基于云計算的電力自動化監控系統設計

摘要：隨著能源產業數字化、智能化升級以及智能電網建設的不斷推進，電網的結構及其運行方式發生了明顯變化。另外，在用電需求和場景日益多元化的情況下，電網運行維護所面臨的要求越來越高，挑戰越來越大。基于此，開發和應用電力自動化監控系統，實現對電網運行情況的動態、實時、全面監控，就顯得十分必要。結合智能電網建設的需要，設計了基于云計算的電力自動化監控系統，并從系統架構、基本功能及實現路徑等方面進行了深入研究，為電力自動化監控系統的設計與應用提供參考。

關鍵詞：云計算；電力自動化；監控系統；系統設計

中圖分類號：TN923；TM76 文獻標識碼：A

0 引言

作為一、二次能源轉換的樞紐，電力系統在現代能源體系中具有核心地位，也是現代能源體系建設的關鍵所在[1]。國家發展改革委、國家能源局發布的《“十四五”現代能源體系規劃》中提到：適應數字化、自動化、網絡化能源基礎設施發展要求，建設智能調度體系，實現源網荷儲互動、多能協同互補及用能需求智能調控。這明確了在加快能源產業數字化智能化升級過程中電力系統基礎設施發展的方向，即建設用能需求智能調控系統，以滿足現代能源體系建設和運行的需要。雖然目前國家電網中使用的電力監控系統能夠較好地提供實時監控、數據收集與基礎性分析等功能，但也存在諸如無法妥善處理異常數據、缺乏高級數據分析與預測功能、安全監控信息挖掘深度不足以及系統間信息共享與協同能力有限等問題[2]。這些短板限制了電力監控系統在智能調控用能需求方面的能力，而基于云計算的電力自動化監控系統在彌補這些不足方面顯示出一定的優勢。例如，它利用云平臺的強大計算能力和數據存儲能力，實現對數據的實時監控以及快速處理分析，提升異常數據識別與響應速度。同時，云平臺的智能算法支持高級數據分析與預測，增強系統對安全隱患的預警能力。

1 電力自動化監控系統的設計思路和基本架構

1.1 設計思路

基于云計算的電力自動化監控系統是利用云計算的強大數據處理能力和分布式架構，實現對智能電網的高效監控與管理。在電力自動化監控系統的設計中，通過將電力監控、數據處理及輔助性功能（如電力調度、故障診斷、趨勢分析等）集成于云端，使監控系統能夠實時采集并處理海量電力數據，顯著提升數據處理效率和準確性[3]。同時，按照“就近處理”原則，減少數據交換延遲，優化資源利用效率。此外，將云計算的靈活擴展性融入監控系統中，為系統提供良好的適應性和可維護性，確保系統能夠隨著智能電網的發展而不斷升級和擴展[4]。

1.2 基本架構

基于云計算的電力自動化監控系統基本架構如圖1 所示。總體上看，該系統包括監控單元、計算單元和輔助性單元。其中，監控單元主要通過對發電廠、變電站、輸電線路、用戶等關鍵節點上的電壓、電流、功率等關鍵性數據進行采集和分析，進而監控智能電網的運行狀態，確保各環節均在可控的范圍內。一旦在監控過程中發現問題，該單元會立即觸發報警機制，確保問題得到及時處理。計算單元主要利用云計算的分布式存儲和并行計算技術，對電網中的數據進行挖掘、分析和預測，為電力系統的優化調度和決策提供科學依據。輔助性單元主要利用計算單元提供的數據進行結果分析，從而實施電力調度、故障診斷、運行趨勢分析和電力數據庫維護等工作。

2 電力自動化監控系統的功能及其實現路徑設計

結合系統設計和日常應用的需求，將基于云計算的電力自動化監控系統的功能設置為數據采集、運行狀態實時監控、負荷預測、智能化電力調度、故障診斷、電網運行趨勢分析和數據庫維護等7 個方面。下面對這些功能及其實現路徑進行說明。

2.1 數據采集

系統可以通過數據采集功能從電網中的發電廠、輸電線路、變電站和用戶端等組成部分中實時、準確地捕獲電壓、電流、有功功率、無功功率、功率因數等電力參數，為評估電力系統運行狀態、進行故障診斷、實現電力調度和分析運行趨勢做出數據支持[5]。

在系統運行中，數據采集功能主要是通過在電網關鍵節點（如發電廠發電機組、輸電線路、變電站變壓器及開關設備、用戶電表等）部署高精度、高可靠性的傳感器來實現的。借助這些傳感器采集相關數據，并通過傳感器的數據采集終端或邊緣計算設備，將輸出的電信號轉換為數字信號，進行初步的濾波、去噪、數據壓縮等數據處理環節，最后通過有線或無線通信網絡傳輸至云計算平臺。

2.2 運行狀態實時監控

運行狀態實時監控是對電網中的發電廠、輸電線路、變電站及用戶端等節點的實時運行狀態進行全面、精準的監控。該功能的實現主要依賴于云計算平臺，即平臺會通過集成的高級監控工具對接收的數據做進一步的分析和處理，最終生成反映當前電力系統運行狀態的實時數據報表、圖表或可視化界面。

2.3 負荷預測

負荷預測是基于歷史負荷數據及其他相關因素（如天氣、節假日、經濟活動水平等），對未來某個時間點或時間段的電力負荷進行預測，為電力調度提供相關參考。該功能的實現主要是借助云計算平臺的數據分析，即云計算平臺會將經過預處理的數據進行統計分析、關聯分析、聚類分析等，以發現負荷變化的規律和特征。同時，通過數據挖掘技術，識別出影響負荷變化的關鍵因素。在此基礎上，云計算平臺從時間序列分析、回歸分析、機器學習模型（如神經網絡、支持向量機、隨機森林等）中選擇合適的預測模型進行建模，并利用分布式計算能力，對模型進行訓練和優化，使用交叉驗證、留一法等方法對訓練好的模型進行評估，根據結果對模型進行調整和優化，以提高預測精度和穩定性。在確立模型后，平臺會將其部署到系統中，以實現電力負荷的實時預測。

2.4 智能化電力調度

智能化電力調度是對電網中的電能分配和使用進行智能化的調配和管理。該功能是基于負荷預測實現的，即云計算平臺在精準預測未來負荷趨勢和電力需求的基礎上，根據實時電網狀態自動調整調度策略，優化發電、輸電、配電等環節的資源配置，確保電網運行的經濟性和穩定性。此外，系統還通過可視化界面為調度人員提供直觀、易懂的電網運行視圖和調度建議，輔助他們快速做出電力調度方面的科學決策。

2.5 故障診斷

故障診斷是系統借助云計算平臺，實現對電網故障的精準診斷、快速定位和有效處理，從而提升電網運行的可靠性和安全性。該功能的實現主要依賴于云計算平臺的數據分析能力，即系統利用機器學習等人工智能算法，對采集到的數據進行深度挖掘和分析，進而通過構建故障診斷模型，達到自動識別數據中的異常模式，并與已知的故障特征進行匹配，從而初步判斷故障類型的目的。除了實時運行數據外，系統還整合了電能管理系統、數據采集與監視控制系統、故障錄波系統、事件順序記錄系統等多個自動化系統的數據資源。通過這種多源信息融合技術，系統能夠獲取更全面、更準確的故障信息，提高故障診斷的準確性和可靠性。

2.6 電網運行趨勢分析

電網運行趨勢分析是對電網在未來一段時間內的運行狀態、性能變化以及可能出現的問題進行預測和分析。分析的內容主要包括電力調度趨勢、負荷分布趨勢和潮流分布趨勢。其中，電力調度趨勢分析是通過對電網歷史調度數據和實時運行數據的綜合分析，預測未來電力供需形勢、負荷變化趨勢以及電源出力情況，為電力調度提供科學的決策支持。負荷分布趨勢分析是通過對電網歷史負荷數據的挖掘和分析，揭示負荷變化的規律和特點，預測未來負荷分布的趨勢。潮流分布趨勢分析是通過對電網潮流數據的實時監測和分析，預測未來潮流分布的變化趨勢。

2.7 數據庫維護

數據庫維護功能主要包括數據庫性能的監控與優化、安全加固、數據庫升級與遷移以及數據備份與恢復等方面的工作，旨在確保數據庫的穩定運行和數據的安全可靠。在數據庫的性能監控與優化中，利用云計算平臺的監控工具，實時監控數據庫的查詢響應時間、吞吐量、并發連接數等性能指標；利用云計算平臺的計算能力，進行復雜的性能分析和預測，識別性能瓶頸和潛在問題；根據性能分析結果，制定相應的優化措施，如調整數據庫配置、優化查詢語句、增加索引等。

3 結語

基于云計算的電力自動化監控系統設計，是旨在解決原有電力監控系統在智能調控用能需求方面存在的不足而提出的智能化系統方案。該系統的設計不僅為電力監控的智能化提供了強有力的支撐，同時也滿足了在不同場景下電力監控系統運行的功能需求，使監控系統能夠更好地支撐智能調控系統建設的需要。除了設計系統的基本架構外，本文還對系統的主要功能以及這些功能的實現路徑進行了設計，為借助云計算開展電力自動化監控系統設計與應用提供了行之有效的內容參考。

參考文獻

[1] 鞏冬梅，馬源，張祎瑋. 智能化技術在電力系統電氣工程自動化中的應用研究[J]. 科技創新與生產力，2023，44（11）：111-114.

[2] 趙子源，邢宏偉. 基于大數據的電力監控系統網絡安全監測系統設計[J]. 能源與環保，2022，44（1）：242-247，255.

[3] 毛燠鋒，趙群，潘玉春. 電力物聯網監控系統設計與實現[J]. 物聯網技術，2023，13（7）：76-78，86.

[4] 王寶娟，宋方斌. 基于云計算電力自動化監控系統設計與實現[J]. 電氣技術與經濟，2023（1）：53-55.

[5] 胡傳意. 自動化監控系統的安全措施分析[J]. 集成電路應用，2021，38（11）：250-251.