陈玉雯 江苏苏源高科技有限公司

智能电网电力资源优化配置系统研究

陈玉雯 江苏苏源高科技有限公司

本文介绍了一种智能电网电力资源优化配置系统，通过获得各个供电区域的电力负荷历史数据，进行预处理后建立数据库分别进行存储，再根据存储的数据对智能电网各个供电区域的电力负荷走势分别进行预测分析，生成电力配置方案，提高了电力资源的利用率。

智能电网 电力资源 优化配置 系统

1 前言

智能电网就是电网的智能化，也被称为“电网2.0”，它是建立在集成的、高速双向通信网络的基础上，通过先进的传感和测量技术、先进的设备技术、先进的控制方法以及先进的决策支持系统技术的应用，实现电网的可靠、安全、经济、高效、环境友好和使用安全的目标。

智能电网在供电过程中，需要对不同供电区域的电力资源进行配置，但目前惯用的资源配置方式，都是进行平均配置，或者是根据经验，亦或是根据设定的规则进行，无法符合电力资源使用的实际情况，导致部分区域的电力资源过剩，另外部分区域的电力资源不足，这极大地不利于电力资源的灵活分配。

2 技术方案

基于分区供电历史电力情况的智能电网电力资源优化配置技术方案如下：

（1）采集智能电网各个供电区域的历史电力负荷情况，生成各个供电区域的电力负荷历史数据并进行预处理；对智能电网供电范围内的电力负荷情况进行分布式采集；对采集得到数据进行综合统计，获得各个供电区域的电力负荷历史数据；电路负荷历史数据包括：对应供电区域在不同时间信息下的电力负荷值数据、经济发展趋势数据、天气数据和温度数据；不同时间信息包括不同的日期和每个日期中不同的时间段。

（2）建立数据库，对各个区域预处理得到的电力负荷历史数据分别进行存储。

（3）根据数据库中存储的电力负荷历史数据，对智能电网各个供电区域的电力负荷走势分别进行预测分析；通过大数据分析，对各个供电区域进行基于时间信息的电力负荷值预测，获得未来一定时间内的第一电力负荷变化趋势；通过大数据分析，对各个供电区域进行基于经济发展趋势、温度和天气的电力负荷值预测，获得未来一定时间内的第二电力负荷变化趋势；将各个供电区域的第一电力负荷变化趋势和第二电力负荷变化趋势进行加权融合得到各个区域最终电力负荷变化趋势预测结果。

（4）根据电力负荷走势的分析结果，生成智能电网不同供电区域的电力配置方案。设定未来一定时间内各个区域电力负荷预测值与电力资源配置成正比，通过设定的公示分析计算，进行合理资源配置。

（5）信息展示，用于将智能电网各个供电区域在电路负荷预测信息进行可视化展示和区别呈现。

3 系统架构

智能电网电力资源优化配置系统主要包括如下模块：

（1）数据采集模块，用于采集智能电网各个供电区域的历史电力负荷情况，生成各个供电区域的电力负荷历史数据并进行预处理。主要包括三个单元：采集单元，用于对智能电网供电范围内的电力负荷情况进行分布式采集；统计单元，用于对采集得到数据进行综合统计，获得各个供电区域的电力负荷历史数据；的电力负荷历史数据包括：对应供电区域在不同时间信息下的电力负荷值数据、经济发展趋势数据、天气数据和温度数据；不同时间信息包括不同的日期和每个日期中不同的时间段；预处理单元，用于对于每个供电区域，分别建立不同日期中的每个时间段与电力负荷历史数据的一一对应关系；对于电力负荷历史数据空缺的时间段，对空缺位置进行填充，填充内容为空缺位置临近的K个邻居的众数或平均值。

（2）数据库建立模块，用于建立数据库，对各个区域预处理得到的电力负荷历史数据分别进行存储。主要包括三个单元：第一预测单元，用于通过大数据分析，对各个供电区域进行基于时间信息的电力负荷值预测，获得未来一定时间内基于时间信息的第一电力负荷变化趋势；第二预测单元，用于通过大数据分析，对各个供电区域进行基于经济发展趋势、温度和天气的电力负荷值预测，获得未来一定时间内基于温度和天气信息的第二电力负荷变化趋势；融合单元，用于将各个供电区域的第一电力负荷变化趋势和第二电力负荷变化趋势进行加权融合得到融合结果。

（3）数据分析模块，根据数据库中存储的电力负荷历史数据，对智能电网各个供电区域的电力负荷走势分别进行预测分析；

（4）配置方案生成模块，用于根据电力负荷走势的分析结果，生成智能电网不同供电区域的电力配置方案。

（5）信息展示模块，用于将智能电网各个供电区域在电路负荷预测信息进行可视化展示和区别呈现。

4 小结

通过获得各个供电区域的电力负荷历史数据，进行预处理后建立数据库分别进行存储，再根据存储的数据对智能电网各个供电区域的电力负荷走势分别进行预测分析，生成电力配置方案，提高了电力资源的利用率；能够将智能电网各个供电区域在电路负荷预测信息进行可视化展示和区别呈现，为工作人员对电力配置方案的审核和修改提供依据。

[1]石生光,曾鸣.对中国智能电网的再思考——构建绿色、智能的电力资源配置平台[J].中国电力企业管理,2013,(15):50-51.

[2]蔡剑彪.基于云计算的智能电网负荷预测平台研究[D].湖南大学,2013.

[3]王昊,陈皓勇,谭科,张婧.智能电网环境下的跨时空电力资源交易[J].广东电力,2012,25(07):7-11.