宋俊杰 鮑成新


摘 要:基于大數據模型的電網“兩系統一平臺”的建設,電力物聯設備的全面覆蓋,以電網拓撲為核心的“一圖、多層、多態”一站式共享模型的建立推動配網逐步構建“統籌指揮、主動服務、快速響應、精準決策”的現代服務體系前進,如何更好地利用大數據和人工智能助力配網運維安全發展成為現階段主要研究問題。而相對傳統的電力生產運維,通過大數據驅動業務創新,科學規劃、深挖潛力、精準投資、盤活存量;依托人工智能技術實現故障研判、智能巡檢、精準搶修和提升運維精益化水平,助力配網安全發展。下文以大數據和人工智能技術在配網中的應用管理模式分析,探討配網全資源管理方式,以供同仁參考。
關鍵詞:配電網;大數據;人工智能;主動;智能診斷
1、配網全資源管理目標及思路
配網全資源指揮地圖建立于已經建好的配網智能設備的和已連接物聯網的電力設備。其目標是堅持以客戶為中心,以提升供電可靠性為主線,提速優化營商環境,以供電網格為基礎,建立配網全資源地圖進行指揮決策輔助。
一是運維指揮:實時監測在線傳感,逐步發現攻堅配網薄弱環節;推廣可視化智能巡檢,實現配網設備無人無地形限制實時巡視,系統上報缺陷后結合停電計劃自動加入停電內容,實現閉環;基于大數據開展高低壓可開放容量管控。
二是搶修指揮:加強營配調數據質量稽查和及時維護,完善停電通知到戶、基于大數據建立敏感客戶檔案做到停電事件“全境感知”,實現智能化搶修,主動研判智能派單,建立搶修過程指揮機制,提升故障搶修效率。
三是工程指揮:利用全資源地圖,實現配網工程精準投資、業擴工程提質增效,營造良好營商環境。
2、大數據資源提升配網分析能力
2.1強化大數據分析能力
充分挖掘大數據關聯性價值,為配網深化運營、客戶服務指揮提供依據,探索建設全資源指揮地圖,實現停電事件、可開放容量、配變負荷以及客戶訴求等大數據檢索分析,并為管理者提供行之有效的決策輔助。
2.2加強營配調數據質量稽查及管控
結合結構化停電信息報送、配搶指揮等業務流轉,對線變戶關系、客戶信息等營配調基礎數據開展數據質量稽查、督辦,保證數據更新的及時性,形成長期高效的數據運維模式,提升指揮決策系統的準確性。
2.3配網狀態分析與評估
配網在運行中有很多關鍵信息,如設備運行檢測、短期負荷預測、分布式發電預測等,大數據分析系統繼承了關聯分類和決策樹的分析方法,能夠分析配網的運行狀態,將各種數據與周圍地區不同環境特征聯系起來,對整個配網的狀態進行評估分析。
2.3配網主動保護與控制
大數據配網中的數據具有隨機性和雙向移動性,其運行方式也更加靈活。配網數據控制與保護的核心是數據測量的一致性。一般來說,數據不穩定也是由于數據庫大、跨度大造成的。如果有不同的收集和分析任務,需要保護數據的及時性和準確性。配電網在不同情況下的故障特征是不同的。需要工作人員根據實際情況進行分析和區分,深入分析故障原因,達到保護配電網的目的。
3、人工智能資源提升配網能力
人工智能資源的應用,能有效提升配網運維管理。智能配網以供電網格為基礎,實現網格內配電網現狀問題診斷、負荷轉供分析、沙盤推演和輔助決策功能,確保配電安全運行。
3.1優化故障處置模式
一是實現搶修工單智能派發及熱點分析。充分利用調度自動化、配電自動化、用電采集等系統數據研判故障區域,派發主動工單,提升故障搶修效率。二是強化搶修過程管控。利用信息化系統實現搶修在線可視化資源調配,建立集約高效、服務到位的配網應急搶修體系。三是分析工單熱點,對可能發生的大型故障防患于未然,為缺陷和工程項目庫提供數據支撐。
3.2加強配網設備監測
實時監測線路停運、配變停運、重超載、三相不平衡、低電壓等異常信息,實現了設備異常主動感知、主動搶修,對配網設備異常整改情況進行跟蹤、銷號,實現閉環管理。
3.3推廣可視化智能巡檢
智能巡檢機器人、無人機、巡視手機等接入智能巡檢系統,利用綜合智能巡檢、在線傳感等技術手段自動開展配網設備及環境狀態監測分析,實現配網狀態實時無條件限制全景監測,進一步節省人力資源,系統上報缺陷后結合停電計劃自動加入停電內容,實現閉環。
3.4配網故障智能診斷
通過配網自動化、智能電表覆蓋、無線專網和物聯網技術的建設,實現了配網故障智能診斷系統和配網各采集終端之間的信息交換,實現了故障搶修的自動定位。配電網故障智能診斷系統在接收到控制故障信息時,主動啟動信息采集,將采集到的電壓、電流信息與故障信息知識庫進行比較,確定故障區域,通過智能系統技術快速完成故障隔離和診斷。
4結語
綜上分析,開展配網的全資源指揮需要大數據和人工智能系統的相互結合,以實現智能配電網工程、電網運行等數據,多維度統計分析,為電力設備的主動控制、主動運行和主動管理提供數據資源。隨著電網公司對智能電網的不斷完善,配網的精準檢修及檢修策略也會不斷優化,配網的檢修成本會降低、供電可靠性也會不斷提高。
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