基于电力调度工作流构建运行管理的互联互通框架

在智能电网调度控制系统整体框架下,以电力调度工作流作为流程描述规范,E语言文件作为数据交互载体,消息邮件作为数据交互工具,以调控运行管理需求为导向,设计研发运行管理系统的横纵向多级立体式互联互通框架。应用所述框架,实现调控机构纵向业务流程贯通和跨安全区的横向业务融合,从而实现业务流程完整的、闭环的一体化运作,并且实现与大检修管理系统的横向数据共享。     

智能电网监控运行大数据分析系统的数据规范和数据处理

为了支撑设备监控与运维的数据分析与决策,智能电网监控运行大数据分析系统要求能便捷抽取各级调控主站及厂站数据,同时为了应对实时、复杂变化的电网运行环境,系统需要满足实时分析决策的要求。在系统建设过程中,主要面临两方面问题:一方面是多源、高维、先验、异构的电力数据源,数据难以高效汇集;另一方面是数据传输协议不一致、业务数据多样性和数据计算效率不能满足分析业务。针对以上问题,研究了数据规范、通用服务协议、数据标签、数据集及混合计算技术,提出监控大数据分析系统的整体解决方案。通过示范工程的试点运行表明,所提出的解决方案可用于数据规范和数据全过程处理。     

智能电网监控运行大数据分析系统总体设计

电网监控数据具有多源、高维、先验、异构的特点,传统依靠人工经验的电网监控运行分析技术已无法满足大电网集中调控、一体化运行的发展要求,需要实现电网监控运行全过程信息的高效汇集和智能挖掘分析,以提高监控人员对电网实时运行状态的主动感知能力。文中通过分析现有业务系统在数据规范和分析手段等方面的局限性,阐明了建设智能电网监控运行大数据分析系统的必要性,提出了以监控业务需求为引领的"数据到模型,模型到应用"的技术路线,设计了涵盖数据接入至业务应用自下而上的整体架构,构建了统计分析中心、趋势预警中心、智能搜索中心及可视化展示中心的功能体系,取得了规范化数据接入、全过程数据处理及大数据因果分析建模等关键技术的突破,形成了事前异常趋势预警,事中快速处置和事后闭环分析的管理模式。根据示范工程的建设和试点运行情况,介绍监控运行大数据分析系统在数据规范处理、业务分析建模和监控业务管理方面的应用成效及未来应用展望。     

智能电网监控运行大数据分析系统统一建模方法研究

随着电网监控运行一体化运行趋势愈发明显,大数据技术应用的不断成熟、普及,为具有多源、高维、异构等特征的电网监控大数据的分析与应用提供了解决方案。本文提出了面向智能电网监控运行大数据分析系统的统一建模方法,分析了监控大数据的数据源、数据范围及现状与存在问题,指出了数据建模所需解决的问题与思路,采用元数据思想构建了公共模型,基于业务需要构建了应用模型,对于数据接入与存储管理方面,定义了元数据模型,其目的是在接入、汇总监控业务相关数据源的基础上,构建以设备为中心的监控数据关联模型,实现数据对象统一建模,为实现多源数据高效、规范接入提供了模型支撑,同时定义了符合该建模思路的元模型,元模型约束了建模行为,保证建立的模型遵行领域约束,为上层智能监控大数据分析应用奠定了基础。     

美国得州2021轮停事故分析及其对中国电网改革的启示

2月15日—16日,受冬季暴风影响,得州遭遇大规模轮流停电,约450万人口用电受到影响,现货市场电价大幅飙升,经济社会秩序受到严重影响。2月24日得克萨斯州电力可靠性委员会(ERCOT)发布了关于停电事件的首份事故报告。结合该份事故报告,简单介绍了得州电网的基本情况和此次轮停事件的始末,详细分析了导致停电事件的原因,并结合我国电网实际,重点提出了我国电网在实现“碳达峰、碳中和”目标下的发展建议。     

基于有限状态机故障因果链的连锁跳闸故障诊断和预测研究

随着变电站告警信息的规范化、大数据分析在设备监控中应用的深入,使得利用监控大数据及智能化预测分析方法解决电网连锁故障的识别问题成为可能。针对电网连锁故障识别困难的问题,本文提出了基于连锁故障状态因果链的电网故障诊断、故障演化预测及电网脆弱性评估的方法。本文首先介绍了基于有限状态机模型故障因果链的单元件诊断方法、连锁故障诊断方法,然后叙述了基于智能状态因果链构建的电网故障风险评估系统,最后以实际电网为例,验证了本文所提方法的可行性。     

智能电网监控运行大数据分析系统统一建模方法研究

随着电网监控运行一体化运行趋势愈发明显,大数据技术应用的不断成熟、普及,为具有多源、高维、异构等特征的电网监控大数据的分析与应用提供了解决方案。本文提出了面向智能电网监控运行大数据分析系统的统一建模方法,分析了监控大数据的数据源、数据范围及现状与存在问题,指出了数据建模所需解决的问题与思路,采用元数据思想构建了公共模型,基于业务需要构建了应用模型,对于数据接入与存储管理方面,定义了元数据模型,其目的是在接入、汇总监控业务相关数据源的基础上,构建以设备为中心的监控数据关联模型,实现数据对象统一建模,为实现多源数据高效、规范接入提供了模型支撑,同时定义了符合该建模思路的元模型,元模型约束了建模行为,保证建立的模型遵行领域约束,为上层智能监控大数据分析应用奠定了基础。     

智能电网监控运行大数据应用模型构建方法

由于电网数据具有多源、高维、先验、异构的特点,并且蕴含大量因果关系,如何从电网历史大数据中挖掘出不同应用场景的因果关系,从而构建监控运行业务应用是电网监控专业实际生产及管理的热点问题。文中根据电网大数据的因果关系特征,提出了一种新颖的基于因果关联分析和概率图模型建模的智能挖掘算法框架。结合相关性分析和格兰杰因果分析方法,该框架能够从海量多源多维生数据中提炼出因果关系变量集,进而生成监控大数据因果概率图模型。基于上述理论,提出一种两阶段的电网监控运行大数据应用模型的工程构建方法,第1阶段采用大数据分析方法从海量多源多维生数据中挖掘出存在强因果关系的变量集合,第2阶段通过人工经验与算法推荐的因果概率图模型相结合,构造出监控业务模型。基于上述模型构建的智能电网监控运行大数据分析系统,已在多个省级调控中心上线运行,其运行结果验证了所提方法的有效性。     

基于有限状态机故障因果链的连锁跳闸故障诊断和预测研究

随着变电站告警信息的规范化、大数据分析在设备监控中应用的深入,使得利用监控大数据及智能化预测分析方法解决电网连锁故障的识别问题成为可能。为避免连锁故障造成电网大停电事故的发生且针对电网连锁故障识别困难的问题,本文提出了基于连锁故障状态因果链的电网故障诊断、故障演化预测及电网脆弱性评估的方法。本文首先介绍了基于有限状态机模型故障因果链的数学模型,利用故障因果链的数学模型对电网中的单元件故障和连锁故障进行识别,从而形成了单元件诊断以及连锁故障诊断方法,然后研究了基于智能状态因果链的电网故障演变的风险预测方法,即形成了基于智能状态因果链构建的电网故障风险评估系统。最后以实际电网为例,验证了本文所提方法的可行性。     

基于大数据标签技术的电网监控智能分析方法

在电网规模和数据量急速增长的环境下,传统存储的关系型数据库、数据集成及整合分析方式已经无法满足业务应用的需求,本文分析梳理了电网监控应用需求,引入数据标签技术来解决目前的技术瓶颈。通过对数据物理表进行梳理,将业务专家的经验与数据物理表结构融合而成,数据标签能够提供统一业务化的标签给下游使用方,节省计算资源、便于全局优化的特点,基于数据标签开展电力业务数据辨识、数据治理、数据加工,相较于传统数据存储和治理模式,能够大幅提高电网监控业务智能化水平。