基于智能电网调控技术支持系统的设备监控大数据分析

摘要：随着能源互联网时代的到来，智能电网的安全稳定运行面临着前所未有的挑战。本文基于大数据分析技术，构建了一套完整的智能电网调控技术支持系统，包括数据接入层和存储层的整体架构设计，以及统计分析、趋势预警、智能搜索三大功能中心。通过建立电网监控可视化、故障智能告警、智能运行监视、风险智能评估、运行辅助决策等功能单元，实现了对电网设备的全方位监控和智能化管理，显著提升了电网运行的安全性、可靠性和智能化水平。

关键词：智能电网；大数据分析；设备监控

在能源革命和数字化转型的双重驱动下，传统电网正在向智能电网快速演进。然而，海量设备数据的实时监控、复杂故障的快速诊断、系统运行风险的精准评估等问题，始终是制约智能电网发展的关键瓶颈。为此，需借助大数据分析技术，构建智能化的调控技术支持系统，实现电网设备状态的实时感知、故障的提前预警和智能化决策支持，从而保障电网的安全稳定运行。

1基于智能电网调控技术支持系统的设备监控大数据分析

1.1整体架构

需要对数据信息进行全过程、全方位的深入挖掘，明确数据间的联系，以此对智能电网调控技术支持系统进行大数据分析。一是数据接入层。智能电网调控技术支持系统的汇总整合数据主要来源有以下几个方面：生产管理、配电管理、能量管理、气象管理、调度管理以及云平台等系统，接受具有非结构化、半结构化以及结构化等异构特征的数据，经FTP、MQ等数据接入方式与Sqoop、Flume等方式结合，实现抽取数据的标准化，在智能电网调控体现了相关数据的高质性、统一性以及全面性。二是数据存储层。以数据接入层为基础，实现上层数据的存储，系统通过传统关系型数据库以及内存数据库之间的结合，通过分布式文件系统HDFS存储调控业务中的非结构化数据，从而开拓了视频、音频、文本文件等非结构化数据的存储方式。

1.2功能体系

一是统计分析中心。基于数据模型标准化，数据采集、存储和治理的结果，建立大数据分析模型，对结构化电力监控业务相关数据进行统计分析，提升统计数据源的质量和精度。二是趋势预警中心。使用基于时序预测、数据挖掘、深度学习的大数据分析技术，完成判断设备状态以及电网态度趋势的应用模型。三是智能搜索中心。将全方位且灵活多变的获取信息方式提供给智能电网调控支持系统，以此来提高用户预定信息以及重要事件的智能推送能力。四是技术路线。以监控业务需求为牵引监控运行大数据分析系统，对多维数据源进行因果关系检测和相关性分析，生成大数据模型。并根据相关需求，通过人工经验对大数据模型进行初筛以及具体业务的对接，完成智能电网监控运行的实际工作，实现研究模型与业务关联性的转变。

2设备监控大数据分析及应用

2.1电网监控可视化单元

该单元主要提供电网风险、电网异常与设备过载展示功能。利用可视化技术在一张图内集成电网运行在线监控信息，便于调度及值班人员直观查看电网整体运行情况。同时，以离线地图的形式将电网运行过程中的实时故障、风险、安全隐患、过载等信息进行分类、分级和分区域标记，更加清晰呈现出电网运行过程中的风险隐患，实现电网监控的可视化目标[1]。

2.2电网故障智能告警单元

该单元主要提供事故/缺陷智能诊断、事故/缺陷逻辑运行维护/监视、历史事故/历史缺陷/频发信号查询、分段分类统计、实时报文接收监视功能。面向设备缺陷信号和重要信号建立分析程序，从变电站集中监控应用模块中获取前置采集的二次信号、缺陷设备配置、重要用户配置等信息，对系统中输入的调控操作序列实行设备信号匹配校验，并通过调阅信息库获得具体操作方案，借此实现对告警信息的智能分析判断，及时向调控人员发出提示及解决措施等信息。同时，为解决电网中发生复杂故障情况下海量信息分析与处理问题，通过对主网故障智能诊断技术进行研发，引入人工智能技术进行多平台数据分析处理、完成故障事件推理，在此过程中排除扰动事项，对故障损失负荷、故障等级判定进行智能分析，并生成复电方案，实现信息全局自动扁平化、对象化发布，有效提升电网事故应急协同水平、发挥辅助决策价值。此外，面向不同类别信号分别建立针对性研判与分析处理机制，例如对于一、二类信号，综合考虑网架结构、挂牌、开关数据、刀闸状态等信息进行研判，生成科学的处置方案，并将处置要求推送至相关人员处；对于三、四、五类信号，选取一定时间范围进行信号检索，判断有无漏发信号，并生成对于越限信号、信号越限设备电压的动态监视机制[2]。

2.3电网智能运行监视单元

该单元主要提供关键设备负载监视、电网运行断面监视、母线电压监视、主变温度监视与电压监测功能。在具体功能实现上，建立对于关键设备电流、电压越限情况，电流重载次数、持续时间的自动监视；对主网自动化系统的关键断面进行监视，便于在断面过载情况下辅助生成转供方案。

2.4电网风险智能评估单元

该单元主要提供电网实施运行风险、限电策略序位评估、负荷预警、操作序列风险评估与设备健康水平展示功能。在具体功能实现上，对电网主设备建立不间断扫描机制，动态分析引发失压现象的成因及其可能诱发的事故事件等级，并结合风险等级生成相应管控方案，保证实现风险可视化处理；在当前网架中对关键设备负荷、潮流与稳定水平等数值进行模拟，对限电序位、操作序列等进行评估；引入专家规则库、机器学习、BP神经网络、自然语言识别等技术，建立电网48h负荷曲线，实现分钟级预测功能，并批量化生成转供方案，自动消除安全隐患。

2.5智能运行辅助决策单元

该单元主要提供供电范围分析、事故事件评级、转供预案自动生成、检修计划统计分析、断面绘制与调度日报等功能[3]。在具体功能实现上，结合电网实际运行状态提供当前供电设备及供电通道的可视化信息，辅助完成对供电范围的分析；提供当前网架架构或任意时刻的电网运行断面，支持对设备失压、故障情况的模拟，并整合故障损失负荷、变电站及用户数等信息进行事故事件等级的评定；对事故通道建立智能识别与排序机制，面向特定通道匹配定值，并以自动扫描的方式完成运行方式判定，生成转供预案；利用OMS系统进行检修申请单、停电指标统计的自动生成，并且完成数据筛选与统计分析；针对电网运行断面进行实时监视，借助人工方式进行断面信息维护，通过输入名称即可查询断面数据；结合电网拓扑结构与智能推理规则进行调试道闸操作逻辑建构，依据调试设备状态进行道闸、开关等操作顺序的推理，实现智能成票目标，有效释放人力；建立自动开关巡检机制，整合EMS数据进行关键设备开关的自动巡检；自动生成调度日报、值班日志分析报告，辅助调度日常管理。

2.6配置管理单元

该单元主要提供知识库、限电序位策略配置与通讯录配置等功能。通过建立知识库，支持对“过滤关键字”“判定关键字”“动作类型”等信息的维护；支持对安自装置、通讯录进行配置，执行稳控执行站编辑操作。

结束语：本文构建的智能电网调控技术支持系统，实现了从设备监控到辅助决策的全过程智能化管理。未来，随着人工智能技术的不断发展，系统将进一步整合深度学习、知识图谱等先进技术，打造更加智能化的电网监控体系，为智能电网的建设与发展提供有力支撑。

参考文献：

[1]旷平.电网调控大数据平台体系架构及关键技术[J].电工技术，2023，（S1）：10-12.

[2]田黎耀.智能电网输变电设备集中监控信息数据统计应用[J].互联网周刊，2023，（19）：72-74.

[3]夏盛海，金宇，杨攀，等.基于大数据分析技术的电网智能调控分析方法[J].电力大数据，2022，25（03）：51-58.