面向電力調度大數據下的智能分析技術

陸超欣

摘 要：智能電網需要具備全景狀態數據，針對電網在運行與檢修過程中所呈現出的多態數據、海量異構情況，也就是需要對電力調度大數據進行嚴格分析，在面對錯誤數據時做好精準定位，這也成為當前人們關注的重點。在電力調度大數據下采用智能分析技術，可以對SCADA量測所發生的錯誤數據做好精準定位，并且通過實踐方式可以對該方法所具備的準確性做出驗證，以此為大數據應用提供重要參考。

關鍵詞：電力調度;大數據;智能分析;有效措施

引言

目前來看，隨著社會進步飛快與電力行業高速發展，各界對于電網所具備的智能化情況提出更高要求，希望電力系統在采集數據過程中保證精準度，因為數據量增長幅度極快，是否能夠擁有精準的數據信息，也決定了電力系統在運行過程中的可靠性與安全性，同時數據質量顯得尤為重要。因為通信通道干擾、意外災害頻繁發生等情況，就會導致大電網數據在傳輸過程中仍然會出現較多的問題，該情況的出現，對于系統安全運行與電網實時計算造成負面影響，因此我們需要從實際情況出發，對其進行精準的辨識與檢測。

一、智能電力調度平臺

調度系統在工作中最主要的任務就是要保證在極短的時間內對數據信息進行處理，以此可以保證數據安全、經濟、穩定運行下去。目前國內電網面臨急速擴張的趨勢，在電力系統中，調度系統有著最高的數字化程度，但是也面臨極大困難。在電網調度大數據下，智能系統的運用，實現了網絡化通信功能、細化處理服務、整合與控制功能、自動協調功能，并且為人們提供將自動化與信息化結合在一起的調度平臺，主要情況如下圖1所示：

在圖一中筆者展示出智能調度平臺主要結構，通過觀察可知，該系統將大數據技術、人工智能等多種先進技術融入其中，利用高端技術可以對電力系統數據與服務進行決策、分析、建模等，并且對于所得到的模型做出優化。從平臺最優決策入手可以發現其具備現代性、前瞻性、穩定性、適應性等諸多優點，以此可以保證國內電網朝著綠色、安全方向發展。在圖一中所展示的內容就是根據業務實際情況對于系統做出整合，在智能電網調度平臺中由兩個部分組成，一個是軟件應用平臺，另一個則是基礎服務平臺。基礎服務平臺在運行過程中會為人們提供底層服務支持，包括數據維護、安全管理、數據庫建立、總線、管理系統等。軟件應用平臺包括四個模塊，分別是安全應用、計劃應用、調度應用、監控應用。每個平臺中都會包含數個相關應用。在監控應用平臺中會涉及到電力穩定性分析、電力調度決策、電力監控等。利用應用平臺可以對電網進行全程的分析與監控，所以監控應用平臺被稱作智能電網調度技術平臺。調度應用平臺也包括內部管理、電力運行、電力管理等幾個方面。該平臺可以對與電網相關信息做出分析與整理，在計劃應用平臺中也包括項目申報應用與負荷預測應用等。該模塊將智能分析作為其中的支撐，協調多個平臺功能。安全應用平臺在應用中為計劃應用平臺保駕護航，為其提供安全支撐，同時也提供技術支持。與傳統的電網調度平臺相比，智能分析技術的應用可以對數據做出精準預測，因此有著更加靈活調度資源與廣泛資源控制，為人們提供更加開放平臺。

二、大數據核心技術

大數據關鍵技術通常包括大數據應用與展現、大數據挖掘與分析、大數據管理與儲存、大數據提前處理、大數據信息采集等多個方面。大數據采集技術主要是利用社交網絡交互數據、傳感器數據、RFID射頻數據、移動互聯網數據等多個方法來獲得非結構化、半結構化、結構化的大量數據。在大數據預處理時需要對已經接收到的信息做好清洗、抽取、辨析等多項工作。大數據管理與存儲技術就是通過讀取與快速存儲數據，利用非關系型數據方式來對非結構化、半結構化數據做出管理。大數據挖掘與分析技術則是從模糊的、有噪聲的、不完全的、大量的、隨機的數據提取一些隱蔽信息，但是這些信息卻有著極高的價值。大數據應用與展現也包括數據分析、結果顯示、歷史數據查看等，以此可以保證復雜化數據信息朝著清晰與透明方向發展，并且采用直觀的方式展示數據，最終可以幫助人們理解數據且提高數據所具備的價值。

三、電力調度大數據下的智能分析技術

為了解決在傳統方式下采用人工排查方式導致電網量測缺乏較高準確率且工作效率極為低下問題，在這時我們需要將智能分析技術加入其中。根據多項數據可以建立與其對應的潮流轉移方程，著重分析出設備量測與網絡拓撲變化之間內在聯系，考慮到場站狀態水平、多端口下功率平衡、節點功率平衡、潮流轉移等不同約束條件，隨后通過研究得出將錯誤數組合與不同類型量測同時并立的定位模式[1]。

（一）轉移潮流算法

在電力調度中可以將大數據分成三種類型，主要包括下述幾種：一是電力企業管理過程中的各項數據，二是電力企業在營銷中產生的數據，包括用戶情況、售電量、電價交易等，三是設備檢查與電網運行各項數據信息。在電網運行與監測設備過程中，利用SCADA數據可以作為其中重要指標，數據質量也能對運行監視與電網實時計算起到至關重要作用，所以在這個狀態下針對SCAD數據深入分析，有著極高價值。SCADA數據會根據一定的頻率不斷更新，因為時間間斷會展現出的數據差，在這時就能直接反映出網絡變化信息，也就是可以及時的為人們提供網絡拓撲變化與功率變化所帶來的轉移潮流，其中也包括錯誤量測。因此就要求必須對上個時刻估算情況，直接反映網絡的實際狀態，保證數據錯誤與拓撲錯誤得到辨識。在具體應用過程中，需要工作人員保證在進行維護后，所獲得狀態可以滿足相關要求。所以可以反映出網絡實況的狀態 [2]。

（二）狀態估計智能分析原理

一是根據狀態估計對數據斷面、基態斷面進行轉移潮流分析，在這時必須先定位出數據斷面質量相差的多個廠站。二是對于每個廠站逐個的進行母線功率平衡情況分析。三是對于目前平衡的廠站，可以直接跳過，隨后進入到下個廠站做出分析。如果母線功率存在不平衡情況，則需要不斷檢查元件中一些有用功率的平衡問題，包括主變壓器有功功率平衡、雙回線路功率差值、線路首末功率平衡、線路變壓器功率平衡等。四是分別的檢查變壓器檔位、分接頭類型是否正確。五是如果所有的設備功率都處于平衡狀態，同時廠內中的每個遙測點都是正常的，那么就需要檢查隔離開關遙信變位、并聯電容電抗器相關斷路器、母線斷路器分離情況[3]。

狀態估計智能分析流程如下圖2所示：

在今年的五月下旬，某日十點到十一點的時候，某地區電力企業對某電網實際情況進行實時監測，在十點十一分與十點三十六分別的發現監測到的數據出現異常，隨后該程序會對異常情況進行自動分析。在十點十一分的時候，A站狀態指標從原來的百分之百下降到百分之八十九，500KV母線不平衡情況是384MW，對于該情況進行仔細分析后可知，A站中的二號變壓器三側繞組不平衡情況為380MW，隨后找到錯誤量測[4]。將歷史大數據與高壓側有功功率進行對比可以發現，可以對的問題做好精準定位，A站的當前斷面數據與歷史數據進行對比后結果如下表1所示：

母線功率不平衡情況主要是因為線路變壓器存在不平衡，隨后需要對線路變壓器平衡情況做出進一步分析，可以找到發生問題根源。變壓器繞組功率平衡詳情見表2：

在十點三十六分時系統也提醒出現異常情況，某電廠狀態指標從原來的百分之百下降到百分之七十二，系統對于母線線路變壓器功率平衡進行分析后并沒有發現異常，這就說明該電廠的遙測數據處于正常狀態，需要采用拓撲分析方法，具體如下圖3所示：

對拓撲進行分析后可以看出，在電廠一號機的拓撲處于孤島狀態，因此需要對斷路器遙感情況做出詳細分析，以此發現斷路器801發生遙信變位，這就導致一號機與電廠3A出現計算最終數據為零，通過數據分析可得到各個短路遙信情況。

利用該實例可知，在電力調度大數據下采用智能分析技術，可以及時掌握遙信狀態跳變、準確且實時的定位電網運行遙信，為工作人員解決問題提供便利手段。

四、結束語

綜上所述，在面向電力調度大數據下，采用智能分析方法，可以對電網SCADA數據進行實時分析，從根本角度解決人工在核實測量過程中出現高成本、低效率問題，并且為人們參與自動化調試提供必要工具，從實踐中可知，該方法可以幫助自動化工作人員快速的發現與解決故障，并且提供SCADA錯誤測量定位情況。

參考文獻：

[1]句榮濱，王巍，孫暢岑，關瀟濛，王志宏.基于電力調度大數據的狀態估計智能分析技術[J].東北電力技術，2020，41（03）：1-4.

[2]吳奔. 基于流計算的調度數據網監測平臺的研究與實現[D].中國科學院大學（中國科學院沈陽計算技術研究所），2018.

[3]薛飛.電網安全穩定特性分析的調度運行大數據挖掘技術研究[J].寧夏電力，2019（01）：2.

[4]吳勁松，李舒濤，趙德寧，李光泰，張學昶.第一屆中國電力行業數據中心高峰論壇會議綜述[J].南方能源建設，2018，5（S1）：267-274.