摘要：由于我国社会的高速发展，带动了我国电力行业的进步。智能电网需要全景的状态数据，针对电网运行、检修过程中产生的海量异构、多态数据，即电力调度大数据，进行数据质量分析和错误数据的精确定位是当前重要的研究课题。基于电力调度大数据和转移潮流算法的状态估计智能分析技术，可以对SCADA数据库中的某些错误数据进行精确定位，并通过实际应用验证了该方法的准确性，同时为其他应用提供了参考。
关键词：电力大数据;状态估计;转移潮流;智能分析
引言
伴随着信息化和数字化的高速发展，智能电网技术由于有着稳定性和安全性的特点，因此其在电力行业得到了越来越广泛的使用。智能电网技术的系统智能化针对电力调度智能化起着关键性的作用，而且会直接影响到电网的密集度以及准确度。本文分析了智能电网技术在电力调度智能化方面的使用，而且分析了主要的发展方向和之后的使用形式，希望可以给相关的人员提供一定的参考。
1智能电网的概述
如今智能电网主要被定义成一种实际操作的优化管理措施，借助传感器设备来进行发电，输电以及配电的时候能够实现收集整合，通过分析智能电网，可以更好地配置以及管理电力。智能电网在发展的时候，存在较多的优势，而且可以促进智能电网的安全性发展，因此需要得到我们国家电力行业的高度重视，相信在之后会获得更加广阔的发展空间。
在电网管理时期，存在的各种功能变得更加完善。其中能够选择设置通信网络体系，来涉及相关的环节。如此在数据管理时期或者是在智能电网空间信息服务等方面都能够有效地进行集成，最主要的就是电网管理工作变得更加完善。现阶段智能电网持续发展和进步，实现了智能实时互动平台，在用户和管理人员之间，管理形式得到了显著的改善，能够给用户提供完善的电力服务。在这个时期，检测电网的时候可以充分地使用分布式电源以及智能电能表，确保分时段电价政策可以顺利地落实，不仅能够平衡用电高峰期的差额，而且能够减少对于资源的浪费。
2智能电网的特征
2.1交互性
如今电力用户对于电力行业来说是比较重要的，电网运行时期，需要充分地联系用户的行为和各种设备，使其能够发挥自己的作用和价值，如此电力运行工作以及环境保护工作也能够更加顺利地进行。通过改善管理功能，可以确保用户保持良好的互动。借助智能电网表，可以掌握电力的使用情况，而且可以掌握电网公司的各种数据信息，正确计算之后把这些内容传递给各个用户。不仅如此，工作人员需要设置合理的用电时间表，确保内部的电力使用可以得到合理的控制。
2.2安全性
电网在产生故障的时候，这个系统能够保持对于用户的供电，不会产生大面积的停电情况。在自然灾害以及极端气候条件下可以保证电网的安全运行，如此也可以提升电力信息安全。
3智能电网技术在电力调度自动化中的使用和发展
3.1自动化的电力调度对于电力资源的整合
自动化的电力调度形式的主要优势就是可以有效地整个新建能源，如今我们国家电网技术持续发展，电站以及电网的数量持续增多，对于这部分电力资源的优化整合需要消耗较多的人力资源和物力资源。不过自动化的电力调度形式可以显著减少在资源整合方面的消耗，而且可以是的电力员工的工作环境变得更加安全。所以自动化的电力调度形式对于电力资源的整合规划来说是比较重要的，在智能电网发展时期发挥了重要的作用。
3.2评估电力调度
在进行智能电网的具体应用和实施时，要做好一定的评估和分析工作。可以有效地对当前的电力调度系统进行一定的优化，同时也可以全面的掌握电网的实际情况。在进行评估时，可以使用可视化技术。通过该技术实时地向相关调度人员展示电网运行的相关情况，如电力分布的情况、运行的情况、设备的容量，以及电网的稳定性等。当发现调度过程中的问题时，评估系统就会进行预警。当调度系统出现一些故障时，将会对参数系统的变化带来一定的影响，这就给调度员的工作带来了压力。但是如果能有效地结合智能电网所具备的参数分析能力，这可以帮助调度人员较快的解决这一问题。
3.3联系网络实现电力调度
如今我们国家对于智能电网的研究持续深入，开始把电网的发展以及规划和互联网进行联系，实现对于电力自动化调度的改进。电力自动化发展时期，通过把智能电网和互联网企业进行融合以及合作，可以实现对于电力资源的最大化使用。如今在电力传输和电力统一方面，互联网企业可以给我们国家的发展实现对于电力电网和位置的统计和分析，如此能够显著减少在电力传输配置时期的资源浪费问题。智能电网和互联网的联系能够有效地改进相关的方案，而且可以显著提升电力效率，改进电力调度效果，最主要的就是可以更好地管理电网传输。
4状态估计智能分析原理
a.利用状态估计对基态断面、当前数据断面进行转移潮流分析，首先定位出当前数据断面质量较差的n个厂站。b.对n个厂站逐次进行母线功率平衡分析。c.如果母线平衡则跳过该厂站对下个厂站进行分析;如果母线功率不平衡则进一步检查元件有功功率平衡情况，包括线路变压器功率平衡、线路首末端功率平衡、双回线路功率差值、主变压器有功功率平衡等。d.检查变压器分接头类型、档位是否正确。
5状态估计智能分析应用实例
状态估计智能分析实现流程如图1所示。以某省某地区电网为例，阐述基于电力大数据的状态估计智能分析技术，厂站接线如图2所示。
5月23日10—11时对某地区电网实时状态进行监测，其中10时11分和10时36分系统监测到异常，程序自动对异常进行分析结果如下。a.10时11分系统异常分析
10时11分A站状态估计指标由100%降至89%，系统定位A站500kV母线不平衡为384MW。对该母线线路变压器进行功率平衡分析，发现A站2号主变压器三侧绕组不平衡量为380MW，定位到错误量
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图1状态估计智能分析实现流程
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图2某地区厂站接线
测。将高压侧有功功率值与历史大数据对比，参考实时系统绕组曲线差值为380MW左右，更好地验证了问题定位，A站历史数据与当前断面数据对比如表1所示。母线功率不平衡通常由于线路变压器功率不平衡导致，对线路变压器平衡进一步分析即可定位具体问题。变压器绕组功率平衡分析见表2
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结束语
基于电力调度大数据及转移潮流算法的状态估计智能分析技术，实现了电网SCADA数据的实时错误辨识，从根本上解决了人工核实量测错误工作量大、效率低、成本高的问题，为调度及自动化人员提供了良好的工具，实际应用表明该方法可以对电网遥信、遥测状态跳变进行准确定位，方便调度及自动化人员发现并解决故障，极大提高了SCADA错误量测定位水平。
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