基于大数据的电力系统运行自动化控制系统

引言

在数字化浪潮席卷各行业的当下，电力系统作为国家能源供应的核心，正经历着从传统模式向智能化、信息化的深刻变革。海量电力设备运行数据、用户用电数据以及新能源接入产生的数据不断涌现，为电力系统运行带来新挑战的同时，也为大数据技术的深度应用创造了条件。

一、基于大数据的电力系统运行自动化控制系统概述

1.1 系统基本概念

基于大数据的电力系统运行自动化控制系统，是融合大数据技术与电力自动化控制技术的智能化系统。在电力系统运行过程中，会产生海量包含设备状态、负荷变化、电网参数等多维度数据，传统电力自动化控制系统难以高效处理和分析这些数据。该系统借助大数据技术，对电力系统全流程数据进行采集、存储、分析与挖掘，为电力系统运行控制提供数据驱动的决策支持。

1.2 系统组成结构

该系统包含数据采集层、数据存储层、数据处理层以及数据应用层。数据采集层是系统的数据源，借助于分散在发电厂、变电站、输电线路、用户等部位的各种传感器、智能电能表等设备，对电压、电流、功率、设备温度等设备信息数据以及环境数据等数据进行采集。数据存储层用于完成数据的存储，使用分布式存储、云计算存储等方式进行存储，既能满足海量存储的需求，具有良好的扩容能力及容灾能力，又能保证数据的安全与可靠性。数据处理层是系统核心，借助大数据分析算法、机器学习模型等进行数据的清洗、转换、挖掘，将有价值的数据进行提取，从而进行预测性负荷曲线、设备故障原因的分析等；数据应用层进行数据的应用，将分析处理的结果发送至相应的应用中，实现对电力系统中运行监控结果的可视化展示、优化运行的调度指令、设备运维维护建议等。

1.3 系统主要功能

平台实现的主要功能及作用能够有效确保电网安全运行。在线监测功能能够对电网系统中的各个节点的在线状态进行实时监控，使得工作人员能够对整个电网系统的运行状况进行充分地把握。负荷预测功能可以根据以往的数据和现在数据做出负荷预测的功能，为电力公司制定发电计划和制定发电计划提供帮助与支持。故障检测与预警功能能够对电力系统中存在的故障迅速地进行故障地点的分析，确定故障发生的原因，并在电力系统中发故障信息的预警提示，有效降低由于电力系统中的故障而导致的损失及故障停机时间。优化调度控制功能能够对发电成本、输电过程中引起的网损、负荷的要求等多个方面加以考虑，提供最佳的调度控制方案，并且能够有效降低由于网损及网线中所造成的损耗。设备状态评价功能能够在各个设备处于正常运行的时候对各个设备中产生的运行数据进行全面地分析，确定设备的健康运行状态，并对各个设备的故障状态进行预知，从而能够对电网系统所连接的各个设备所形成的在线状况加以判断，并作为参照的对象对各个运行设备加以检修，最终在最大程度上实现对电力设备所造成的损耗的降低，增强各个设备运行的可靠性。

二、基于大数据的电力系统运行自动化控制系统存在的问题

2.1 数据采集与传输问题

数据采集过程中存在的问题是数据接口的不统一，电力系统的规模庞大，存在着来自不同厂家的数据采集设备，在这些数据采集设备的通信协议以及数据格式上往往存在着不统一的情况，无法与新型智能化的设备和新型智能化的采集设备相兼容，引发电力系统数据采集不充分以及数据采集不准确的问题；数据传送的问题也存在多种状况。

2.2 技术更新迭代压力大

随着大数据技术的发展，新算法、框架、工具层出不穷，但电力系统运行自动控制系统的技术更新比较缓慢。系统技术改造成本较高，对系统而言，不仅需要软件系统的更新，还要求对硬件系统进行适配改造，电力公司出于资金投入大，回报周期长等原因，对于系统技术的改造犹豫不决。技术更新遇到人才瓶颈。电力行业的技术人员对大数据前沿技术不够了解，不了解大数据技术的最新发展趋势，没有掌握电力系统运行自动控制系统技术的复合型人才，导致企业在技术引进时，对技术不能够精准导向和把握技术的应用要点，导致新技术的无效使用。

2.3 管理体系不完善

电网运行自动化管理系统运行存在许多薄弱环节，其中数据管理方面没有统一的数据标准，各单位、各系统之间数据的格式不一致，数据共享程度低，产生数据孤岛，影响数据的利用率；系统运维管理方面，流程不规范，权责不清晰，发生问题后，相互踢皮球，故障处理不及时。

三、基于大数据的电力系统运行自动化控制系统优化策略

3.1 数据优化策略

数据收集与传输部分，要建设标准化的、智慧型数据采集体系。统一数据采集设备的通信协议及数据格式，优先采取具有国际或行业标准的智能传感器、智能电表等设备，兼容新、旧设备，提升数据采集的完备度和精确度。提升数据通讯网络的建设，在边远区域增设 5GBasestation、无线 Meshnetwork 等新兴通讯设施设备，扩展网络覆盖空间，提高网络带宽；采取冗余性通讯链路设计，当主要链路发生失效，备链路自动接替传输数据，保证数据传输的实时性和稳定性。建立数据湖架构，把结构型数据、半结构型数据和不结构型数据都统一在数据湖存储，以满足后续分析挖掘的大数据量需求。

3.2 技术优化策略

为了提高数据分析处理功能，应研发电力系统大数据的分析算法、模型，结合机器学习、深度学习技术，研究高精度的负荷预测模型，如基于 LSTM 的时间序列预测模型，从而提升负荷预测精度；建立智能故障诊断模型，通过卷积神经网络(CNN)对故障数据进行特征抽取、分类，完成故障的快速诊断和定位。系统集成及协同采用微服务架构，通过拆分的方式将系统的功能划分成一个个相对独立的微服务模块，借助标准化的接口实现各类微服务功能模块间的通讯协同，从而降低系统的耦合度，提高系统的可扩展性和可维护性。

3.3 安全与管理优化策略

数据安全。完善数据安全防护体系，从数据存储层通过 AES 加密算法对数据进行加密存储；采用严格的数据访问控制策略，根据不同用户的角色分配不同权限进行数据访问，防止数据的非法访问；通过数据脱敏的方法处理原始数据，避免数据信息泄露；数据使用过程中建立数据安全监测和预警系统，实时监视数据操作行为，异常操作及时预警，并进行阻断。

结语

基于大数据的电力系统运行自动化控制系统的优化，有效解决了数据、技术及管理层面的现存问题。通过数据优化、技术升级与安全管理强化，显著提升了系统的智能化水平与运行效率。大数据、人工智能与电力系统的深度融合，该系统将在新能源消纳、电网韧性提升等方面发挥更大作用，持续推动电力行业向更安全、高效、智能的方向迈进。

参考文献

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