摘要:随着智能电网逐渐引入自动化技术，不仅提高了电网的可靠性和安全性，还增大了电网运行的稳定性。智能电网调度系统具备调度控制、实时监控和安全审核等应用功能，能够辅助调度人员进行科学管理，提高调度工作的效率，保证电网运行的安全性。因此，通过研究智能电网调控系统，有助于不断完善系统安全控制能力，进一步提高电网运行的安全性。
关键词：智能电网；调度控制；安全运行
１智能调度控制系统应用背景及对电网安全运行的影响
目前，我国使用的智能电网调度控制系统由国电南瑞研发，由国家电网进行统一管理，调度中心参与系统设计。如今，智能系统的广泛应用显著提高了电网调度效率，也逐渐引入计算机技术和网络技术，进一步提高了系统智能化水平。在系统中，计算机网络技术是核心，负责分配调度的工作。为了保证电力系统安全运行，需要配置高性能的硬件和软件设施，消除电网安全隐患，给社会提供稳定电能支持。智能系统的作用主要体现在自动化、智能化上，相比于普通电网管理，智能系统反应速度更快，工作效率更高，其自动处理程序可规避人工因素造成的操作失误。系统可自动遵守规范流程，有效提升了工作效率，提高电网安全性。在智能系统运行过程中能对各类电力信息进行整合，同时合理分析信息，得到精确的结果，节约时间，提高处理效率；调度系统能够对电力数据进行实时处理，分析数据的速度明显快于调度人员；有助于探索系统运行规律，方便于调度系统的优化和改进，有助于调度系统的持续发展。目前调度系统逐渐深入各个区域，调度控制范围逐渐扩大，正好切合当前电网调度的需要。调度系统能够保证系统安全运行，最大限度地规避了电网运行风险。
2智能电网调度系统运行中存在的问题
2.1故障与停电
电网在运行的过程中不会一帆风顺，或多或少会出现一些故障，出现故障后，就要面临停电，而这就会给智能电网调度系统的运行带来许多困扰。通常，产生故障的原因比较多，既有内在因素，又有外在因素。设备有问题，技术人员水平有限，或者操作出现失误，恶劣的自然天气均可能是诱因。一旦发生停电，就会给人们带来许多不便，甚至造成较大的损失。因此，要考虑到尽量缩短停电时间，有效规避诱发停电的因素，这样就可以保证用户稳定用电。
2.2短路电流控制问题
智能电网调度控制系统在运行的过程中，要加强对短路电流的控制。传统的操作模式必须要考虑到电网的实际情况，并结合系统的运行方式与设备性能开展电流故障控制。由于限制因素比较多，在进行控制时就会对电网调度产生不利影响，不利于电网安全运行，同时，电网调度管理所耗费的资金会越来越大。
3智能电网调度控制系统安全运行建议
3.1采用智能化监测技术进行动态控制
为进一步提高智能电网调度控制系统的安全性与可靠性，就要充分利用智能化技术开展电网调度，并采取先进的监测技术对电网的运行情况进行有效监督。监测技术负责对电力系统开展动态监测，其目的在于实现实时监控，及时捕捉异常情况，并进行上报和处理。通常要安装相应的监控装置，对线路和系统负荷情况、温度变化进行监控。同时，要将各种异常情况进行搜集、整理和归类，制定合适的解决方案。以温度为例，如果电缆线路的温度有所变化，系统就会及时发出警报，迅速锁定有异常现象的区域，有助于工作人员及时对问题进行分析和处理。
3.2故障电流限制器的应用
故障电流限制器是一种有效控制短路电流的设备，虽然其诞生时间不长，但是这一设备有较为广阔的发展空间。故障电流限制器通常在没有故障的情况下以近乎零阻抗的方式运行，一旦出现故障，限制器就会发挥作用，以迅速增大阻抗的方式对短路电流进行有效控制。
3.3建立能量管理系统
为保证智能电网调度运行安全，可通过建立健全的EMS能量管理系统对电力调度运行状态进行智能化分析。这一系统拥有良好的定位功能，还可以提高系统的计算水平与电力调度分析水平。能量管理系统可以对电力调度运行情况进行整体评估，并出具解决方案，提高故障的解决效率。
3.4主动防御体系
构建主动防御体系可有效提高防范安全风险能力，提高系统运行安全性。系统主动识别未经认证的不信任数据，是一种自身免疫能力，对有害程序入侵和运行起到排斥作用。目前，广东省智能调度系统的主动防御体系还需要处理硬件设备和软件系统的兼容问题，这样才能同时进行计算、调度和安全防护，保证计算结果准确，达到电力调度的预期效果。主动防御体系主要通过设置可信保护节点以及资源计算节点，从两个方向加以保护。可信保护节点和计算资源节点属于共存结构，建立硬件设备之间的信任，可以构成完整连接，要经过一级一级的认证达到防御效果。没有经过系统认证的程序不会执行，系统借助于主动防御体系实现了短时间内快速识别程序，保护调度系统的效果。
3.5电网预测与辨识技术
通过深度学习和机器学习等人工算法，联合调度大数据技术，能够通过学习样本数据对电网运行趋势进行预测。对于电源侧来说，则应当分析可再生能源受环境因素的影响，通过集成学习、深度置信网络以及集成学习等方式，通过多分类决策、网络训练以及泛化能力，对不同预测算法和模型进行整合。通过多样化自主学习方法，能够对不同因素的关联性、数据内部规律等进行分析，还能够预测可再生能源发电情况，明显提升预测精度。此外，还要对不同算法对负荷预测中的应用进行研究，例如混合模型聚类算法和神经网络算法等。通过集成化学习思想，能够建立预测算法和模型，对不同因素在负荷预测中的作用进行模拟；其次，对于充电站和智能楼宇来说，则应当进行复核特征辨识，通过深度学习算法，对不同气象环境和电价激励的柔性调节能力进行识别，有助于实现电网实时平衡控制效果。对于电网侧来说，当气象环境和设备健康状态发生变化时，很有可能造成设备故障跳闸，并且按照设备故障跳闸事件、设计参数等，联合具体运行状态，建立设备状态评估模型。通过训练和学习设备的历史故障，能够及时发现导致设备故障跳闸的规律和影响因素。通过应用物理模型评价法，能够明显提升设备故障跳闸风险辨识的准确性。
3.6基于广域网的输电线路测距技术
随着电力系统的不断发展，在实际电力网络系统中，电网线的长度不断加长，一旦发生故障问题，故障解决就存在较大难度。因此，确定电路中故障点的位置就显得至关重要。通过确定故障点位置，不仅能提高故障维修效率，也能降低故障发生次数。在电路中，一般利用基于广域网的输电线路测距技术来确定故障点的位置。另外，通过记录维修数据，能在日后工作中快速确定线路中的故障，一旦出现问题，也能及时进行问题排查，快速找到故障点、解决故障。
结束语
综上所述，通过研究智能电网调度控制系统的安全运行，强调智能调度系统在电网管理中的优势，通过智能调度系统的灵活应用，可提高电网调度的效率，实时处理电力数据，并规避人为原因造成的问题。为推动系统安全运行，还需要进一步完善防御体系，积极应用防控技术，完善科学管理方案，推动智能调度系统的发展。
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