阮志杰
摘 要:隨著電網規模的不斷擴大和調控一體化模式的建立,電網監控、業務處理工作量驟增,在人員編制受限情況下,開發出具備自學習能力的電網調控業務自主并行處理虛擬調度員,將改變現有的調控業務處理模式,將重復的、有規律的工作由虛擬調度員完成,調度員本身可以更關注電網的安全調度上,可以大大提升電網的安全運行水平。可以大大提升電網的安全穩定運行水平。
關鍵詞:并行處理;虛擬調度員;智能監視;人機交互
中圖分類號:TM76 文獻標志碼:A 文章編號:2095-2945(2019)20-0050-02
Abstract: With the continuous expansion of the scale of the power grid and the establishment of the integrated mode of regulation and control, the workload of power grid monitoring and business processing has increased sharply. The development of a virtual dispatcher with self-learning ability for autonomous parallel processing of power grid regulation and control business will change the existing mode of regulation and control business processing, and the repetitive and regular work will be completed by the virtual dispatcher. The dispatcher himself can pay more attention to the security dispatching of the power grid, and can greatly improve the safe operation level of the power grid, thus greatly improving the safe and stable operation level of the power grid.
Keywords: parallel processing; virtual dispatcher; intelligent monitoring; human-computer interaction
1 項目研究背景
近年來,國內外在智能調度領域開展了大量的研究和實踐工作。享有“調度自動化之父”之稱的Dyliacco博士提出“智能調度機器人”概念,其目的是為了使運行規則能適應在線運行方式,實現精細化調度,提高電網的輸送能力。美國電力科學研究院提出智能電網調度控制系統應具有自愈、交互、優化、預測、協同、集成、安全等特征,具有代表性。美國PJM公司先后提出了先進控制中心(advancedcontrolcenter,AC2)的構想和理想調度(perfectdispatch,PD)的概念,側重于電力市場環境下的計劃滾動編制和實時有功控制。國內在智能調度領域的研究相比國外發達國家而言起步較晚,但是發展迅速。文獻[1]提出了面向中國智能輸電網的智能控制中心的概念,從信息基礎、分析評估和控制決策等3個層次探討中國智能控制中心的技術革新。文獻[2]提出了智能廣域機器人的思想,以電力混沌控制論為理論基礎,目標是使電網具備“多指標自趨優運行能力”。其核心是事件驅動控制,即電網運行出現不滿意狀態時進行控制,使其恢復為滿意狀態。
2 研究的必要性
隨著電網規模的不斷擴大和調控一體化模式的建立,電網監控、業務處理工作量驟增,在人員編制受限情況下,依靠人工監控和業務處理易造成操作延誤、影響供電可靠性和安全性。以中山局為例,中山局現有變電站110座、饋線2000多條,日需處理停電計劃近60單,帶電作業近30單、操作票近120單,監控告警信息近3萬條。每值調度員主、配、監控共8人,日均近1/3的工作許可出現延遲,每單延遲時間半小時以上。為了進一步提高調控專業的自動化、智能化水平,為此各級供電局紛紛開展智能調度的研究與開發。雖然近年來智能調度得到了很大的發展,相關的研究與應用眾多,但從各個地市局調度中心的實際情況來看,現有調度業務處理仍以“經驗型+分析型”為主,其自動化和智能化程度仍然不高。體現在以下幾點:
(1)現有業務表單的生成、流轉、安全分析、工作許可、電話通知、記錄填寫均需人工驅動,未實現根據業務流程自主驅動。隨著調控一體化、調配一體化管理模式的建立以及調度日常業務管理流程的不斷規范,涵蓋調度管理業務的方方面面均實現了電子化管理。調控人員日常管理業務工作量呈幾何級增長,工作量巨大,工作效率難以提升。
(2)現有調控日常管理業務表單的處理主要采用單線程處理,未實現多線程并行處理。現有業務管理系統僅支持調度人員在同一時間只能處理一個業務表單,無法實現多個業務表單的多線程并行處理,在工作任務繁重時常常會導致現場工作的延遲,造成停電時間的延長和供電可靠性的降低。
(3)作為調控專業的主要任務之一的海量告警信息需人工監視、分析、處理、通知和記錄,未實現自動監視。目前監控人員每天要面對大量實時上送的告警信息,快速刷屏的告警信息使監控人員眼花繚亂,無所適從,很容易遺漏重要告警信號。
(4)調度日常業務溝通交流主要依靠人工電話,未利用語音識別、語音合成與智能應答技術。雖然目前網絡發令、移動APP的應用減少了電話溝通的工作量,但調控人員在日常業務處理過程中仍需要花費大量的時間與現場工作人員進行電話溝通。
3 項目研究內容
(1)電網調控業務自主并行處理虛擬調度員功能架構的研究,系統深入的對調控的主要業務,包括帶電作業、停電計劃、操作票和告警信息監視的業務流程進行分析,研究人工智能技術在相關業務中應用的結合點和方案,開展基于人工智能電網調控業務自主并行處理虛擬調度員功能架構設計,包括調度業務數據預處理虛擬調度員、智能分析與決策虛擬調度員、調度業務流轉處理虛擬調度員、語音識別人機交互虛擬調度員等。
(2)基于深度學習文本挖掘的調控業務數據預處理技術的研究;研究基于深度學習的調度業務數據文本挖掘神經網絡設計與訓練,通過對業務數據的中文分詞、特征抽取、訓練模型建立,自動將符號化的文字轉換成計算機可識別的特征向量數據。
(3)基于人工智能技術的智能監視、分析和決策虛擬調度員的研究;研究海量電網調控業務處理記錄信息特征提取技術;研究基于聚類的電網業務處理數據融合關聯分析技術;研究基于深度學習算法的電網監控業務事件化知識模型構建技術;研究基于調度員歷史業務處理經驗的電網調控業務處理策略深度學習模型;研究面向電網告警信息監控業務智能處理的神經網絡訓練技術;研究基于深度學習的電網監控業務事件智能處理算法。
(4)基于自主流程驅動引擎的調控業務并行處理虛擬調度員的研究。可擴展、圖形化的調度業務自主流程驅動引擎的自定義技術的研究;面向調度日常業務的工作流程自主驅動與流轉技術的研究;基于自主流程驅動引擎的調控業務表單并行處理技術的研究。
4 項目設計方案
(1)電網調控業務自主并行處理虛擬調度員功能架構的研究。在深入分析停電計劃、帶電作業、告警信息監視、集控操作票等主要調控日常業務處理流程的基礎上,構建電網調控業務自主并行處理虛擬調度員,包括調度業務數據預處理虛擬調度員、智能分析與決策虛擬調度員、調度業務流轉處理虛擬調度員、語音識別人機交互虛擬調度員。
(2)基于深度學習文本挖掘的調控業務數據預處理技術的研究。主要是利用基于深度學習的文本挖掘技術對檢修申請單、帶電作業等調度日常業務表單內容進行自動分析學習,通過對業務數據的中文分詞、特征抽取、訓練模型建立等。自動分析工作設備、工作內容、停電范圍、安全措施、處理策略等。
(3)基于人工智能技術的智能監視、分析和決策虛擬調度員的研究。本課題的研究內容主要包括基于無監督學習的監控告警虛擬調度員的研究、海量歷史調控操作記錄建模、基于調控操作經驗的電網實時調控策略深度學習、電網智能調控與決策虛擬調度員研究。其中基于無監督學習的監控告警虛擬調度員的研究實時接收主配網告警信息,模擬人工監屏思維,根據告警類型、告警設備、告警次數、是否已復歸、告警關聯關系等自動分析異常告警信息,對不重要的告警信息自動確認,對重要的告警信息實現自動分析、自動通知、自動記錄。海量歷史調控操作記錄建模從EMS\DMS\OMS\PMIS\用電調度等多個業務系統中選取相關的歷史調控操作記錄,經過數據預處理分析進行數據建模,并整合成適用于深度學習的樣本數據。基于調控操作經驗的電網實時調控策略深度學習挖掘歷史操作記錄中隱藏的調控操作經驗,建立基于多層神經網絡的深度學習模型,具備自學習能力。電網智能調控與決策虛擬調度員基于深度學習訓練結果,結合實時調控操作任務,實現電網調控自主學習和智能調控。
(4)基于自主流程驅動引擎的調控業務并行處理虛擬調度員的研究。首先開展可擴展、圖形化的調度業務自主流程驅動引擎的自定義技術的研究,然后基于調度業務作業指導書定義主要業務的處理流程。虛擬調度員根據獲取調度業務數據、數據預處理、業務數據智能分析、業務表單自主流轉、調度員與現場作業人員智能語音交互實現業務表單的自主流轉和操作指令的自動下發,同時基于人機智能應答技術獲取現場工作人員的工作反饋,通過語音識別、業務表單自主記錄、業務表單自主流轉、業務數據回填到生產管理系統實現整個調度業務表單處理的全流程閉環自主運行。
參考文獻:
[1]孫宏斌,張伯明,吳文傳,等.面向中國智能輸電網的
智能控制中心[J].電力科學與技術學報,2009,24(2):2-7.
[2]盧強,戚曉耀,何光宇.智能電網與智能廣域機器人[J].中國電機工程學報,2011,31(10):1-5.