基于大數據技術的電力調度準時性全流程管控系統設計與應用

[摘 要]文章針對電力調度準時性管理面臨的挑戰，提出了一種基于大數據技術的全流程管控系統。該系統采用多層架構設計，融合多源異構數據，集成流計算、機器學習、知識圖譜等關鍵技術，實現調度過程實時監測、風險預警、智能決策和移動應用等功能。通過系統應用，電網調度各項指標明顯改善，調度違規事件大幅減少，調度業務處理效率顯著提高。本研究為電力調度領域大數據技術應用提供了有益參考，對推動電網調度管理智能化發展具有重要意義。

[關鍵詞]電力調度；調度準時性；全流程管控

[中圖分類號]TP311.13 [文獻標志碼]A [文章編號]2095–6487（2024）06–0012–03

Design and Application of A Real-time Full Process Control System for Power Dispatch Based on Big Data Technology

ZHANG Kecheng，WANG Yanwen

[Abstract]This article proposes a full process control system based on big data technology to address the challenges faced by timely management of power dispatch. The system adopts a multi-layer architecture design， integrating multi-source heterogeneous data， integrating key technologies such as flow computing， machine learning， and knowledge graphs， to achieve real-time monitoring of scheduling processes， risk warning， intelligent decision-making， and mobile applications. Through system application， various indicators of power grid dispatching have significantly improved， dispatching violations have been significantly reduced， and the efficiency of dispatching business processing has significantly improved. This study provides useful reference for the application of big data technology in the field of power dispatch， and is of great significance for promoting the intelligent development of power grid dispatch management.

[Keywords]power dispatch； timeliness of scheduling； full process control

面對電力調度海量異構數據處理、多源信息關聯分析、全流程風險管控等挑戰，傳統調度管理模式已難以適應新形勢需求。在梳理大數據關鍵技術的基礎上，研究設計了一套電力調度準時性全流程管控系統，并通過實際應用論證了其有效性。這一成果為解決電力調度領域面臨的問題提供了新思路和新方法，對于推動電力調度管理創新發展具有重要意義。

1 大數據技術與電力調度準時性全流程管控系統設計需求

大數據技術的發展為電力調度準時性管理提供了新的思路和手段。傳統的電力調度管理主要依賴人工經驗，難以適應日益復雜的電網環境。隨著智能電網的建設，海量的電力運行數據被采集和存儲，這些數據蘊含著對電力調度準時性管理的信息。運用大數據技術，可實現數據的有效采集、存儲、處理和分析，為電力調度準時性管理提供數據支撐和決策依據[1]。通過對海量數據的挖掘分析，可預測未來的負荷變化，優化電力調度，提高調度準時性。同時，大數據技術還可實現多源異構數據的融合分析，如結合氣象數據、設備狀態數據等，全面評估電力調度的風險，提高調度決策的科學性。充分利用大數據技術，構建電力調度準時性全流程管控系統，對于適應日益復雜的電網環境，提高電力調度自動化、智能化水平，確保電網安全穩定經濟運行具有重要意義。

1.1 大數據技術

大數據技術指對海量、高增長率和多樣化的信息進行采集、存儲、處理和分析，從中發現新知識和創造新價值的技術總稱。在電力調度準時性管理中，需要采集和處理電網運行、設備狀態、氣象等多源數據，運用分布式計算、流計算等技術進行數據清洗、集成和特征提取，并基于機器學習、數據挖掘等技術建立調度準時性分析模型，實現調度過程的實時監測、風險預警和優化決策[2]。實踐表明，大數據技術可顯著提升調度風險預警的準確性和供電可靠性，在電力調度領域具有廣闊應用前景。大數據技術框架如圖1所示。

1.2 電力調度準時性全流程管控系統設計需求

電力調度準時性全流程管控系統需要滿足電力調度業務需求，實現數據采集、監測分析、風險預警、輔助決策等功能。系統需要采集電網運行、設備狀態、作業票、天氣等多源異構數據，并建立統一的數據標準和存儲規范，實現數據的高效管理。以某省電網公司為例，其每天采集的數據量達50TB，涉及500多個數據源，通過大數據平臺實現了數據的規范采集和存儲，數據利用率提升20%。

系統需要實時監測調度指令下達、操作執行等關鍵節點，并對調度各環節時間進行統計分析，發現和診斷調度不及時問題。某電網調度自動化系統通過5 s周期的實時監測，可及時發現90%以上的人工操作失誤，避免事故發生。通過大數據分析和機器學習，系統需要準確識別可能導致調度不及時的風險因素，提前進行預警[3]。例如，基于氣象數據和負荷數據的相關分析，可提前4 h預警惡劣天氣可能導致的調度風險，預警準確率達85%。

此外，系統還需要優化調度資源配置，合理安排調度任務，提高調度效率和準時性。通過優化調度員值班方案，某地區電網的平均調度時間縮短15%，月度計劃準時完成率提升10%。同時，系統需要支持移動終端訪問，方便調度員隨時隨地了解調度全過程情況，并進行移動作業管理，滿足調度移動化需求。總體來說，電力調度準時性全流程管控系統需要以大數據技術為支撐，全面感知調度過程，智能分析調度數據，最終實現調度業務的精細化管理和智能化決策。

系統設計需求如下：①數據采集。支持多源異構數據的規范采集與一體化存儲，包括電網運行數據、設備狀態數據、作業票數據、天氣數據等。②監測分析。實現調度全過程的實時監測，并對調度各環節（如指令下達、操作執行）的時間進行統計分析。③風險預警。通過大數據分析和機器學習，準確識別調度風險，并提前預警。④輔助決策。基于調度全過程數據，優化調度資源配置，合理安排調度任務，提高調度效率和準時性。⑤移動應用。支持移動終端訪問，實現調度過程的移動化管理。

2 基于大數據技術的電力調度準時性全流程管控系統設計

2.1 系統架構設計

電力調度準時性全流程管控系統采用面向服務的多層架構設計，主要包括數據采集層、數據存儲層、數據處理層、業務應用層和用戶交互層，如圖2所示。數據采集層負責多源異構數據的實時采集和傳輸，支持多種通信協議和接口標準，確保數據的完整性和準確性。數據存儲層基于分布式文件系統HDFS和NoSQL數據庫HBase，提供高可靠、高可擴展的大規模數據存儲能力，支持PB級別數據量。數據處理層基于Spark大數據處理框架，提供數據清洗、數據集成、數據分析等批處理和流處理功能，實現數據的高效處理和實時計算[4]。業務應用層包括調度監測、風險預警、智能決策等多個業務模塊，為調度員提供全流程管控功能。用戶交互層支持Web端和移動端訪問，通過可視化界面和人機交互，實現業務操作和信息展示。整個系統架構采用松耦合設計，各層之間通過標準接口進行通信，實現系統的靈活擴展和快速部署。在系統性能方面，可支持每秒處理10萬條以上的實時數據，數據處理延時小于1 s，確保調度業務的實時性需求。

2.2 關鍵技術

電力調度準時性全流程管控系統涉及多項關鍵技術，包括多源異構數據融合、實時流計算、調度風險評估、調度資源優化等，具體見表1。針對電力調度數據種類多、數據量大、時效性強等特點，系統采用基于Kafka的數據集成技術，支持多源數據的實時匯聚和統一存儲，解決數據孤島問題。在實時數據處理方面，采用Spark Streaming流計算框架，通過內存計算和DAG引擎，實現數據的實時清洗、轉換和聚合，處理延遲可控制在秒級。針對調度風險評估，系統構建了基于機器學習的多維風險分析模型，綜合考慮氣象、負荷、設備等多源因素，實時預測調度風險等級，提前識別重大風險。在資源優化方面，系統結合知識圖譜和強化學習技術，自主分析調度任務特點，智能匹配調度員技能，優化任務分配和排班，提高調度效率。例如，某區域電網通過優化調度排班，調度人員利用率提高15%，月度計劃完成率提升10%。同時，系統還采用移動互聯、語音識別等人機交互技術，支持移動作業管理和語音調度，大幅提高了調度便捷性。

2.3 系統實現

電力調度準時性全流程管控系統基于大數據平臺實現，采用微服務架構和容器化部署，具有靈活、可擴展、易維護等優點。系統前端采用Vue.js框架開發，支持響應式布局和組件化開發，UI界面美觀、交互友好。后端采用Spring Boot框架，提供RESTful接口服務，實現業務邏輯和數據訪問。系統通過Docker容器進行部署，可實現一鍵式部署和動態擴容，提高運維效率[5]。針對電力調度業務需求，系統實現了以下核心功能：①調度監測。通過數據可視化技術，實時展示調度指標完成情況，并進行趨勢分析和對比評估，及時發現調度問題。②風險預警。基于調度風險分析模型，自動識別異常作業和故障風險，提前向調度員發送預警信息，提高調度安全性。③輔助決策。利用優化算法和仿真技術，科學制訂停電檢修計劃，優化調度方案，減少人工干預。④移動應用。支持手機和平板電腦等移動終端接入，實現移動巡視、移動搶修、移動培訓等，提高一線調度效率。系統投運后，顯著提升了電力調度管理水平，以某省電網為例，調度指令執行時間縮短20 min，調度方案優化率達15%，月度計劃完成率穩定在95%以上。

3 系統應用與效果評估

電力調度準時性全流程管控系統在某省電網調度中心正式上線運行，覆蓋電網調度各環節，實現了從數據采集、監測分析到輔助決策的全流程管控。系統通過大數據平臺，匯聚了電網運行、設備狀態、天氣預報等多源數據，數據總量達到100TB，涉及500多個數據表，通過數據治理和標準化，數據質量合格率達95%以上。基于匯聚數據，系統進行調度過程的實時監測，形成20多個監測指標，并通過可視化儀表盤實時展示，調度員可實時掌握電網運行狀態。當某指標超出預設閾值時，系統會自動預警，并診斷異常原因，90%以上的調度異常在5 min內被識別。針對調度風險評估，系統訓練了基于隨機森林的風險預測模型，對未來24 h內的調度風險進行滾動預測，模型準確率達85%以上，有效規避了多起重大風險事件。在資源優化方面，系統采用知識圖譜技術，構建了覆蓋100多名調度員的技能庫，并通過智能算法進行任務匹配和排班優化，縮短調度響應時間30%。此外，系統還支持語音錄入和移動辦公，使得調度業務的人機交互更加自然高效。

為評估系統的實際應用效果，選取系統上線前后各3個月的運行數據進行對比分析，從調度及時性、調度合規性、業務處理效率等方面進行評估。評估結果見表2。同時，對系統使用人員進行問卷調查，調度人員普遍反饋系統功能全面，操作便捷，大幅提高了日常調度工作效率，減輕了工作強度。

4 結束語

本研究設計了一套基于大數據技術的電力調度準時性全流程管控系統，采用多層架構，融合多源異構數據，集成流計算、機器學習、知識圖譜等關鍵技術，實現調度過程的實時監測、風險預警、智能決策和移動應用。通過系統應用，電網調度各項指標明顯改善，調度違規事件大幅減少，調度業務處理效率顯著提高。該系統的成功實踐為電力調度領域應用大數據技術提供了有益借鑒，對推動電網調度管理智能化發展具有重要意義。未來還需進一步加強數據治理、算法優化和場景拓展，持續提升電力調度智能化水平。

參考文獻

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[2] 孫利平，李智威，張雪霏，等.電網技改大修項目結算管控系統設計與實現[J].電子世界，2018（24）：114-116.

[3] 朱建平.基于大數據的環境應急指揮和決策全流程管理系統的研究和應用[J].網絡安全技術與應用，2023（1）：104-106.

[4] 李煒，馬樂，袁昊，等.基于電網大數據調度支撐電能質量數據治理應用體系研究[J].電子測試，2019（1）：88-90.

[5] 楊旭虹，王輝.一種基于大數據分析和需求響應的電力調度方法及其系統：CN202110978631.0[P].2024-03-25.