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3.2数据云建设
基于电网模型的因果分析方法已广泛应用于电力系统分析领域.对于有些内在机理不是十分清晰的应用场景,如电网设备故障预测和诊断,或者计算量太大不能满足在线应用要求的应用场景,如最大化消纳新能源出力的运行方式安排和风险评估,单纯依靠传统的电力系统分析方法已经不能高效解决这类复杂问题,基于大数据的人工智能分析方法则可以提供有益的补充.而这些由数据驱动的分析方法,其前提是积累种类齐全、数量充沛的数据.调控系统存在多种类型的大数据,从时间维度来看,有电网实时大数据、海量历史大数据、预测大数据;从业务维度来看,有电网运行大数据、设备大数据、管理大数据、人员行为大数据;从外部环境来看,有经济、气象、舆情等大数据.这些数据目前分散在不同调度机构、不同专业、不同安全区,严重影响了基于大数据的人工智能的实现.未来调控系统将应用先进成熟的大数据存储、接口、服务等技术,不断积累数据,建设服务于全网的数据云.结合大电网调控业务开展大数据智能挖掘技术研究,寻求智能化应用的突破,提高数据对于分析决策的支撑能力.
3.3管理措施创新
“统一调度、分级管理”是中国保证电网安全运行的体制性优势.根据电网业务特点和计算机技术水平,以往调控系统针对各级调控中心独立建设.未来调控系统可针对国、分、省和省、地、县两个层面分别建设统一的分析决策中心,在各级调控机构建设分散的当地监控系统.部分已有的管理措施可能不适应这种新的调控系统架构,需要创新调控系统建设和运维等方面的管理方法.通过构建各级调控中心协同管理流程,打破电网模型和运行数据管理的“信息孤岛”,配套制定相关运行管理规定,有效提高模型和数据质量,使得面向全网一体化运行的未来调控系统能更好地支撑五级调度管理体系.
4结语
为了全面支撑特高压互联大电网的调度运行,需要借鉴先进成熟的计算机信息通信技术,构建逻辑上高度一体化的大电网调度控制系统,支撑各级调控中心业务的一体化运作.未来调度控制系统的应用功能以模型全、数据全、功能全为基础,以获取快、计算快、响应快为特征,以信息准、决策准、控制准为目标,实现调控技术支撑手段由局部向全局、由经验向智能、由计划向市场的转变,有望将电网调控运行提升到“正常状态下的自动巡航,故障状态下的自动导航”的智能调度新高度.
参考文献
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作者简介:
许洪强(1964—),男,高级工程师,主要研究方向:电力系统自动化、电网智能调度、电力系统调度运行.
姚建国(1963—),男,研究员级高级工程师,主要研究方向:电力系统自动化、电网智能调度.
南贵林(1962—),男,高级工程师,主要研究方向:电力系统自动化、电网智能调度、电力系统调度运行.
於益军(1967—),男,通信作者,研究员级高级工程师,主要研究方向:电力系统自动化、电网智能调度.
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