淺談電力調(diào)控運行重要性及優(yōu)化管理措施

李林宇

摘要：隨著經(jīng)濟和電力行業(yè)的快速發(fā)展，隨著人工智能的發(fā)展，智能調(diào)控的概念逐漸發(fā)展并成熟，在此背景下，電網(wǎng)調(diào)控應具有自愈、交互、優(yōu)化、預測、協(xié)同和安全等特征。而電網(wǎng)調(diào)控是電網(wǎng)中重要一環(huán)節(jié)，對于電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行至關(guān)重要。目前，特高壓交直流混聯(lián)系統(tǒng)逐漸形成，人工調(diào)度任務煩瑣、壓力大，而電力調(diào)控機器人能夠應用面向大電網(wǎng)的實時調(diào)控運行人工智能技術(shù)，對電網(wǎng)實現(xiàn)實時感知、故障分析、風險評估和立體展示等，還可協(xié)助人工調(diào)度開展倒閘操作、異常報警、發(fā)電計劃調(diào)整和電力業(yè)務信息統(tǒng)計等工作，具有較高的實用價值。

關(guān)鍵詞：電網(wǎng)調(diào)度;智能調(diào)控系統(tǒng);狀態(tài)監(jiān)視;故障分析

引言

近些年我國經(jīng)濟的飛速發(fā)展，帶動了科學技術(shù)的不斷進步，信息技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)以及人工智能技術(shù)被廣泛應用于各行各業(yè)中，為了提升電網(wǎng)智能調(diào)控系統(tǒng)的穩(wěn)定性，實現(xiàn)我國電網(wǎng)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，要全面分析其發(fā)展現(xiàn)狀，制定有針對性性的策略。分析了電網(wǎng)智能調(diào)控系統(tǒng)在發(fā)展過程中存在的問題，并提出了基于大數(shù)據(jù)及人工智能背景下電網(wǎng)智能調(diào)控系統(tǒng)框架的構(gòu)建策略。

1管理問題

供電企業(yè)在實行新的管理模式之前需要對配網(wǎng)運行管理工作進行分析，而其中主要體現(xiàn)出的問題有很多自動化系統(tǒng)覆蓋的都是66kV及以上電網(wǎng)，而對于10kV及以下電網(wǎng)所采取的監(jiān)控與管理不足。同時，10kV及以下電網(wǎng)不能保證每一處指標考核人員都到現(xiàn)場進行檢查，從而基層供電所在進行配電網(wǎng)檢修計劃的上報時難免會因監(jiān)管不力，造成指標摻水、執(zhí)行不到位的問題。另外，由于缺乏科學的監(jiān)控管理技術(shù)手段，各級電力故障搶修小組對電力搶修的反應較慢，在接到客戶的電話以后才能獲知電力故障信息，這也使得電力搶修工作較為被動。這樣就會導致電力搶修的時間延長、效率降低，受影響的范圍不斷擴大。不僅會造成業(yè)務量增多以及資源的浪費，還會在一定程度上影響供電企業(yè)的優(yōu)質(zhì)服務形象。

2新模式下管理的主要舉措

2.1調(diào)控一體化下的數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)

從基礎數(shù)據(jù)來源分，調(diào)控一體化數(shù)據(jù)分為實時數(shù)據(jù)和管理數(shù)據(jù)。具體來說，調(diào)控一體化下，數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)主要由實時運行數(shù)據(jù)、靜態(tài)管理數(shù)據(jù)、綜合歷史數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)邏輯鏈條4個部分組成。數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間通過邏輯鏈條互相支撐，實現(xiàn)將實時動態(tài)數(shù)據(jù)與綜合歷史數(shù)據(jù)相結(jié)合、實時動態(tài)數(shù)據(jù)與靜態(tài)管理數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)、靜態(tài)管理數(shù)據(jù)與綜合歷史數(shù)據(jù)相比對的閉環(huán)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，實時運行數(shù)據(jù)需要進行加密的可靠傳輸，其標準化處理需要借助變電站、換流站監(jiān)控系統(tǒng)，以文本的方式發(fā)送到調(diào)度主站。電力系統(tǒng)的異常缺陷數(shù)據(jù)、日前檢修計劃數(shù)據(jù)、移交狀態(tài)管控數(shù)據(jù)和日度月報表數(shù)據(jù)等都屬于靜態(tài)管理數(shù)據(jù)的范圍。歷史數(shù)據(jù)主要包括實時歷史數(shù)據(jù)、監(jiān)控業(yè)務管理類數(shù)據(jù)、與監(jiān)控相關(guān)的其他系統(tǒng)數(shù)據(jù)等，主要涵蓋設備異常數(shù)據(jù)、事故數(shù)據(jù)、設備缺陷數(shù)據(jù)、變電站移交流程數(shù)據(jù)、變電站集中監(jiān)控信息傳動數(shù)據(jù)，以及設備的故障錄波圖、故障保護動作情況和故障測距等信息的數(shù)據(jù)提取等內(nèi)容。數(shù)據(jù)邏輯鏈條是指根據(jù)數(shù)據(jù)庫的邏輯結(jié)構(gòu)設計概念，選取數(shù)據(jù)模型相符合的邏輯結(jié)構(gòu)，并利用可拓理論實現(xiàn)實時動態(tài)數(shù)據(jù)與調(diào)控歷史數(shù)據(jù)相結(jié)合、實時動態(tài)數(shù)據(jù)與同步管理數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)、同步管理數(shù)據(jù)與綜合歷史數(shù)據(jù)相比對的多維度數(shù)據(jù)聯(lián)動體系結(jié)構(gòu)。

2.2故障檢測

快速發(fā)展完善的信息物理及通信技術(shù)（尤其是廣域測量系統(tǒng)WAMS等）在電網(wǎng)信息采集與監(jiān)控領域中的應用范圍不斷擴大，電網(wǎng)信息數(shù)據(jù)的采集流程得以有效簡化，有效提高了廣域大電網(wǎng)的可控性和可觀性，但目前仍然存在數(shù)據(jù)采集與挖掘應用的適配度較低的問題，阻礙了數(shù)據(jù)高質(zhì)量共享與利用及高度集成化電網(wǎng)的實現(xiàn)，電力大數(shù)據(jù)在時間、空間與目標3個維度間緊密關(guān)聯(lián)，電網(wǎng)智能調(diào)控系統(tǒng)實現(xiàn)的關(guān)鍵在于對這些數(shù)據(jù)信息進行深度挖掘和高效利用。電網(wǎng)智能調(diào)控系統(tǒng)涵蓋的業(yè)務種類和數(shù)量會不斷增多，進而增加了邏輯層級關(guān)系的復雜程度，導致所需采集的狀態(tài)數(shù)據(jù)表現(xiàn)出數(shù)量多、更新快、關(guān)聯(lián)關(guān)系復雜等特點。

2.3多元異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效融合技術(shù)

由于當前電網(wǎng)數(shù)據(jù)量進一步加大，該技術(shù)能夠針對不同類型的數(shù)據(jù)采用不同的處理方式，是基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理模式的升級和創(chuàng)新，大大提升了數(shù)據(jù)處理效率，保障了數(shù)據(jù)的真實性。海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效融合技術(shù)之所以能夠快速處理海量數(shù)據(jù)，主要是因為該技術(shù)結(jié)合了智能響應和趨勢智能分析兩種模式，能夠根據(jù)實際情況建立數(shù)據(jù)庫和信息化共享平臺，能夠?qū)Σ煌愋偷臄?shù)據(jù)進行分析。在離線數(shù)據(jù)方面，該技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)分布式離線分析;在實施數(shù)據(jù)分析方面，可以進行實時流失計算調(diào)度。

2.4應用服務上云

1）統(tǒng)一管理。即指各應用均需要在云應用部署平臺進行注冊，實現(xiàn)對其運行情況、占用資源、網(wǎng)絡環(huán)境、數(shù)據(jù)接口、運行環(huán)境等進行統(tǒng)一管理和監(jiān)控。2）統(tǒng)一數(shù)據(jù)。即指各應用均需要按照數(shù)據(jù)平臺上云的要求，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)平臺提供的接口統(tǒng)一獲取數(shù)據(jù)，并將生成的數(shù)據(jù)及其數(shù)據(jù)和“模型-數(shù)據(jù)”的關(guān)聯(lián)關(guān)系統(tǒng)一上云。3）統(tǒng)一界面。改變以往各應用人機界面不統(tǒng)一，使用學習成本高的問題，制定統(tǒng)一的人機界面設計方案，確保上云應用的人機界面易用、美觀、高度統(tǒng)一，提升使用體驗。4）面向服務?？偨Y(jié)提煉各業(yè)務應用中的通用功能模塊，將其獨立成為提供服務的應用，減少業(yè)務系統(tǒng)建設中的重復工作，提升應用服務能力，優(yōu)化應用架構(gòu)，為構(gòu)建統(tǒng)一業(yè)務應用體系提供支撐。

2.5模式識別技術(shù)

模式識別包括語音識別和圖像識別。語音識別用于調(diào)控機器人與調(diào)控人員之間的交互，實現(xiàn)日志自動記錄、語音輸入、語音自動調(diào)圖等功能;圖像識別用于調(diào)控機器人識別調(diào)控對象，如高壓輸電線路隔離開關(guān)、換流器等工況位置判斷等。模式識別重點是提升模式識別的泛化有效性，確保能準確識別自然語音和設備狀態(tài)，最終可以為實現(xiàn)3D立體化展示與操控提供重要的技術(shù)支持。

結(jié)語

隨著電網(wǎng)規(guī)模及用電需求的不斷增加，對智能電網(wǎng)調(diào)控系統(tǒng)的自動化水平安全穩(wěn)定性能提出了更高的要求，大數(shù)據(jù)及人工智能的大電網(wǎng)智能調(diào)控系統(tǒng)框架是時代發(fā)展的大勢所趨，在建設系統(tǒng)框架的過程中，需要做到實事求是，利用各種關(guān)鍵技術(shù)提升電網(wǎng)系統(tǒng)運行的安全性。

參考文獻

[1]李金訊，顏清，吳秋佳.基于大數(shù)據(jù)及人工智能的大電網(wǎng)智能調(diào)控系統(tǒng)框架[J].通信電技術(shù)，2020，37（03）：5-7.

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