基于电网调控运行数据的分布式自主分析关键技术与应用

基于电网调控运行数据的分布式自主分析关键技术与应用

孙洪艳王兴梅王雪

（博尔塔拉供电公司新疆博尔塔拉蒙古自治州833400）

摘要：在国民经济水平稳步增长的今天，电力资源成为社会生产和人类生活中极度匮乏要素，刺激了电网规模的日益扩大化，并在某种程度上对电网的智能化建设和发展起到了积极的推动作用。在此期间，各级电网的调度数据库相关运行数据得到了大量积累，逐步构建起系统庞大的数据信息资源。因此，全面分析电网调控运行数据实时采集、运算和自助分析，是电网调度管理水平提升的技术性环节。文章紧紧围绕电网调控运行数据分布式自主分析关键技术及其相关应用展开深入调查与分析，以电网运行数据整体利用率提升为目的，促使电网运行努力朝综合化、现代化、智能化方向发展。

关键词：电网调控；运行数据；分布式自主分析；关键技术

引言

当前阶段，我国华北、华中、华东三地在国家电网“三纵三横”发展策略的实施背景下以高压网架为载体实现了有效连接，构建起了规模更加宏大的电网规模体系，并对各级电网科技手段提出了更高要求，以有效分析电力地网自动化水平。但受不同因素的影响，如，运行数据储存规则、电网安全等，自主化管理方法在数据采集、数据计算以及数据分析环节，存在技术不足问题，需进一步加强电力企业自身对相关先进技术的分析与研究。电力调度控制中心作为电网运行控制的指挥中枢，是集合大量数据、规则以及专家经验的密集型“决策大脑”，然而目前调度控制仍以经验和人工分析为主，调控中心的海量多样数据、方案间缺乏逻辑模型，需要调控人员进行大量的经验知识关联，重复性“人脑劳动”较多，自动化和智能化程度相对较低，上述特点决定了分布式自主分析关键技术在电网调控领域具有广阔的应用前景。

1.电网调控运行数据的分布式自主分析关键技术

1.1分布式存储关键技术

通常情况下，不同等级电网在实际运行过程中对调控数据的选择多以分级存储方式为主，在两个不同级别电网中均匀性分散，因此，在收集和分析电网调度数据时，两种方案可供选择，一种是集中存储，另一种是分布式存储。其中，集中存储结构中调度数据通常需在广域服务线路的辅助之下，向其他调度数据库进行信息的传输，此间，还应当以自主分析形式对查询服务器进行设置，进而为不同区域用户信息查询提供极大的便利。而对于分布式存储方案而言，将电网智能调度系统在不同电网级别中的设置，并进行相关查询服务器的系统布置，运用服务器自主分析相关数据，进而提高本地用户电网信息查询的准确性与可靠性。

与此同时，对于高等级调查服务器而言，需对不同管理模块进行有效部署，其中包括，分布式管理模块、实时监控模块、服务分发模块以及合并模块等，以有效确保调度数据管理的高效性与经济性。实时监控功能模块主要是为了更加全面的监控调度服务；而分布式管理功能模块则更多的是实现对多台分布式管理的有效控制；服务分发及合并功能模块则是有效处理和分发用户所发送的不同查询请求，将用户查询信息发往各服务器内部，进而提高数据查询的效率性。在对比两种不同方案后，集中存储在可行性、速度性方面落后于分布式存储，因此，对电网运行数据的管理主要以分布式存储方法为主。

1.2量测点数据计算技术

在计算测量点不同历史时间点相关运行数据时，主要计算方法为时间并行计算和存储并行计算两种。所谓时间并行数据计算主要是有效查询较大时间断内电网数据运行历史，并以小时间段对其进行划分，以单月方式查询和计算量测点，最后以总体整合手段将分段计算数据进行合并计算，以得出最终结论。而存储并行数据计算则是通过对实际情况的有效查询，对相关联的存储服务器进行分配，并在本地服务器中实现对分布式存储应用数据服务的有效建立。而每一项应用服务都能够对本地存储的相关查询请求进行分析和处理，然后中心服务器再将每一项应用服务器的分析结果予以合并，从而得出最终的结果。通过这两种并行计算方式，能够有效提高调度数据的分析速率。

1.3量测点索引关键技术

在此次电网量测点检索过程中，倒排索引是其中一项关键技术。实际索引过程中，需以量测点表中相关数据为基础构建相应的索引文件。首先，需对电力调度范围内相关单词词汇进行创建，并以编码形式设置与每一个对应词汇中，再将其存放于单词词典的内存中；然后以中文分词形式对电网测量点进行操作，将各个两侧点转化成为相关数据信息流，该信息流主要由单词序列所组成；最后进行完整化倒排列表的设立，详细记录单词表示的全部两侧点以及所处位置信息，以压缩方式处理相关数据信息。以分块存储方式将压缩后的倒排序列置于磁盘中。从而确保对索引结构构建工作的有效完成。在具体查询过程中，通过对关联单词的有效输入，便可在磁盘中找到相对应的倒排文件，通常情况下，0.1s是各测量点的单个索引速率，该方式的有效运用可促使测量点索引效率的全面提升。

1.4量测点公式以及解析

如果所查询数据和分析操作过于复杂时，需以组合方式对多项量测点和数学公式进行有效组合，以得出最新的测量点，最后在查询或分析量测点。因此，在实际计算过程中，计算的基础应围绕计算器相关原理，通过对Java的应用以完成各项加减乘除运算，并对计算过程实施封装操作，且还要进行函数自定义接口的设置，重新定义正弦、余弦、绝对值以及四舍五入等函数，并进行相应计算解析模块的系统开发，深度解析量测点。

2.电网调控运行数据的分布式自主分析关键技术应用

（1）时间的自主定义。所选择内容主要为开始和结束两项时间，可自主定义不同时间周期范围，如，年、月、日、季度、周等，与此同时还可以通过该形式定义不同时期范围，如，枯水期、节假日、突发事件、高负荷等。

（2）自主定义公式。自主定义测量点公式及解析技术方式的应用，基本上实现了对电力系统范围内相关四则运算和三角函数等计算方式的有效覆盖，且能够在与电力调度实际发展需求相结合的基础上，以计算机编程软件为媒介，实现对编程更加灵活的计算。

（3）查询运行数据。基于对倒排索引技术的有效应用，可快速查询量测点信息，并在计算机操作的辅助之下，对所查询信息进行有效分解，更加高效调度查询地网运行数据，并将数据以表格形式进行呈现，从根本上提高对比研究的具象化和直观化。

（4）分析历史数据。在对电网调度数据进行查询的基础上，能够采取多种计算分析手段，比如最大、平均值、波动率等方式，实现对历史查询数据结果的分析和计算，以此为电网日常调度管理提供可靠的决策依据。

从电网调控运行来看，设备过载、故障处置以及检修操作都有其规定的规程和要求，是调控运行经验知识的积累，上述经验知识无法采用数值分析的方式进行计算，需要采用“规则知识+物理模型”相结合的方式，即在物理模型的基础上融合调度规程、处置预案以及运行经验等知识，通过自然语言处理、知识图谱等技术实现对调控运行规则经验的读取、建模和推理，通过计算机模拟调度员的思维决策和操作处置过程，将调度员日常重复性、固定化的操作通过计算机完成，降低调度日常监控工作量。

结语

综上所述，文章通过深入探究电网调控运行分布式自主分析关键技术，尝试以量测点索引、公式解析、分布式存储以及数据计算等为切入点，分析研究其中所蕴含技术要点，并以此为基础将其应用于实际，以确保地网运行数据的智能化分析，促使电网调度整体管理效率的全面提升。

参考文献：

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