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基于电力调度大数据的状态估计智能分析技术孙海翔

发表时间：2020/11/17 来源：《基层建设》2020年第22期作者：孙海翔蒋煜凌静

[导读] 摘要：电网运行指标是反映电网运转情况、衡量电网调度状况，实现业务监控的重要依据。

        国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司江苏镇江 212100
        摘要：电网运行指标是反映电网运转情况、衡量电网调度状况，实现业务监控的重要依据。本文将对基于电力调控大数据平台的指标体系理论进行分析，研究基于电力调控大数据平台的指标展示应用架构，探究基于电力调控大数据平台的指标展示应用，以期推动相关技术的飞速发展。电网控制与调度作为电网运转的重要环节，是确保电网经济稳定安全运转的有效措施。大数据中包含的大量信息让大数据技术具有极大的研究和应用价值。将大数据技术应用在电力运营数据安全管理中可以起到重要作用。基于此，探究基于电力调控大数据平台的指标展示应用有着重要意义。
        关键词：电力调度；大数据；状态；智能分析
        1大数据分析
        到目前为止还没有对大数据进行明确定义，关于大数据的定位也没有明确规定。和传统数据相比，大数据的数据信息数量和对数据的采集处理方式都比较特殊，是一种和传统数据明显不同的数据。应用大数据技术能够实现实时分析海量数据的目的，还可以对海量数据进行准确推送。随着大数据技术的不断发展，大数据技术已经在医疗、电力和互联网等行业实现了广泛应用。从前人经验中我们发现大数据能够对企业发展和行业进步起到促进作用，让企业发展前景更加广阔。通过对企业运营中产生的大量数据进行挖掘、分析、整合和转化，最终得出的结果可以作为依据用于企业运营和发展中进行决策，电力运营中所涉及的环节非常多，所以电力部门积累了大量数据。大数据在电力部门的应用主要体现在以下几个方面：首先，为电力企业运营提供决策依据。通过挖掘和分析大数据信息，可以对不同用电客户的特征进行确定，明确定位不同类型的消费群体，并针对群体特征为用户推送需要的信息，从而提高了定位的精准性，而且最终得到的分析结果可以作为理论依据来为电力运营提供帮助，让企业运营效益得到提升，而且让用户享受到了更舒适的用电体验感，让用户的参与度有所提升。大数据可以作为电力企业进行经营决策的数据依据，从而有效提高电力企业未来发展的全局观和合理性。其次，以电力为中心点建立包含大量企业和人员的能源数据综合服务平台，该平台能够有效提高有关人员的工作积极性，而且该平台的搭建方是资金充足、数据优势明显的电力企业，因此，电力企业可以对平台的运营情况进行全面了解，借助平台对相关信息进行分析和整合，能够对消费者进行准确定位，并提高推送信息的精准性。此外，还能及时发现消费者在平台上反映的问题，并制定合理的解决方案，让电力管理成本有所降低。再次，为新产品研发提供支持。通过综合分析大数据能够对能源供应情况、消费状况和消费群体进行确定，将这些数据和其他信息、技术进行结合，可以为新产品研发提供帮助，让产业链产品和服务更受消费者喜爱。
        2基于电力调控大数据平台的指标展示应用架构
        2.1整体架构
        电力调控中心的大数据储存库分为两层，分别为统一数据库以及应用数据库；其中分布式数据库为统一数据库的架构基础，应用数据库则以内存库与实时分析数据库为架构基础。应用整体架构主要包含了可视化编辑、调度整理以及指标展示等功能模块。指标展示在应用自身实际功能时，主要以BS技术架构为基础，将web页面作为操作界面。研发指标体系是可视化编辑功能模块的核心主题并依照指标调度的时间、电压以及范围，通过各种形式展现在操作界面上。
        2.2层次架构
        应用层次架构主要分为五方面，分别为低层、顶层、计算层、调度层以及展示层。指标体系与大数据平台的实际权限有着紧密联系，对于不同类型的客户，还会给予不同的权限进行展示。存储层涵盖了hbase、hive以及实时分析数据库。连接数据层涵盖了数据链接、数据查询以及存储过程。可视化编辑层主要有图标组件以及过滤组件等。调度管理层主要为作业管理、任务管理以及手动管理。展示层涵盖了展示、发布、管理以及指标展示页面。
        2.3定制界面
        依照电网可视化信息的实际展示需求，使用切块、钻取以及统计等展示方法并充分结合各部门工作人员的各种思维模式，实现电网运转数据分析、综合业务报表、拖曳式自助分析等功能。

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为突破传统调度界面的局限，采用更为丰富的图形元素将原本的静态信息转变为动态信息，充分提高评估人员的注意力，使其能够对异常数据的出现和变化做出迅速反应。指标的可视化功能模块在满足上述分析需求的同时，还需要提供多角度的展示平台，充分满足各类客户群体的实际分析需求。
        3大数据分析技术在电力运营数据安全管理中的应用
        3.1构建机制架构将大数据分析技术应用
        在电力运营数据安全管理中可以分为事前做好预防措施、事中积极采取应对措施、事后做好处置工作三个步骤进行。
        3.2事前做好预防措施
        神经网络技术可以提取出电网运行中产生的实时信息、故障缺陷信息以及关于设备台账的信息等大量数据信息中包含的关键特征，然后辨别出这些不同数据源中所含有的特征单元，根据要求对自定义进行组合，此外，为了让自回归滑动平均法在数据预测中发挥效用，就需要建立相关的多维分析模型，这样就可以对电网运行中出现的各种风险进行事前预警，还能及时发现电力设备运行中存在的缺陷问题，进而可以针对这些问题做好事前预防措施，确保了电网运行的安全性和平稳性，而且让调控工作模式发生了改变，促使调控工作更具针对性和有效性。
        3.3事中积极采取应对措施
        在线安全分析可以全面扫描电网运行中存在的各种不稳定因素。D5000技术平台现在已经被广泛应用在各个调度机构，该平台的广泛应用让电网一体化运行实现了全景信息收集，而且还能对全景信息进行统一协调控制，在横向和纵向调度机构实现了CIM-E交互规范统一，并且可以实时的在全网进行模型数据共享。云计算技术在数据管理中的应用，可以让从其它区域上传到市调的电网模式文件和地调模型数据进行拼接，最终形成的状态估计模型具有较高的统一性和协调性，而且地调可以将从市调下发过来的QS文件借助DSA进行计算。电网全景信息建立在主配网模型和数据交互的基础上，而且促使四级调度（国、分、省、地）实现了一体化在线安全分析，为进行全方位电网在线分析奠定了基础，从而可以对电网运行中的薄弱处进行及时发现，并积极采取应对措施进行补救。
        3.4事后做好处置工作
        对现在已经存在的事故预案应针对其设定的预置条件建立相关分析模型和故障处置专家库。对已经发生故障电网的实时数据进行深入挖掘，对导致故障发生的原因、故障可能造成的影响以及故障的发生过程进行详细分析，并深入分析多元化数据信息，诊断事故原因，对专家库进行搜索，得出初步结论。如果故障现象、告警信息和预置条件相符，那么，就可以和专家库中的预案和操作进行自动匹配，进而针对供电恢复形成有效方案，让事后处置工作更具高效性。
        结束语
        综上所述，基于电力调控中心的大数据平台借助指标计算引擎、权限管理、可视化定义工具等主要功能，研发了电网运转指标的管控系统。通过对现存指标进行梳理、统计，建立指标数，构建指标体系以及指标的展示应用架构实现基于电力调控中心大数据平台的指标展示应用。
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