云計算在智能電網調度技術支持系統中的應用研究

馬毅

【摘 要】智能電網調度技術支持系統的構建與實現在計算機技術的支持下完成，在電力領域的信息以及數據量不斷增加的今天，將云計算應用到系統當中能夠使系統對信息與數據的存儲量得到進一步增加，同時也能夠使其對于業務的處理效率得到提高，這對于電力領域整體實力的增強能夠起到重要的作用。本文闡述云計算的核心技術，深入分析云計算在智能電力調度領域中的綜合應用。

【關鍵詞】云計算；智能電網；調度技術；支持系統；應用

目前社會各界對電力的需求，智能電力調度系統需要更進一步的發展。隨著經濟和科學技術不斷發展壯大，我國的電力技術在與其他科學技術的結合中不斷發展著自身。特別是在物聯網技術深入滲透到電力系統的當下，人們對電力調度有了更高的需求，使得電力管理和應用技術面臨更大的提升考驗。

一、云計算的含義及其平臺特征

要想保證云計算在智能電網調度技術支持系統中的順利應用，首先就要明確什么是云計算及其他的平臺特征。云計算主要是指IT 設備、軟件或者其他網上服務獲取的方式是通過網絡獲得的。它能夠擴大IT 軟件和硬件的應用環境，轉變產品的運用辦法，實現資源的統一管理，并達到動態分配效果。其平臺特征如下：第一，用戶看到的計算資源是公開的，無需對信息資源進行定位，也不需要了解其性能和故障，這主要是由于云計算能夠實現對不同信息的統一管理，有利于用戶準確掌握數據；第二，用戶不必關注運算的具體步驟，云計算能夠對數據進行智能整合，確保在動態下獲得準確數據，保證優化使用和彈性變化；第三，云計算為用戶提供了集成和便利的信息資源獲得辦法，設有人機交互接口，能夠實現資源的共享和通用。

二、云計算的核心技術分析

1、分布式技術。云計算的分布式技術主要是實現計算的分布并行。運用分布式技術，通過互聯網的鏈接，將多臺電腦上的數據整合成具有較強系統性的數據庫，讓計算機進行計算時可以利用不同的計算資源。在分布式技術中有兩個主要的特征：一是整合大規模的各類計算資源，分布式技術可以把不同環境和不同組織下的計算資源進行合理的整合，組合成一個系統性較強的計算和存儲平臺；二是分布式技術具有強動態擴展性，鑒于這一點特性云計算的計算能力和存儲能力能夠有更大的擴展空間。通常來說，在智能電網中還有很多未被利用起來的計算資源和存儲資源，通過分布式技術對這些資源進行有效合理的利用，可以減少不必要的設備資源投入。

2、虛擬化技術。云計算的虛擬化技術主要作用于IT 各資源環節上，其中對存儲、主機、桌面化和網絡這四個環節的虛擬化為尤為重要。這些虛擬技術讓用戶體會到云計算平臺是一個獨立的實體，也是唯一一個能夠幫助用戶獲取計算服務的接口。運用虛擬化技術，用戶可以結合自身需要，對計算機的計算或存儲資源進行合理的調配。除了以上的主要功能，虛擬技術根據不同的計算資源類型，主要向用戶提供了三種差異性服務：基礎設施即服務（IaaS）、平臺即服務（PaaS）和軟件即服務（SaaS）。基礎設施即服務（IaaS）所提供的是計算和存儲能力都能夠有效擴展的超級計算機。平臺即服務（PaaS）向用戶提供了用于開發軟件和測試軟件的計算機平臺。用戶通過互聯網可以很方便地在平臺上開發軟件和發布軟件。軟件即服務（SaaS）讓用戶可以在線使用云計算平臺上的軟件。

三、云計算在智能電力調度中的綜合應用分析

1、用戶需求側處理。智能電網有兩大特點：一是電網的電源，二是用戶通過電力和相關信息技術的結合。智能電網中最主要的任務是把電網調度的互動化水平提上去，以此來完善電網調度的整體建設和運行。智能電網互動化技術最新的成果有負荷分布式控制技術和用戶側短期用電負荷預測技術。其中負荷分布式控制技術通過聚集分散在電力系統中的負荷，為電力系統提供備用容量，調整電網調度中的調峰。對可控負荷施行有效的管理控制，可以減小用戶用電的負面影響。用戶側短期用電負荷預測技術是一項利用云計算對大規模的數據信息進行快速計算及存儲的先進技術，這一技術提高了目前計算平臺的信息處理能力，更能滿足大量的用電用戶。

2、在線安穩分析及智能預警。隨著現有電力系統所要處理的數據量越來越多，要使電力調度系統正常運行，在線安穩分析變得尤為重要，這對電力調度系統的計算能力有很大的要求。就目前來說，時域仿真只能用于離線分析。在能篩選出更多的預測事故，快速計算，廣域數據共享的支持下，利用云計算提高智能電網的安穩性分析能力，讓電力調度大系統的在線安穩分析得以實現。在線智能預警主要運用在變電站和電力調度中心，包括有電壓預警、頻率預警、功角及潮流預警等等。運用云計算相關技術研發出的的在線智能預警技術可以及時的追尋并定位電網調度系統中的故障，查找出電網中的薄弱之處，實時的掌握電力調度系統的運行情況，方便技術人員快速的斷決和采取控制措施。

3、云計算的其他擴展應用

目前大多數公有云和私有云會在設備、電源或者網絡中斷時自動切換到不同的位置。未來電網調度云中心也不例外，數據傳至不同位置的數據中心，網絡延遲各不相同，增加的網絡延時對不同時間尺度的調度應用影響如何，是否會妨礙調度控制應用，需要進行深入評估。目前的調度應用均基于模型數據驅動，數據質量影響到調度分析應用，錯誤的數據模型直接影響到系統潮流計算收斂性能等網絡分析功能，因此數據上送至云端過程中除了要抵御網絡攻擊等人為破壞因素外，還要考慮在傳輸過程中的跳變等壞數據的診斷與識別。

1）對智能電網的狀態檢測。智能電網運行時的狀態數據包括了一、二次系統設備基本數據，在線實時狀態數據、運行數據、實驗數據、巡檢記錄等等。這些數據信息大多結構復雜、分布不均，常規的數據信息處理方法是不能高效的處理它們的。而云計算能夠分布并行地處理這些數據，還能讓用戶按照自己的需要獲得相應的資源。

2）智能電力調度系統中電能消耗分析。一般要獲取較為精準的電能耗損數據都是采用離線分析的方式，但隨著電器原件數量和種類的增加，數據采集時的誤差情況出現次數增多，給電能耗損分析工作帶來了重重困難。如若在采集數據時能及時的建立模型，運用云計算解決計算量大的問題，就能實現在線實時的獲取電能耗損數據。

總之，云計算的核心技術充分融入到智能電力調度系統中，有效的解決電力調度中龐大的數據計算、存儲和處理問題，還需要相關技術人員更深入的研究。要想智能電力調度有更好的發展，需要結合更多的先進技術，這樣才能提高電力調度系統中計算數據的處理能力，保障電力調度系統能夠有效的運行。

參考文獻：

[1]蔣維勇，吳文傳，張伯明.在線安全預警系統中的網絡模型重建[J]. 電力系統自動化，2015，（21）.

[2]姚建國，楊勝春，單茂華.面向未來互聯電網的調度技術支持系統架構思考[J].電力系統自動化，2016，（21）.

[3]吳瑜暉，孫玉婷.陜西地區智能電網調度技術支持系統實現方案的研究[J].陜西電力，2015，（04）.

[4]吳潮華.云計算在智能電網調度技術支持系統中的應用研究[J].華東電力，2016.

（作者單位：國網太原供電公司）