電網調控運行數據的分布式自主分析關鍵技術

國網湖南省電力有限公司邵陽供電分公司 陳功和

隨著科技的進步和發展，為了更好地滿足不同電力系統應用的需求，提高其質量和水平，中國已開始建設一個智能網絡。在這些領域中，采用新技術方法是一項重要任務。例如，電網控制中心正在努力提高高質量應用程序、大數據和信息來源的質量及規模、大數據的儲存和處理、網絡的控制和運作、更好的應用程序以及數據和信息的保障，以確保整個網絡的運行。

因此，我們正在研究和分析用于網絡控制的大數據的分類和特點、用于網絡控制的大數據儲存和處理的技術框架、用于網絡控制的大數據儲存和處理技術的應用，并幫助加快智能網絡的建設和更好地滿足能源應用的需求。目前，全國電網和東部的高壓電網聯結為“三縱三橫”，這進一步擴大了電網，因此需要更多省一級的技術和技術手段，以實現電網的自動化和范圍分析。然而，由于儲存規則和網絡安全限制，在對數據收集、計算和分析進行獨立管理方面仍然存在一些技術困難，這需要對關鍵技術的分析和理解。

隨著網絡規劃和智能電網網絡規劃的擴大和發展，特別是智能網絡技術支持系統D5000平臺在州和市一級部署的智能網絡效率控制系統歷史數據庫(D5000)，為優化網絡生產收集了大量操作數據，從而產生了豐富的信息資源。與此同時，這些數字記錄了能源系統的長期運行情況，充分反映了系統運行的歷史特點。必須改進管理和管理以了解該網絡的運作情況。然而，由于網絡修改了業務網絡數據庫和網絡安全要求，這些數據儲存在單獨的區域和地方數據庫中，因此在數據收集、操作和分析方面出現了技術困難。

因此，實時數據收集、網絡業務監測和獨立分析已成為改進電網流動管理的關鍵技術要素。本研究探討了獨立分布式網絡運行數據分析的主要技術和應用，其目的是提高數據的使用效率，促進網絡的智能發展。

1 電網調控運行數據的分布式自主分析關鍵技術

大數據管理數據按來源分為四類：大型網絡管理數據、基線數據、外部信息數據、網絡運行和設備狀況監測數據，這四種不同類型的數據在應用中密切相關。在通過網絡組織運行的許多數據中，規劃數據、負載預測、網絡運行數據和基線數據是結構化數據格式。與此同時，在應用方面也有不受管制的數據方法。例如，圖象處理和視頻控制等應用程序發揮著重要作用。隨著網絡組織的擴大、數據量的增加、應用類型的增加以及結構的逐步復雜，質量數據的處理和儲存變得更加困難。因此，需要改變該系統的結構和運作方式，以提高儲存和處理的質量和水平[1]。

由于有關網絡組織過程的數據分別儲存在省和地方兩級，因此兩項數據分析基于基于地區和地方一級的數據：中央網絡管理數據和分布式網絡管理數據，圖1顯示了網絡控制數據的中央存儲結構。如圖1所示，以中央一級和地方一級的中央儲存結構為基礎，必須通過中央儲存在省級數據中的廣域作業矩陣，將地方數據上載到省級數據庫。隨后，將在各省部署查詢自我分析應用服務器，為區域和地方用戶提供查詢分析服務。

圖1 省地兩級分布式存儲方案對比

1.1 分布式存儲關鍵技術

由于區域和地方網絡的控制數據通常通過分級儲存在不同的層次上，因此通常在收集和分析區域和地方網絡的數據過程中集中和分散儲存[2]。在中央倉儲結構中，通常需要將當地通量數據轉移到縣一級的調度數據庫，然后儲存在縣和地方一級的調度數據庫。在這一過程中，應當建立諸如獨立分析類型的查詢服務器，為該省不同地區的用戶提供方便的搜索服務。該方案在國家和地方各級建立智能移動控制系統網絡，并在許多服務器上安排獨立搜索并能夠分析數據的服務器，這一服務將在各個地區的數據傳輸訪問調度數據庫，從而為形成一個可靠的數據庫。

與此同時，關于省級查詢服務器，需要部署和合并四個管理單位，即分布式管理、實時監測、服務分配和標準化，以提高數據管理的效率。實時控制股主要是對地面勘察服務的全面控制；分布式管理股負責多個服務器的存儲和分配管理；服務分配和功能標準化股主要負責分發和處理用戶查詢請求，通過向所有地區的服務器發送用戶查詢信息，確保查詢效率。通過對這兩個方案進行比較發現，與中央儲存相比，分布式儲存的可行性和搜索速度都具有很大優勢。因此，本文件將采用分布式存儲方法來綜合管理網絡運行數據。

1.2 量測點指標的關鍵技術

研究反向索引時，采用敏感技術方法，利用量測點對建筑數據基礎文件進行索引，包括表格中的數據調查，以及需要在運動控制框架內建立文庫并設置相關參數。在所建立的文庫內檢索最新數據，以創建單一的編碼系統，并將其儲存在數據文庫中。然后在網絡量測點上運行數據點，將每個點轉換成字符串的數據信息流。最后，編制了一份全面的清單，記錄所有量測點所代表的位置信息，并壓縮了相關數據信息，將表格壓縮成一個光盤，以建立完整的索引結構。在搜索時，可通過輸入相關詞在磁盤上找到相關反轉文件。總體而言，大約0.1個點的指數率可以提高該指標的效力[3]。

1.3 量測點數據計算技術

在計算量測點的歷史運行數據時，主要使用兩個平行的分析軸線：平行時間和平行儲存。填充時間的平行數據計算計算是尋找網絡歷史運行數據以解決問題，在短期內按分級計算的數據將計算得出最終結果[4]。通過實際查詢到并行查詢到與計算有關的服務器儲存庫，然后輸入數據服務服務器，以實現當地分配器的儲存；所有相關服務都必須對查詢進行分析和處理；然后分析每個服務器及其集成和應用服務器的分析，得出最終結果。通過這兩種平行方法可以提高運動數據分析的速度。

1.4 量測點公式及分析

關于復雜的數據搜索和分析，需要將多個量測點與數學公式結合起來，以獲得新的定量量測點，然后進行研究和分析。在計算中，作為計算計算器的基礎，需要進行計算，然后使用JAVA 計算操作組合和運算運算組、與特設創建函數的交互作用，以及以絕對值表示的近似正方形定義，開發新模型，并進行量化的地球物理調查分析。

2 電網調控運行數據的分布式自主分析關鍵技術的應用

2.1 智能安全預警

該系統主要通過分站和觀察中心的應用程序，間接計算預期事故的正常運作方式。然而在采用這一辦法方面存在一個明顯的缺點，即早期預警辦法不夠充分和不及時。因此，我們將利用大型數據儲存和處理技術對電網的運作進行有效控制，并通過高質量的因特網信息技術、計算機技術等充分應用，以建立一種新的實時綜合網絡模擬器(在應用程序中，有可能干擾實時和預警系統，提高質量和信息儲存和處理系統的大數據水平，解決前系統的問題，并允許進行評價)。以科學方式了解電力系統系統的運作情況，以便使控制中心的工作人員根據具體情況采取健全和合理的控制措施。

例如，與智能平臺連接有關的問題以及當相關維修人員到達網站時向其通報情況，應在盡可能短的時間內研究故障產生的原因，并針對故障提出一系列的解決方案，以提高該系統的安全操作能力，以及未來的應用程序，以確保以最低價值的方式使用網絡設備和應用程序，從而更好地滿足對高質量網絡應用應用的需求。

2.2 四種關鍵技術

本文通過應用自主分析上述四個關鍵技術，構造一個新的自我保護的分析系統，其中包括自主定義的時間和范圍統計數據和公式和查詢、分析電網調度操作的數據，從而達到高效的電網管理監管。

時間的獨立定義。在選擇起始時間和終點時，可以分別確定一年、月、日、假日和一周的時間周期，并確定干旱季節以及其他緊急情況的時間框架；獨立的定義格式。通過具體的計量方程和分析技術，可以全面涵蓋電力系統運行的四個相關過程，并利用軟件軟件實現靈活和可靠的方案編制，同時考慮到能源流動發展的實際需要。這一過程還包括發展性能、能力因素、電流和電壓以及其他計算因素。

獨立于業務數據的查詢。與為基礎編制索引的技術應用相反，迅速和平行地獲取地球物理調查，其中包含在分解信息的幫助下計算數據網絡最終運作所需的信息，并通過圖表的形式分析標準化的數據，比較研究以比較現實的方式進行；分析歷史數據。基于網絡移動數據的查詢可以使用各種計算分析方法，例如最大和平均波動率，對歷史查詢數據進行分析和計算，從而為每天管理網絡移動提供可靠的基礎。

2.3 廣域源荷互動的優化調度

隨著科學技術的發展，網絡中應用了很多新能源。例如，新的能源具有間歇性，如風能、光伏發電和生物量能。在這種情況下，不可能使用傳統的發電裝置自動調節智能電力。大型數據應用、儲存和處置技術，允許通過監管決策提高電力的質量和運行水平，在不影響電力的穩定和安全的情況下，積極探索新能源，促進中國能源多樣化，減少煤炭等傳統能源的使用，并改善能源環境保護[5]。

3 結語

鑒于上述情況，本文主要對為電網調控運行數據的穩定性所需要的關鍵技術進行分析，用于估算和解決計算技術點的指數，并對其產生故障時及時提供指導。

在此基礎上，根據對敏感技術應用的獨立分析，研究和分析了數據探測的分配模式，從而對地球網絡運行數據進行了明智的分析，并提高了網絡管理的效率。因此有必要開發數據編目和并行計算等技術，以提高與網絡控制有關的數據檢索的效率，提高數據分析能力。最后，為了滿足數據使用方面的生產需要，調度中心通過為不同數據設計的工具向工業界提供數據參考工具。

從終端用戶的角度看，定義數據具有簡單操作(選擇日期、單元、類型、查詢)和結果格式(直接打印或數據)的特點。然而，專用數據的局限性也很明顯。查詢的內容是固定的，沒有任何方法來確定用戶的臨時數據需要。因此，有必要開發關于網絡組織業務格式的定義和分析技術，對數據搜索的條件和內容作出獨立定義，對數據研究和分析用戶的臨時需求作出迅速反應，提高專業流程的業務效率。迫切需要研究關鍵的技術和應用程序，對分布式定位數據的數據進行獨立分析，以適應網絡的適應性、質量和多樣性。這使得移動系統用戶能夠自由檢索和分析二級網絡數據。

分析大數據的儲存和處理方法，必須運行有利于分類、儲存和處置的大型數據，然后更新智能電網的組織系統，確保網絡系統的安全，更好地滿足對高質量、穩定和安全的電力應用的需求。