简介:摘要:当今社会经济的不断发展,促使电网规模的不断扩大,然而电网调控运行过程管理系统(以下简称:调度日志系统)作为对电网的运行状态予以记录的原始数据,该数据可以实时且准确地将电网运行的各种参数以及指标等记录下来,并将其作为开展电网管理以及部门、人员考核的重要依据,能够帮助调度员掌握电网的状态以及运行方式等等。传统的调度日志系统多采用手工录入的形式,记录当班流水账,设备没有对象化、记录术语不规范,从记录内容、记录方式、数据来源、展现形式上不能满足交接班管理需要,不利于对电网运行情况进行统计分析。同时,当前上下级调度机构之间的日志数据相对孤立,遇到复杂运行事件无法在系统中协同处置,缺少对电网信息的共享,传统的调度日志已经无法满足当前的电网调度管理要求。
简介:摘要:随着经济的发展,在电网运行过程中,针对其调度与控制运行需要实现对大量数据的采集以及分析,并根据电网运行特点及要求,对其机理、策略等给出正确的判断,以此才能够确保电网运行符合各个用电侧的用电需求,并实现全方位安全、稳定供电。随着人工智能技术的产生和快速发展,电网运行及调度的发展要求不断提升,需要设计能够符合人工智能调度的调控系统才能够促进电网的建设与发展向着智能化的方向迈进。在人工智能领域当中,深度学习是一种具备较高实用价值的技术理论。当前深度学习常被应用于医学、工业生产、经济等领域当中,但在电力领域中的应用较少。在实际应用中,深度学习能够实现对各类事物影响因素的综合分析,从而给出事物在未来发展中的变化趋势,并且预测结果具有极高的精度。因此,为促进电网的智能发展,基于深度学习的应用优势,开展对其调控系统的优化设计研究。