HP rs6600服務，使調度人員進行仿真學習。不影響系統運行，DTS系統通過直觀圖形化操作進行實戰演習，進一步提高學員的事故處理能力。

2.2 軟件結構的設計

電網調度系統主要由網絡通信、變電站繼電保護信息管理、維護子系統、綜合數據平臺和網絡通信子系統構成：

（1）網絡通信子系統。實現網絡連接、數據流傳輸和網絡管理，滿足標準化網絡傳輸協議；

（2）變電器繼電保護信息管理。實現和故障相關的錄波、保護等二次裝置動作信息的監視、收集、報表統計與分析，為故障診斷、恢復、操作指導軟件提供基礎；

（3）高級應用軟件。實現電網運行分析、優化、計算等功能，使電力系統運行安全性得到提高；

（4）綜合數據平臺。為決策平臺系統數據基礎，還是全部高級應用支撐平臺，包括系統全部穩態數據，還包括變電站繼電保護信息管理系統的故障信息，結合故障信息和穩態信息，提供給高級應用軟件精準、全面的信息；

（4）維護子系統。實現決策支持系統日常管理和維護等工作，使系統能夠正常的運行；

（5）高級應用軟件子系統。實現電網運行分析、優化和計算，使電力系統運行經濟性、安全性得到提高。

實時監控和預警能夠實現電力系統穩態運行狀態控制、監視、分析與評估，對電力系統運行狀態進行分析、監視和預警，保證電網安全運行。實時監控和預警在使用過程中包括電網實時監視與告警、穩態分析、自動控制、輔助決策、電網動態預警、調度業務培訓模擬與電網運行評估。實時監控與預警能夠提供可視化手段和工具，使調度員直觀掌握電網實時的運行信息，及時發現電網運行狀態變化和決策。可視化結合分析功能可將分析結果動態展示出來。

實時監控和預警為電網實時調度業務技術支撐，能夠實現電網運行監視全景化，通過安全調整、分析控制智能化、前瞻化。通過業務、空間和時間等多維度，對電網運行全方位實時監視、智能報警與在線故障診斷；實時跟蹤并且分析電網運行變化，還要實現閉環優化調整與控制；對電網運行風險進行在線分析和評估，及時地發布預警、告警信息，并且提出緊急控制策略。

實時控制與預警類應用包括電網自動控制、實時監控和智能告警、調度運行輔助決策、在線穩定分析、調度員培訓模擬、網絡分析等。

調度計劃應用能夠對電力系統經濟特性和電網安全綜合考慮，為調度計劃的編制、需求預測、考核補償、電能采集、評估分析、結算管理等提供技術支持。對電網安全進行保證，根據不同調度模式對發電計劃與檢修計劃進行優化，統一電網運行安全性和經濟性，使特大電網能夠安全穩定的運行。調度計劃主要包括申報計劃、預測分析、水庫調度、檢修計劃、考核結算和評估分析，調度計劃能夠提供多種自動決策，將調度計劃全景信息可視化地展現出來，對各個因素影響調度計劃進行分析，使調度計劃與運行人員掌握電網經濟運行的規律，使大電網駕馭能力得到提高，將特大電網資源優化配置潛力充分發揮出來。

調度計劃類能夠為調度計劃編制業務提供技術支持，實現多約束、多目標、多時段的調度計劃自動編制、分析和優化。提供大量智能決策工具滿足不同調度需求，實現從年、月、日的實時調度計劃銜接。編制多約束、多目標的調度計劃和國家電網統一協調。

Web發布能夠使系統內網數據利用物理隔離在外網中發送，使電力系統內部網絡對系統實時運行情況進行查看。傳統web發布要求客戶端用戶被動打開瀏覽器，對系統運行工況進行查看，對于工作比較忙的部門非常不方便。以此，本文設計智能web發布。能夠主動開啟瀏覽器告訴電網運行情況，針對故障嚴重程度分類，在相應負責級別客戶端中反映出來。比如，在出現嚴重故障的時候，發布系統強制打開領導客戶端瀏覽器，利用聲光等多媒體技術對領導提醒。在出現平常故障的時候，不會主動反映到高級別客戶端，要不然頻繁的故障報警會影響到日常工作。智能web發布模塊能夠提高從調度員到各個職能部門對于突發事件協調和響應的能力，圖3為智能web發布的流程。

圖3 智能web發布的流程Fig.3 Flow of intelligent web publishing

指揮系統協調能夠實現各網絡分析軟件調用邏輯和執行順序，在復雜電網狀態變化的時候，對不同應用軟件進行協調，使其通過合作方式實現復雜任務。在本系統中，此層協調合作性地表現為：作為故障診斷設置最高優先級別，也就是啟動故障診斷的時候要將其他高級應用停止；設置自動和手動兩種調用高級應用優先級，使手工設置到高一級；在程序設計過程中添加互斥量、信號量等線程同步的技術，從而使各個高級應用能夠合理調用共享數據資源，圖4為指揮系統的整體運行框架。

圖4 指揮系統的整體運行框架Fig.4 The overall operational framework of command system

3 電網調控系統的應用實踐

3.1 系統平臺環境

針對本文設計的電網調控系統，將Spark計算引擎作為核心，根據YARN作為統一調度協調資源管理器創建Hadoop集群環境，集群包括服務節點（Salve）和管理節點（Master），一個Hadoop分布式文件系統（HDFS）包括兩個名稱節點（NameNode）與三個以上數據節點（DataNode）構成。將名稱節點作為主服務器，對文件系統管理并且實現訪問操作，集群中數據節點對存儲數據進行管理，表1為集群配置。

表1 集群配置Tab.1 Cluster configuration

3.2 系統測試

在測試過程之中，將東北區域電網作為背景，主要包括2 444個母線、141個發電機電源、758個負荷、2 583條線路。利用PSASP仿真得出東北電網基本潮流水平，逐漸增加全網負荷得出關鍵節點阻抗模穩定指標的變化趨勢，如圖5所示。對基本潮流水平下部分節點戴維南等值參數，圖6為計算結果。通過圖5可知，在負荷不斷增加的過程中，不同分區中阻抗模指標不斷增加，并且逐漸接近于1，表示這個時候電網在負荷增加過程中逐漸接近輸電極限。

圖5 關鍵節點穩定指標Fig.5 Stability index of key nodes

圖6 計算結果Fig.6 Calculation result

圖6為此時電網部分節點關鍵參數戴維南等值參數，能夠看出電網基本關鍵參數指標，對靜態場景電網穩定態勢情況進行評估，為調度員展示直觀形象。根據上述基本潮流水平實現區域電網遼源出現大負荷擾動的設置，記錄之后連續30個周波擾動擴散范圍。通過分析表示，遼源點在出現大擾動之后的30個周波中，擾動范圍對吉林、本溪、新賓滿洲自治縣造成影響。

3.3 可視化設計展示

利用測試發現，在電網調控系統中能夠看到清晰東北電網狀態變化。由此可知，科學的可視化效果能夠為電網態勢感知帶來幫助。以此在東北區域電網背景設計可視化概念圖如圖7所示，基于HTML5語言設計，在web中實現電網智能調度系統可視化界面實現開發。

圖7 智能調控系統概念圖Fig.7 Concept diagram of intelligent regulation system

4 結語

人工智能為電網調控領域高新技術，根據數據與模型聯合驅動優化調控系統效率和質量，將電網調控智能化與現代化的特點充分展現出來。所以，分析電網調控領域人工智能技術框架，通過故障分析、高速計算等技術對系統建設目標與思路進行明確，實現智能決策優化，使電網調控需求得到滿足。