基于电力调度大数据的状态估计智能分析技术

基于电力调度大数据的状态估计智能分析技术

李猛 1 ，陈瑞华 2

1 国网山东省电力公司肥城市 供电公司，山东省泰安市 271600 2 国网山东省电力公司东平 县供电公司，山东省泰安市 271500

摘要：伴随着时代的进步与社会经济的高速增长，电能在其中发挥着重要的作用。自动化的电力调度对于智能电网的发展来说是比较重要的，属于智能电网的核心内容。自动化的电力调度形式能够显著提升电网的安全性和稳定性，而且能够降低电力操作的危险性，因此需要得到人民的高度重视。

关键词：电力大数据;状态估计电力调度；智能

引言

随着互联网技术、计算机技术的飞速发展，大数据技术和理念应运而生，虽然现在仍处于发展阶段，但在许多领域已经创造了巨大的价值，可谓前景无限。电力调度体系和大数据的结合，凭借其强大的数据挖掘和智能判断能力，能为电力调度打造出高效的业务流程，助力自身战略决策，并将逐步改变电力企业发展方式，为全球能源互联网和智能电网的建设提供新的思路。

1智能电网组成

智能电网调度控制系统主要由以下几个层面模块组成，分别为应用层、平台层和操作层，每个层面纵横相通相互配合。应用层负责任务的调度、安全校检、调度管理和实时监测。平台层主要是对数据进行分析计算和传输、权限的设置、系统的管理和提供报警信息，如系统管理提供的业务处理应用程序的图形界面。操作系统的选择硬件平台的选择，包括Linux，Windows和Unix等。

2转移潮流算法

电力大数据分为3类:一是电网运行和设备检测数据;二是电力企业营销数据，如电价交易、售电量、用电客户等;三是电力企业管理数据。SCADA数据作为电网运行和设备检测的关键指标，其数据质量对电网实时计算和运行监视起着至关重要的作用，因此利用状态估计对SCADA数据进行实时分析有着重要意义。SCADA数据按照一定的频率不断更新，相邻时间间隔的两个时间断面的数据之差就反映了在这个时间间隔内网络的变化信息，即可以反映注入功率变化和网络拓扑变化所引起的支路转移潮流，其中也包含了错误量测。这就要求上一时刻状态估计的结果能够准确反映网络的实际状态，即要求经过上一时刻的状态估计，拓扑错误和数据错误已经被辨识，在实际应用中，经过人员维护的状态估计可以基本满足要求。可以基本反映网络实际状态的状态估计结果称为基态，当前断面与基态作比较就可以得到转移潮流。

3状态估计智能分析原理

（1）利用状态估计对基态断面、当前数据断面进行转移潮流分析，首先定位出当前数据断面质量较差的n个厂站。（2）对n个厂站逐次进行母线功率平衡分析。（3）如果母线平衡则跳过该厂站对下个厂站进行分析;如果母线功率不平衡则进一步检查元件有功功率平衡情况，包括线路变压器功率平衡、线路首末端功率平衡、双回线路功率差值、主变压器有功功率平衡等。（4）检查变压器分接头类型、档位是否正确。（5）如果所有设备功率均平衡，厂站内各遥测点均正常，则检查母线断路器分合状态、并联电容电抗器投退状态以及相关断路器、隔离开关的遥信变位情况。

4智能电网技术在电力调度自动化中的使用和发展

4.1异常数据统计分析

异常数据统计分析的作用是从电力系统海量信息中自动挖掘错误或异常数据，达到错误异常提示的目的。电力系统中的错误、异常数据往往预示着电网中设备的故障或异常状态，指引调度管理者处理电网缺陷，提升电网的稳定性。例如，负荷突变推送，系统实时采集各县域总加负荷，并形成负荷曲线，当某县域负荷突增或骤减时，自动生成负荷异常记录，并通过短信的形式告知调度专责。又如厂站运行率，系统自动统计每座变电站当前通讯状态、当月通讯中断时长，并算出一定时间段内的厂站运行率，厂站运行率较低的说明厂站自动化设备故障或通讯通道欠佳，供调度自动化专责参考。再如遥控失败、遥信异常、遥测异常、监控信号频发统计，更是直指ＳＣＡＤＡ基础数据缺陷，有助于提升调度自动化基础数据水平。

4.2电网运行数据可视化展示

随着电网规模增大和数据量的增多，需要更先进、更直观的工具和手段来帮助调度员实现对电网及时有效的监控，可视化功能是目前从人机界面角度实现上述功能的最有效的技术手段。模型数据库中包含电网中所有设备的参数信息，在数据展示区可展示电网规模，显示在运所有变电站的数量、主变数量、线路数量等；统调发购，风电、光伏、火电出力，地区用电负荷可在“负荷电量”区集中展示，用日曲线、年曲线的形式比较直观，便于纵向比对，同时提供历史曲线查询功能；“设备运行”版块可展示主变油温、线路及主变负载率、母线电压越限情况，电网设备异常状态一目了然；“负荷控制”版块可展示可控用户负荷、有序用电、事故拉路、低频减载等。

4.3自动化的电力调度对于电力资源的整合

自动化的电力调度形式的主要优势就是可以有效地整个新建能源，如今我们国家电网技术持续发展，电站以及电网的数量持续增多，对于这部分电力资源的优化整合需要消耗较多的人力资源和物力资源。不过自动化的电力调度形式可以显著减少在资源整合方面的消耗，而且可以是的电力员工的工作环境变得更加安全。所以自动化的电力调度形式对于电力资源的整合规划来说是比较重要的，在智能电网发展时期发挥了重要的作用。

4.4调度各专业精益化管理

对于电力调度管理者来说，收集数据是一切分析与决策的前提。而调度大数据系统天然具有数据优势，可为调度各专业精益化管理提供全方位的平台。调度控制专业可集成过载设备监视、预计设备过载、设备过载统计功能；调度计划专业可集成输变电设备检修浏览、清洁能源出力消纳、等效平均负荷等功能；设备监控专业可集成全网监控信息展示、监控信息分析、油温负载率越限、电压越限、无功电压潮流等功能；继电保护专业可集成远方操作统计、保护设备统计、保护缺陷分析等功能；自动化专业可集成状态估计、厂站运行率、缺陷分析、智能告警等功能，甚至是调度综合管理也会得益于它的强大数据处理能力，生成全网人员管理、调度工作评价、网站栏目发文统计、会议室管理等实用性功能。

4.5对于电力调度的考核和评估

在实施智能电网的时候，电力调度的考核评估属于重要的组成部分，只有正确进行电力调度考核评估工作才可以更好地提升智能电网效率，通过充分地总结，可以更好地掌握电力调度在智能电网中的使用情况。在电力调度的时候，考核评估工作需要分析检测电力调度时期工作人员的实际情况和主要的设备情况，实现对于整体电网运行情况的全面分析。不仅如此，如此能够充分地发挥自动化电力调度在智能电网实施时期的作用和价值，可以避免电力调度时期可能产生的问题，在电力调度的时候要是出现不足之处，能够及时地做出反应。这样不仅可以减小工作人员的维护难度，而且可以减小调离调度工作人员的工作压力。

结语

基于电力调度大数据及转移潮流算法的状态估计智能分析技术，实现了电网SCADA数据的实时错误辨识，从根本上解决了人工核实量测错误工作量大、效率低、成本高的问题，为调度及自动化人员提供了良好的工具，实际应用表明该方法可以对电网遥信、遥测状态跳变进行准确定位，方便调度及自动化人员发现并解决故障，极大提高了SCADA错误量测定位水平。

参考文献

[1]陈超，张顺仕，尚守卫，等．大数据背景下电力行业数据应用研究．现代电子技术，2019(24)．

[2]万强,仇婧,韩一鸣.智能电网电力调度控制中心自动化关键技术分析.工程建设与设计,2019(02).

[3]陈媛媛,王军.电力调度自动化中的智能电网技术研究.山东工业技术,2019(23).

[4]张强,王昭鑫,耿玉杰.电力调度自动化中的智能电网技术研究.中国高新区,2019(06).