国网泰安供电公司 山东泰安 271000
摘要：随着电网规模与互联程度的不断提高，为降低局部电网故障引发的大面积电网停电事件风险，提出建设基于大数据分析的电网风险监测平台，整合离散信息，构建电网大数据中心，深化信息融合，丰富电网运行监视手段，实现状态实时监视，实现电网风险管控从“被动式扫描”变为“主动式监测”。
关键词：电网；大数据；风险管控；
1、背景
地市公司管辖电网上联省公司电网主网架，下联千家万户，对内关系到安全生产和电网运营，对外影响到优质服务和企业形象，是电网企业发展的基础[1]。随着电网规模与互联程度的不断提高，局部潜在的电网故障引发的大面积电网停电事件风险越来越引起重视对电网运行的安全性、可靠性提出了更高的要求[2]。
当前电网运行数据缺乏共享，造成电网控制决策偏差，上下级电网调控机构，各自为政，管理信息与运行信息形成孤岛，无法协同，当上级电网运行风险与下级电网运行风险叠加时，将形成更高等级的风险[3]。
大数据、云计算等新兴技术已广泛应用在互联网领域，在传统工业生产领域中推广应用也呈逐年扩大趋势，数据共享与业务融合成为支撑公司业务发展和管理提升的必然要求，“数据资产”逐步成为企业核心资源。通过深化以营、配、调、用为代表的电网末端核心业务安全，构建以数据为资产的新型电网调控管理模式，挖掘实时、历史数据在电网安全风险预警中的应用，解决电网拓扑结构实时变化、气象预警信息获取不及时、负荷预测源端不匹配等问题，能真正让数据在高可靠性电网运行中发挥更多真正的价值，从而推动智能化、精益化电网调控。
2、主要做法
2.1平台建设需求收集
EMS系统功能完善。听取、收集调控专业与检修公司、信通公司等相关支撑单位的管理业务组织的需求，完善EMS系统功能，实现分专业的数据抓取、审核、统计和痕迹管理。
基础数据收集及完善功能建设。调控中心等专业处室密切配合，推进PMS、OMS等与EMS互联互通，落实调控基础数据应用，通过自动召唤、主动问答等方式，完成基础数据及设备台帐的建设；通过与各专业掌握的基础数据及运行系统的逐一核对，确保数据的全面、准确。一是确保核心数据准确全面。调研各专业应用需求，分析数据具体应用专业领域，补充完善了设备分季节的允许载流量等数据字段，明确温度系数变化时间节点，根据数据应用的重要程度，将应用到电网计算调度业务的核心数据标记为星级数据，在数据维护时做到星级数据无缺失、审核到岗到人。二是全面整合，完成基础数据采集和审核功能。对电网运行数据实时采集并进行审核、存储，实现EMS平台35kV-220kV设备基础数据全覆盖。一是对于电网设备检修计划、工作进度、负荷预测、等通过PMS、OMS系统与EMS 系统的互联，实现自动推送和主动调用；二是对于气象信息等数据，通过OMS系统自动录入、气象信息API接口等形式进行实时读取；三是对于发电厂、用户站等的数据，组织专业进行发电厂、站内测控设备检查、维修，或者通过电网侧潮流数据进行替代；四是对于电网设备参数、电网拓扑变化、历史断面设备参数、实时潮流的等由原参数管理模块导入数据平台，切实保证基础数据平台功能完善。、
2.2整合离散信息，构建电网大数据中心
按照“信息+模型”、集中建设、整合信息和共享应用的原则，构建数据中心。一方面，兼顾信息安全与数据共享便捷性，在三区构建数据仓库，通过隔离装置从一、二、三、四区采集电网管理信息、电网运行信息以及电网运行气象和水文信息等；另一方面，从数据源头着手，在不同应用系统统一各级电网调度设备命名，开展不良数据治理；同时，依据电网设备的链接关系，构建全网一体化模型，在各类离散的信息数据之间建立内生关联关系，为大数据的整合、查询、应用提供便捷的数据“配送”渠道。
1．数据采集
采集电网管理数据：在三区基于任务调度系统，实时采集全网各类管理数据，包括组织机构、人员、厂站、设备台账、新设备投运、设备异动、检修、保护定值、缺陷、操作票、工作票等电网生产管理数据，以及已有的结构关联关系，在大数据平台统一存储。
采集电网运行数据：基于数据平台，定时采集全网一、二区各类历史运行数据，包括遥测、遥信、遥控及遥调数据，并在大数据平台统一存储。
采用104规约将实时数据转发至III区，大数据平台接收并在III区构建开放实时数据库，提供实时数据共享机制，支持实时应用。
采集其他相关信息：采集环境信息、气象信息、规划信息、基建信息、营销信息和社会经济发展相关信息等，提高数据完整性，为大数据分析及深度挖掘应用提供全面的数据源。
2．数据治理
研发部署不良数据辨识软件，以5分钟为周期，从数据的完整性、一致性、相关性、规范性和准确性5个维度自动扫描辨识不良数据，开展基础数据治理，指导各单位有针对性开展自动化设备消缺、设备台帐数据补充完善、对应关系错误纠正等，保证数据真实可靠，并将自动扫描结果作为对各单位数据质量评价依据。
对采集到的数据进行治理，包括如下方面：
完整性：数据完整性要求数据采集没有遗漏，满足业务需求；属性完整性要求必填字段没有遗漏，参数完整。
一致性：按照统一的命名规范，保证设备名称、ID编码的一致性，包括系统间一致性和系统内一致性。确保数据能够在不同系统间或统一系统内满足唯一性约束。
相关性：按照业务需求及客观规律，在数据对象之间建立包含、隶属、连接、对应等关系，为各类数据的同步共享和广域检索奠定基础。
规范性：严格遵循《电网设备通用数据模型命名规范》，建立健全ID生成规则，实现ID及命名的规范化，完善数据字典，实现数据录入对象化及规范化。
准确性：确保设备参数真实、全面，能及时反应电网的运行工况。
3．数据整合
构建智能电网调度大数据平台，除了采集、治理数据以外，还需要建立完整的模型。结合智能电网调度控制特点，有效整合了企业模型和电网模型，实现图形、模型和组织机构、人员设备台账及业务流程的一一关联，经过治理后的图形、模型及数据形成一个有机整体，为大数据的综合应用奠定了良好的基础。
4．构建大数据中心
采用传统关系数据库+大数据平台的模式，构建双引擎驱动的大数据中心，实现分布式数据存储服务和分析计算服务一体化。兼顾先进性和实用性，采用TPC（两阶段提交算法）在应用层整合常规统计分析、电力系统专业分析计算和大数据分析。
一方面大数据平台采集和整合各类电网生产管理及运行数据，以统一基础架构支撑大数据深度挖掘应用，另一方面大数据平台作为数据交换和共享中心，有效连接了各相关业务系统，实现了数据共享和业务流程贯通，大幅提高了电网调度控制管理的协同水平。
3、实施效果
基于大数据分析的电网风险监测平台丰富电网运行监视手段，实现状态实时监视，通过信息平台实现分电压等级、分类型的主变、线路的过载、重载、油温监视和分类统计，推动电网运行状态和设备状态的监测，实现了“全网可视、辅助决策”。一是“可视化”地反映电网存在的异常情况，直观提出预警信息，控制运行风险。二是需要进行负荷转供操作时，平台可校验转供电策略，优化安全控制，防止安全事件的发生。三是可在约束条件下综合考虑可靠性、经济型等因素，提出最优运行方式的建议，能够做到未雨绸缪，有效降低潜在电网运行风险、事故。
参考文献：
[1]文云峰，崔建磊，张金江，等．面向调度运行的电网安全风险管理控制系统[J]．电力系统自动化，2013，37（9）：66-72．
[2]薛禹胜，吴勇军，谢云云，等．停电防御框架向自然灾害预警的拓展[J]．电力系统自动化，2013，37（16）：18-26．
[3]杨清波，李立新，李宇佳，等．智能电网调度控制系统试验验证技术[J]．电力系统自动化，2015，39（1）：194G199．