许兴进

摘  要：现如今，我国的市场经济在迅猛发展，社会在不断进步，为了提高电网调度系统的性能，文中提出了基于大数据的电网调度系统可靠性研究方法。利用大数据技术对电网调度系统的各项数据进行深入挖掘，并利用改进权熵法对各项数据进行综合整理。与越限电压风险法相比，改进权熵法对于电力调度系统的考量更为周全，在风险评估的过程中不仅考虑了电压越限的风险，而且同时兼顾了电力电压分布造成的风险因素。整个系统的灵敏度更高，更适合用于电网调度系统的可靠性研究。

关键词：大数据;电网;调度系统;可靠性研究

引言

在高新科技的支撐下，很多智能与大运转体系处于在建状态中，各级调度中心逐渐实现集成化，是建设标准化电网模型的重要基础，CIM/XML、CIM/E、CIM/G是当前智能电网中主要运行的电网标准化模型。以上三种标准化电网模型在各级调度中心实现规模化应用，有时间、空间及运用多维等诸多特点。但是对于海量的电网模型数据，怎样借助有效的数据存管形式，实现科学分析电网模型整体相关性的目的，深度挖掘数据模型持有的价值方面的研究较为罕见。

1智能调度的概念和功能

智能调度，主要将调度中心各项业务、各个环节智能化与精益化，实现数据挖掘、量测采集、系统分析、建模、计划制定等的智能化分析、智能化预警以及自动化控制。高度集成、一体化的智能调度系统是电网未来发展必然趋势，为达成该目标，智能调度不仅要拥有传统调度系统的功能，如：辅助调度员决策、全景监控等，还要通过智能化方式协助自动化系统运维，具体拥有如下功能：1）风险分析功能。实现了由整体到局部对电网运行中各项风险的完全掌控，其中，电网运行的趋势分析，在线风险评估，安全运行指标的计算等，为电网运行提供了预警信息，辅助电网调度人员及时发现潜在风险，提前做好风险管控，提升电网运行可靠性、安全性。2）全景监控。大数据时代，电力调度实现了对电网运行状态、运行数据的全面感知与监控，在对海量电力数据处理与挖掘时，为电力调度的高级应用、潮流计算提供信息支持，先进可视化技术的应用，将电网运行状态、异常信息实时展现。3）辅助决策功能。在电网运行出现故障后，电力调度能够自动判断故障所在位置并给出恢复策略，当自动化控制方式无法将潜在危险消除时，能够主动通过人机交互界面，提出操作建议，协助工作人员决策。4）自动控制功能。智能调度以现有电压自动控制、自动发现控制、电网实时紧急控制等控制手段作为基础，根据电网监控信息，实现有功无功、主配网、在线优化调度等的控制工作。5）可视化功能。智能调度通过人机交互方式与可视化技术，实现了调度工作流程的动态可视化，不同监控场景能够自由切换，业务监控画面自动导航，为调度人员提供更清晰、直观认知，当电网发生故障，能够迅速对故障点定位，并全程跟踪故障修复情况，增强电力调度水平。

2大数据的电网调度系统可靠性研究

2.1数据类型

电力数据的类型可分为两种，一种是结构化数据，另一种是非结构化数据。结构化数据主要在源端业务系统存储，数据存储分为存量数据抽取和增量数据复制，存量数据抽取可以采用达梦ETL、数据复制及数据文件方式从源端业务系统接入。增量数据复制可以通过开发增量捕获工具，识别源表的增量标识，定期抽取最新时间标识的数据，并将增量数据接入到数据存储计算组件中。非结构化数据主要是存储在源端业务系统里的文件、图像、影音等文件，数据接入分成存量数据抽取以及增量数据复制，存量数据抽取把原系统中的历史数据通过迁移工具全部复制进数据存储计算组件内，增量数据复制通过开发集成接口将上传的文件实时推送到数据存储计算组件中。

2.2电网模型ETL

电网模型在运转过程中，需在ETL工具的协助下，将各种数据转型为统一格式存储于数据内。本文如下介绍各标准化电网模型实现ETL的途径。（1）CIM/E模型CIM/E标准为国标，是于CIM/XML录入信息冗余过多的情景下，基于E语言开发出的一种在线模型交互标准，以类定义为支撑阐述文档模型的产出格式，采用横、纵纵表式结构存储模型，功能于在线模型互换为主。（2）CIM/XML模型本文提及的标准是当下世界各国通用的模型交互标准，近些年其在国内多个地区试用或投用，反响较好，其利用结构化文件存储模型，为确保能清晰阐述信息咨询，CIM/XML对XML的多层嵌套结构进行简化处理，仅留存了资源/属性两层面的扁平式结构，利用ID精准、快速调用不同元素，CIM/RDF是录入电网元数据模型的载体。（3）CIM/G模型该标准是现行电网图形交互规范，是以电力系统公共信息平台SVG为基础建设于发展的。G语言持有的基本图形要素传承了SVG的图形阐述特征于语法法则，剔除了SVG不能实现共享间隔、图元模板的不足，以最直接的形式阐述电网电力设备具备的属性，在多层级引用形式的支撑下，简易、高效率的阐述、存储、调取设备信息及图形数据。

2.3二维可视化技术应用

在智能调度大数据可视化技术应用时，二维可视化主要表现在如下几点：其一，动态潮流法。潮流作为电力调度运行中常见情况，动态潮流的可视化不仅能够将潮流变化情况实时展现，还能够根据潮流数量、流动速度确定负荷情况，同时，还能够通过限额、裕度直观掌握潮流改变大小与改变方向。所以，在电力智能化调度中，应用可视化技术，提高了数据信息直观性，为调度行为提供了便利。其二，单品图法。在二维可视化技术中，单品图法应用包含如下几点：1）有助于调度人员快速寻找单品图法下最大数据，对其所处区域做好颜色填充工作，并有效标准最大数据位置情况。2）通过系统实际运行过程与最大数据，确定扇形区域。3）通过电力系统运行情况，选择规定颜色，填充扇形区域，直观呈现电力调度数据信息。其三，等值线法。该方法能够将电力调度不同类型数据直观呈现，如：线路负载率、变压器负载率、节点电压，以此促进调度人员准确及时掌握智能电网运行情况，提高电网运行稳定性。

2.4可靠性评价方法

针对复杂电力系统的多指标体系，需要根据指标的重要程度进行赋权，从而对电力系统调度进行评价。在综合评价的方法中，主要包括主观赋权和客观赋权两种方法。主观赋权主要依靠经验决策，分别有专家法、层次法以及评价法，这类评价方法主观性成分占了多数，更多依赖于专家等人员的工作经验，因此其评价结果不够客观。客观赋权主要是采用数理统计的方法，将各参数数值化，通过目标优化、概率算法等，得到不同指标参数的差异性和有效信息量，进而确定不同指标的权重，但这种方法又不能综合考虑指标的应用价值。为了衡量电力调度系统的稳定性，需要综合考虑其历史数据，结合大数据技术，对电网调度系统的各项数据进行深入挖掘，获得电网调度的各项信息，根据数据挖掘结果对系统可靠性进行评估。

结语

互联网的不断发展，各行各业纷纷进入大数据时代，电力企业在智能化发展过程中，电网规模不断扩大，生成电力数据不断增多，增大了电力智能调度的困难度，阻碍了智能电网发展。可视化技术的出现与应用，能够及时预警电网运行中潜在故障，并准确定位、直观展现故障点，辅助调度人员及时解决故障，促进电网稳定运行，全面提升电力智能调度水平，推动电力行业可持续发展。

参考文献

[1]韦雅，田珂，丁博，等.基于物联网的电网调度信息全局监控方法研究[J].信息技术，2020，44（03）：144-147.

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