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行业知识

大数据在电力调度自动化系统中的应用

 随着互联网技术、计算机技术的飞速发展,大数据技术和理念已经开始运用在各个行业中。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,纵向加密装置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电力调度大数据介绍
传统的调度系统如D5000系统、调度生产管理系统、电量采集系统、缺陷管理系统、调度工作评价系统等往往独立配置,各系统间数据不互通,保护、方式、自动化等专业数据彼此独立,形成信息孤岛。电力调度大数据主要体现在多数据融合、数据可视化、大规模结构化存储3个方面。多数据融合是电力调度大数据应用的核心。电力调度大数据的多数据融合性有力地破除了信息孤岛的数据壁垒,增强了数据的耦合度;电力系统运行和电网检修的特征和规律一般较抽象,难以发现,电力调度大数据可视化的优势有效解决了该问题,图形化展示海量数据中隐藏的内在联系,便于各部门信息的传递与经验的分享;电力调度大数据大规模结构化存储为点多面杂的电力数据提供了一个全方位、多联系的媒介,可规模化存储历史数据,为统计分析提供数据基础。
2我国电力调度自动化系统的发展现状
使用现代化信息技术可以有效地将电力调度进行合理分配,从而促进电力行业快速发展。随着社会快速的发展,科学技术的进步,我国现代化信息技术已经取得了巨大的进步,加之电力调度工作难度也在逐渐增加,传统的电力调度自动系统已经跟不上社会发展的脚步与电力行业发展需求。对于这一现象,我国电力行业正在进行全新的改革,傳统的电力调度系统已经慢慢的朝着信息化的方向发展,电力调度系统也在不断地创新完善。不过在这样的电力改革过程中,电力调度自动化系统的信息和网络已经让电力调度系统的使用安全形成一定的隐患,甚至出现一些数据丢失、系统破环等现象,这些问题的出现阻碍了电力行业的发展,渐渐成为了电力行业在未来发展所关注的焦点。
3电力调度大数据的应用
3.1应用分析
3.1.1异常数据统计分析
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。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。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。
3.1.2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。
3.1.3调度各专业精益化管理
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。
3.1.4停电事件综合查询分析
调度大数据系统可将检修停电、故障停电、接地拉路停电、过负荷限电信息提取出来,自动生成停电时段分部、当前停电设备、年度停电分布、重复停电次数等报表或图像,供调度或营销管理者参考。另外可对故障停电做系统分析,统计故障跳闸率高、缺陷发生率高的设备,重新规划供电方案,更新换代老旧设备,逐步降低故障停电的概率。
3.2应用效果
首先是促使调度专业管理提升到新的高度,利用调度大数据系统的全方位性,将管理抓手横向延伸至专业边沿,纵向延伸至各级调度体系,形成调度管理的全面管控,另外,增强了调度管理的科学性和客观性,一切结论和决策都拿数据“说话”,有利于抑制主观臆断对管理决策的影响。其次极大提升了电力设备运行水平,通过异常数据统计分析、电力系统故障可视化展示和停电事件综合查询分析,电力调度管理者可轻易发现电网设备运行中的缺陷和隐患,提前做好大修技改储备计划和应急预案,保证不出现电网安全事故,同时可通过电网运行规律的深度挖掘,研究形成电网最优运行方案,减少线路损耗,增强电网运行可靠性。
4安全的电力调度自动化系统的构建途径
大数据时代下的电力调度自动化系统中的安全防范体系是一个整体、全面的系统结构,在构建过程中可以根据电力调度自动化系统进行设计,如果在设计过程中发现其中的不足,可以及时进行解决,从而保证电力调度自动化系统在使用安全。
4.1实现系统安全
现阶段,解决电力调度自动化系统的安全问题是电力行业在未来发展的必然趋势。将电力调度自动化系统的安全防范系统进行完善,并保证系统的使用安全,解决操作系统中的不足、缺陷、混乱性结构,保证电力调度自动化系统拥有一个较好的完整性,为日后的使用安全打下良好的基础。
4.2实现物理层安全
电力调度自动化系统中的物理层安全主要包括了通信安全和设备安全两方面,通过对通信设备的使用来了解电力调度自动化系统连接路线的安全性和可靠性。除此之外,还要保证电力调度自动化系统传输介质的安全性、软件操作的准确性,从多种方面保证通讯设备的使用安全,保证电力调度自动化系统的使用安全。

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