智能電網中電網調度技術的應用研究

國網吉林供電公司電力調度控制中心 王 辰

1 引言

國家需要重點發展高新技術產業，實現產業創新發展，重點扶持國內新興產業。智能化發展一直是國家未來發展的趨勢和方向，電網智能化發展是目前研究的熱點問題之一。在電力調度自動化系統領域，智能電網技術的引入不僅突破了傳統電力系統無法接入新能源技術的限制，而且實現了電力調度的智能化，這對于加強電網資源的有效管理和推動電網系統的持續優化和改進具有深遠的實際意義。當前我國電力行業發展迅速，各地區供電需求不斷擴大，為保障居民正常生活用電，需加強電力系統智能化建設工作，提高電能輸送效率，從而滿足人民日益增長的生產及生活需要。隨著電力網絡規模的持續擴張，電力公司應當更加注重智能電網技術的引入和應用，并將其科學地整合到電力自動化系統中，以進一步提高電力系統的運行效率，并協助電網企業實現更高的經濟和社會效益。

2 智能電網中電網調度技術的應用意義

2.1 實現更高水平的資源利用

在電力系統的運行和發展過程中，利用智能電網調度技術的科學運用，有助于實現資源的更高利用率。目前我國智能電網已經成為國家重點建設內容之一，而大數據分析是其重要組成部分，也是保證電力系統安全穩定運行的基礎。大數據分析為智能電網平臺提供了獲取資源使用信息的手段，可以為用戶提供更準確的預測和服務。此外，還為電力系統提供實時數據，并將這些數據存儲在云服務器中。可以通過網絡資源的深度分析和共享有效降低能源消耗，提高能源效率，降低綜合能源成本，保證系統高效運行。

2.2 有助于更有效地進行故障處理

利用硬件和數據收集技術以及機器學習（ML）分析方法，能夠分析智能電網用戶提供的服務的可用性。對性能、穩定性和可靠性的全面監控可以為用戶提供更好的能源服務[1]。本文以數據為基礎礦山智能電網故障診斷方法及其應用，對于設備、傳感器和網絡技術來說通過數據來識別故障是難點。但這項技術可以自動診斷并快速修復整個網絡系統，從而降低故障風險、提高運營效率并減少維護需求,對環境造成不利影響。

2.3 確保電網朝著健康的方向發展

利用大數據技術進行的智能電網調度，是通過對不同用戶的用電需求信息進行分析，并將這些數據處理后的結果反饋給調度中心來實現電網的差異化和有針對性地調度。同時大數據還具有優化電網的運營流程的作用，通過對電網運營流程的優化使電網的運營效率得到提高，運營成本降低，使得電網的運營資源得以合理分配，確保電網運營企業能夠快速且穩定地發展。

3 智能電網中電網調度技術的應用分析

3.1 電力調度資源整合

電力調度資源整合的第一步是全面了解所轄區域內的電力資源狀況，包括傳統化石能源發電、清潔能源發電（如水電、風電、太陽能等）以及儲能設備。智能電網中的電力調度資源整合可以實現跨區域電力交易和協同調度，有助于平衡不同地區的電力供需關系。例如，在電力富余地區可以通過電力交易向電力緊張地區供應電力，從而降低地區間的電力供需差距，提高整體電力系統的穩定性和效率。

3.2 智能電網調度系統建立

智能電網調度系統是一個以計算機技術、通信技術和網絡技術為基礎，以電力調度業務為核心，面向電網調度業務管理的多功能、綜合性、開放性的系統。智能電網調度系統主要包括視圖層、邏輯層與數據層3大模塊。系統功能設計如圖1所示。

圖1 智能電網調度系統功能分層

視圖層主要涵蓋了電網調度系統的人機交互界面，即通過使用JSP 動態Web 腳本的方式，為調度員和管理員提供了一個功能操作的界面；物理層主要包含電力系統各專業設備及其控制線路的連接關系。邏輯層主要由電網調度系統Web 服務器的相關支持組件組成，其核心功能是實現電力系統調度自動化平臺的數據交互和視圖層下發的用戶請求，并實時向客戶端Web 界面反饋處理結果；物理介質層主要包括電網調度系統網絡拓撲結構圖以及網絡傳輸協議。數據層主要涵蓋了系統后端的數據視圖，并采用Oracle 數據庫來進行運維檢修以及電網調度等相關數據信息的儲存和維護管理工作。

智能電網調度系統的功能模塊主要包括網絡信息管理、故障處理與分析、設備狀態監測與分析、自適應運行優化、安全穩定運行控制、數據分析與綜合決策支持等。系統功能模塊不僅具有可擴展性，還具備動態配置、動態升級的能力。各功能模塊之間相互聯系，在邏輯上構成了一個整體，因此對每一個功能模塊進行分析設計時，都是從整體出發，遵循模塊化設計的思路。在硬件及軟件環境選擇上，采用高性能微處理器和嵌入式Linux 作為軟件平臺。嵌入式Linux 是一種基于內核的操作系統，是Linux 在可編程片上系統（SOPC）領域的具體應用，可以實現嵌入式系統中軟件和硬件的分離，并可以在不影響用戶應用系統功能的情況下，對硬件進行靈活擴展，從而實現對電力調度自動化控制系統各模塊功能的進一步完善，為后期運行維護提供便利[2]。

3.3 分析電力調度需求

對于電力企業而言，其日常工作核心就是電力調度，而智能電網中電網調度技術應用就是基于通信網絡進行了電力需求側電力即時性、規范性分配。電力調度中心通過對不同區域用電規律、用電需求分析，向電網系統發布調度指令，然后由智能調度系統完成電力能源按需調節。當前，國內電力企業智能電網調度實現框架如圖2所示。

圖2 電力調度自動化業務框架

3.4 短路電流控制

基于智能電網技術的電網調度系統建立，實現了應用電流限制器進行短路電流控制，較好地解決了短路電流帶來的問題。一旦發生電網運行故障時，電流限制器便快速增加阻抗，而在電網正常運行時，始終保持低阻抗狀態，避免了短路電流對電網運行安全性及穩定的負面影響[3]。

具通過智能電網技術應用構建一個基于數字信號處理器（DSP）和現場可編程門陣列（FPGA）技術的智能電網調度短路電流控制系統。系統主要由兩部分組成，一部分是以DSP 和FPGA 為核心的短路電流控制系統，該系統可以根據需要實時控制短路電流，實現電網的短路電流檢測、短路電流控制、過流保護等功能；另一部分是以DSP 和FPGA 為核心的短路電流檢測與控制系統，其中，DSP 核心模塊采用TI 公司的TMS320F2812，FPGA 核心模塊采用Altera 公司的EP4CE11F12P4A8，外圍電路包括電流傳感器、過流保護電路等。系統可以檢測電網中的短路電流，并將數據保存在FPGA 中，同時可以通過以太網和FTP 方式將數據上傳到上位機，實現實時的監控和管理。

4 基于大數據技術的智能電網調度實施

基于Lambda 架構的智能電網大數據分析系統，可以協助電網運營企業更好地理解其決策方案對電網可靠性產生的影響。該系統通過分析歷史數據，建立模型進行預測，并根據未來可能出現的情況給出合理的建議措施。Lambda 架構融合了批量處理與流量處理的各自優勢，能夠高效地處理大規模和實時的數據。在分析智能電網大數據處理系統需求基礎上，提出了一個面向智能電網大數據處理的框架模型，并詳細介紹了其各個模塊的設計與功能。從系統結構角度分析，該系統主要由智能電網數據生成、智能電網數據的傳輸與儲存、數據的處理、數據的查詢以及數據的分析這四個核心部分構成，如圖3所示。

圖3 基于Lambda 構建的智能電網大數據分析系統

通過以上4個組成部分，智能電網大數據分析系統為電網運營企業提供了全面、實時的數據支持，有助于提高電網的可靠性、安全性和運行效率。

4.1 數據傳輸和存儲

在智能電網調度運行過程中，電網系統會產生大量運行數據，如果不及時進行有效存儲，不僅會影響電網管理水平，還會對電網調度智能化水平產生影響。為此，基于大數據技術的智能電網調度系統便增加了數據傳輸與存儲功能設計，通過加強傳統數據壓縮方式使電力數據傳輸量降至最低水平，從而提升電網運行數據管理的真實有效性。

4.2 數據處理

由于智能電網運行過程中所產生的數據信息量龐大，因此，會在一定程度上增加數據處理時間，當出現某些數據處理技術能力達不到處理龐大數據信息能力時，就會在一定程度上影響智能電網系統運行穩定性。將大數據技術引入智能電網調度系統中，使智能電網數據處理能力獲得明顯提升，確保數據信息穩定傳輸[4]。

4.3 數據查詢

數據查詢功能組件在實現過程中需要考慮數據的多樣性、大規模、實時性等特點。數據查詢主要包含以下內容。

一是HDFS 數據提取。Hadoop Distributed FileSystem（HDFS）是大數據處理領域廣泛應用的分布式文件系統，具有良好的擴展性、高容錯性和高吞吐量，可以利用Hadoop 生態系統中的MapReduce、Hive、Pig 等工具對HDFS 數據進行分布式處理和提取。二是數據加載。提取到的數據需要加載到適合查詢的數據存儲系統中，例如關系型數據庫或NoSQL 數據庫。在此過程中，需要對數據進行格式轉換、數據類型映射等操作，以滿足目標數據存儲系統的要求。三是數據匯總。為了方便用戶查詢，需要將這些數據進行匯總和整合。數據匯總可以通過數據倉庫技術實現，例如采用星形模型、雪花模型等多維數據模型對數據進行組織和存儲，以提高查詢效率[5]。

4.4 數據分析

運用機器學習、數據挖掘等技術，對數據進行深入分析，為運營企業提供有價值的決策建議。分析內容包括電力需求預測、電網故障診斷、設備維護策略等。

5 結語

隨著智能電網技術的不斷發展，我國電力系統的智能化水平也得到了一定程度的提升，智能電網中電網調度技術的應用也較為廣泛。本文通過對智能電網中電網調度技術的應用意義進行簡要分析，并從電力調度資源整合、電網調度系統建立、電力調度需求分析、短路電流控制等方面介紹了智能電網調度技術應用流程，并對基于大數據技術的智能電網調度實施進行了詳細介紹，以期為智能電網調度技術在智能電網中的應用提供參考。