张婧
国网山西省电力公司忻州供电公司，山西 忻州 034000
摘要：现如今，随着我国经济的快速发展，电力企业的发展也在加快。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
引言
随着我国科技的快速发展，大数据技术已经在很多领域得到普遍应用。电网控制中心是电网运行的指挥中心，包含了大量的网络流量数据、协调运作的基本的数据和其他相关信息，这些信息都是对资源的数据分布，生产管理和资产管理。目前各个系统间的数据交互和数据集成难度越来越大，其主要原因是在集中分布的条件下，各个电网调度中心的信息处理系统是独立自主运行的，所以易形成分散零碎的数据，不能正确地、及时地分析和使用数据。基于上述原因，电网调度中心主要运用数据集成的办法来增强数据的多源分析处理能力。
1电力调度大数据介绍
电力调度大数据主要体现在多数据融合、数据可视化、大规模结构化存储３个方面。多数据融合是电力调度大数据应用的核心。传统的调度系统如D5000系统、调度生产管理系统、电量采集系统、缺陷管理系统、调度工作评价系统等往往独立配置，各系统间数据不互通，保护、方式、自动化等专业数据彼此独立，形成信息孤岛。电力调度大数据的多数据融合性有力地破除了信息孤岛的数据壁垒，增强了数据的耦合度；电力系统运行和电网检修的特征和规律一般较抽象，难以发现，电力调度大数据可视化的优势有效解决了该问题，图形化展示海量数据中隐藏的内在联系，便于各部门信息的传递与经验的分享；电力调度大数据大规模结构化存储为点多面杂的电力数据提供了一个全方位、多联系的媒介，可规模化存储历史数据，为统计分析提供数据基础。
2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。熵权法来源于信息论，无论理论基础还是应用前景，都有不错的参考价值，可被应用于电力调度系统的稳定性评价。熵权并不代表该指标的重要程度，而是对评价指标的变异程度进行区分，只有对整个系统进行综合，才能有效反映各参数的价值意义。
3大数据在电网调度应用
3.1异常数据统计分析
异常数据统计分析的作用是从电力系统海量信息中自动挖掘错误或异常数据，达到错误异常提示的目的。电力系统中的错误、异常数据往往预示着电网中设备的故障或异常状态，指引调度管理者处理电网缺陷，提升电网的稳定性。
例如，负荷突变推送，系统实时采集各县域总加负荷，并形成负荷曲线，当某县域负荷突增或骤减时，自动生成负荷异常记录，并通过短信的形式告知调度专责。又如厂站运行率，系统自动统计每座变电站当前通讯状态、当月通讯中断时长，并算出一定时间段内的厂站运行率，厂站运行率较低的说明厂站自动化设备故障或通讯通道欠佳，供调度自动化专责参考。再如遥控失败、遥信异常、遥测异常、监控信号频发统计，更是直指SCADA基础数据缺陷，有助于提升调度自动化基础数据水平。
3.2数据整合
对接入的多源数据进行有效整合，以实现数据模型统一，保证数据有效性、可用性和准确性，然后经过抽取、转换和装载，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具等对其进行分析和处理，最后将分析结果呈献给用户，为用户的决策过程提供数据支持。实现统一数据模型，平台接入多源信息后，将采用满足D5000标准的电力数据模型，对异构数据进行重新统一建模，实现平台数据模型的统一，根本上解决组织数据分散重复、口径不一致、共享困难造成的信息孤岛等问题，从而真正意义上实现了统一数据标准，提升平台支撑能力，同时支持用户利用公式定义模型，根据实际业务需求自定义模型。
3.3实现数据共享
电力调度大数据平台系统可以实现数据共享，统一管理。以鞍山调度为例，因为调度现有的业务系统是由不同的厂家开发、运行，数据存储方式独立，数据不互通，给我们数据分析、共享和统一管理增添了工作量和难度。所以我们提出用Hadoop分布式文件系统结构搭建一个数据模型统一、共享的大数据应用平台，把各个业务系统数据整合在一起，既方便我们自己做数据分析，也方便其他专业查询实现数据共享。
3.4调度各专业精益化管理
对于电力调度管理者来说，收集数据是一切分析与决策的前提。而调度大数据系统天然具有数据优势，可为调度各专业精益化管理提供全方位的平台。调度控制专业可集成过载设备监视、预计设备过载、设备过载统计功能；调度计划专业可集成输变电设备检修浏览、清洁能源出力消纳、等效平均负荷等功能；设备监控专业可集成全网监控信息展示、监控信息分析、油温负载率越限、电压越限、无功电压潮流等功能；继电保护专业可集成远方操作统计、保护设备统计、保护缺陷分析等功能；自动化专业可集成状态估计、厂站运行率、缺陷分析、智能告警等功能，甚至是调度综合管理也会得益于它的强大数据处理能力，生成全网人员管理、调度工作评价、网站栏目发文统计、会议室管理等实用性功能。
结语
针对当前调度系统准确性低、动态特性繁杂、时效性差的问题。本文提出了采用改进权熵法来衡量电力调度系统的可靠性，利用系统的权熵值对电力调度系统进行衡量，并与越限电压风险法进行对比。从结果上看，利用权熵法对电网调度系统的可靠性评估考虑更周全，不仅考虑电压越限的风险同时考虑了电压分布对于电力系统稳定性的影响，灵敏度更高，更适合用于电力调度系统的可靠性评估。
参考文献
［1］郭宁，胡志冰，闫志杰．基于大数据的配电网最优规划模型设计［J］．自动化技术与应用，2020，39(6):114－118．
［2］陈江兴，梁良，付俊峰．基于大数据的智能电网数据调度与快速分发方法研究［J］．电测与仪表，2020，57(6):88－93．
［3］郑善奇，孟令愚，刘为，等．基于大数据的智能电网信息调度算法分析与改进［J］．计算机与数字工程，2018，46(12):2419－2424．
［4］李金讯，颜清，吴秋佳．基于大数据及人工智能的大电网智能调控系统框架［J］．通信电源技术，2020，37(3):5－7．
［5］赵林，张令涛，马仲佳，等．基于大数据技术调度端电网模型管理和分析架构［J］．电网技术，2017，41(12):3750－3756．