电网大数据智能调度及应用场景分析

刘明明，邵良友

（深圳供电局有限公司，广东 深圳 518000）

0 引 言

随着我国科学技术的进一步发展，智能电网应运而生，并在不断的推广与应用中逐渐成为了我国电力工业发展的主要方向。对于智能电网，实质上是由信息通信技术与物理电力系统运行技术构成的一种全新电网。根据相关研究调查发现，电网调度在实际运行过程中包含的数据和类型等均非常复杂。因此，实际运行过程中，为进一步实现数据信息准确安全地转化，需要对电网大数据智能调度及应用场景加以分析[1]。本文首先将对国内外电力大数据研究的现状进行了相关阐述，其次对电网大数据智能调度进行了深入研究，最后对电网大数据智能调度的应用场景进行了有效分析，以供参考。

1 电网大数据智能调度特征

目前，电网大数据智能调度是我国电力行业发展的主要方向之一。本文针对电网大数据智能调度特征的进行了如下分析。

1.1 电网大数据的来源

随着新时代科学技术的进一步提升，智能电网应运而生。相比于传统的电网调度，现在的电网调度的数据来源和种类等都随着时间的不断推移，获得了较好得填充[2]。目前，我国电网调度中心的数据来源主要体现在以下4个方面。（1）基础数据。基础数据是描述电力设备固有属性的相关参数。基础数据在电力系统实际运行过程中是不会产生太多变化的，甚至可能根本不会发生变化。分析实际情况发现，近年来随着我国电网规模的不断扩大，横向集成等要求随之出现，需做好基础数据的收集。（2）电网实时量测类数据。电网中的实时量测系统是电网必不可少的一部分，不仅能直接影响智能电网的发展，而且是实现智能电网的电力数据采集的重要基础条件[3]。目前，我国现有的电网实时量测系统包括监控系统SCADA、WAMS系统以及AMI等。监控系统SCADA和WAMS系统在电网中主要负责对电力运行过程中产生的状态数据进行采集，而AMI在电网中主要负责对个人用户数据进行有效采集。（3）电网准实时应用类数据。该类数据在电网中主要是由调度自动化系统生成的数据和人工输入的数据组成。该过程中包含的数据类型主要包括预测计划数据、报表数据以及监控预警数据等。（4）环境数据。环境数据主要包括气候、地貌以及用地类型等数据信息。虽然在电网以往的发展过程中，这类数据很少被相关人员重视或应用，但在市场经济发展和电力系统经济效益提升的今天，这类数据已被广泛应用于电力系统[4]。

1.2 电网大数据智能调度的数据特点

根据相关研究调查发现，目前的电网大数据智能调度在应用过程中体现的数据特点主要表现在以下4个方面。第一，电网大数据智能调度的数据量非常大，其实时性功能也在不断的研究中得到了完善。SCADA系统作为电网大数据智能调度中不可缺少的一部分，除了可采集有关电压和电流等电网稳定状态的数据信息外，还节省了大量的数据采集时间[5]。第二，电网大数据智能调度中的数据类型大都是由结构化数据为中心，并融入了小部分非结构数据的数据类型。目前，结构化数据主要包括实施量测数据和预测计划类数据等，而非结构化数据主要包括历史断面数据和视频多媒体数据等。第三，电网大数据智能调度中生产出来的数据大都分散在各调度中心。电网的大数据智能调度工作大都是在当地进行，再加上其中的数据多来源于生产系统，所以电网大数据智能调度具有数据分布在各调度中心的特征。该特征的存在将在极大程度上使数据传输的距离变得越来越近。第四，电网大数据智能调度的安全控制等级非常高。对于电力系统，调度是不可或缺的一部分，调度的好坏直接影响电力系统的发展。基于此，为保证电力系统的发展与提升，相关人员不仅需要对电网大数据智能调度提出超高的安全要求，而且需要使电网大数据智能调度的安全等级满足四级防护体系[6]。目前的电网大数据智能调度具有安全系数不高和数据信息获取困难的特点。此外，我国的电网大数据智能调度还具备数据量大和种类繁多等特点。

1.3 电网大数据智能调度的应用特点

分析目前我国电网大数据智能调度的发展发现，监视控制已逐渐成为电网调度发展过程中所必须具备的基本功能。由于监视控制一直都是电网调度应用中的核心部分，相关人员需针对监视控制进行重点研究。此外，随着相关人员对电网大数据智能调度应用研究力度的不断加大，电网未来状态预测的重要性也得到了极大提升[7]。电网未来状态的预测包含的内容主要体现为操作票安全校核和安全约束机组组合等。

2 电网大数据智能调度应用场景

随着新能源的进一步到来以及先进电力技术的突破，我国电网的发电、输电、以及调度等方面发生了较大程度的变化。大规模集中式电源与大数量分布式电源相结合将是智能电网发展的主要趋势之一。此外，加大对电网大数据智能调度应用场景的分析，对进一步提高电网调度的安全性有积极作用。因此，针对电网大数据智能调度应用场景进行了如下分析。

2.1 电网大数据智能调度应用架构

受电网大数据智能建设不断加大的影响，我国现有的调度系统以及累计数据出现了日益增多的现象。该现象的存在将使原来的各大系统关联性变得越来越强。因此需要将各类电网内外部大数据进行集成，在新的智能调度需求下，形成一种全新的应用场景[8]。图1为现有的电网大数据智能调度应用架构。对电网大数据智能调度应用场景进行分析研究时，应依托电网各类信息系统的融合和大数据集成技术等。

2.2 互动负荷大范围的优化调度

根据相关研究调查发现，传统的电网调度控制都是通过对发电机组的进一步调节实现用电平衡，但在风电等间歇性能源中，电网的容量相对平时存在一定程度的扩大，相关人员若只是一味地依靠常规发电机组进行调节，不仅无法将电网的全部调控能力充分发挥，而且不能提高最终的调度效率。为解决传统调度存在的弊端，实现调度效率的有效提升，相关人员需要利用大数据技术对全网负荷信息等内容进行综合性分析，并且需要按照最大范围资源优化配置原则对不同时间尺度的决策进行优化。这样不仅能有效提升电网的动态感知，而且可实现电网的安全运行，达到资源合理配置的目的。

图1 电网大数据智能调度应用结构

3 结 论

总而言之，随着新时代社会经济的不断发展，电网调度的稳定运行逐渐得到了人们的高度重视。为了提高电网运行的可靠性，促使我国电力事业更快发展，相关人员需要加强对电网大数据智能调度及应用场景的研究。