宋玮
国网襄阳供电公司电力调度控制中心 湖北省襄阳市 441000
摘要：在引入风能、光能等新能源的背景下，整个电网在调度的过程中产生海量复杂的数据， 转化电网运行过程中的数据成为了智能调度的重要要求。为了深入了解电网智能调度中的大 数据应用效率，论述了电网大数据智能调度的特征，并根据实际情况提出电网智能调度中大 数据的应用场景。
智能电网是在现代科学技术快速发展背景下产生 的，不断推广的过程中逐步成为我国电力工业发展的主 要方向。智能电网在本质上就是由现代信息技术与物理 电力系统共同构建成的全新电网。通过全面调查发现， 电网智能调度在运行的过程中涉及很多复杂的数据和内 容。因此，将大数据合理地应用到电网智能调度的过程 中，能够切实保证电网智能调度数据信息的安全性和准 确性。
1.电网大数据的来源
在现代科学技术水平不断提升的过程中产生了智能 电网。通过将智能电网与传统的电网调度相比较，当前 整个电网智能调度过程中所产生的各项数据会在时间推 移的过程中得到更好的填充。其中，我国的电网调度中 心的各项数据主要来源于下列几个方面：
1）基础数据。基础数据是现代电力设备在运行过程 中的一种固有的参数，在整个电力系统不断运行的过程 中，各项数据不会出现较大的变化性，甚至不会发生较 大的变化。通过对当前电网智能调度的情况进行统筹分 析，我国当前的电网规模呈现出不断扩大的趋势，还出 现了横向集成的情况，所以需要全面做好各项基础数据 的收集工作。
2）电网实时量测类数据。在整个智能电网的运行过 程中，实时量测是电网中非常重要的内容，其不仅会影 响到智能电网的发展情况，而且这也是智能电网在运行 过程中进行各项电力数据信息采集的重要条件。其中， 我国当前的电网在实时量测的过程中主要采用了 SCADA 监控系统、WAMS 以及 AMI 等。通常 SCADA 监控系统、WAMS 在应用的过程中主要负责对整个电力 运行的状态情况进行采集。AMI 在电网的调度过程中主 要负责对个人用户的数据进行收集。
3）电网准实时应用类数据。由电网智能调度的自动 化生产系统内的数据和人工输入的数据共同组合成为电 网准实时应用类数据。其中，各项数据的类型主要涉及 预测计划数据、报表数据和监控预警数据等。
4）环境数据。由气候、地貌和用地类型等各方面的 信息共同组合成为环境数据。在以往电网系统不断发展 的过程中，各项数据很少受到管理人员的重视，而在市场经济不断发展的过程中，整个电力系统的经济效益不 断提升，这时才将各项数据广泛应用到电力系统中。
2.大数据时代电网智能调度的特征
在我国电力行业不断发展的背景下，电网大数据智 能调度便成为了主要的发展趋势。通过全面了解发现， 大数据背景下电网智能调度的主要特征包括：
1）电网智能调度具有数据量大和种类繁多的特点。 由于涉及的数据量较大，且具有较强的实用性功能。因 此，在大数据背景下的电网智能调度的过程中，SCADA 系统的应用不但能够更加全面地采集到与电压和电流等 相关的数据信息，而且还能够让大数据背景下电网智能 调度信息的采集时间大大缩短。
2）大数据背景下的电网智能调度类型主要是以 结构化的数据内容作为中心，并合理地融入一些非 结构性的调度信息。结构化的数据主要涉及量测数 据和预测计划性的数据，而非结构性的数据则主要 涉及历史断面方面的数据信息和视频多媒体的数据 信息。
3）在整个电网大数据智能调度的过程中，所产 生的各项数据将分列在各个调度内，且整个智能电 网内部的调度工作在开展的过程中主要在本地进 行。因各项数据主要是从生产系统中统计出来的， 所以电网智能调度中的数据具有分布存在的特征。 正是因为电网智能调度的这个特征，有效缩短了各 项数据在传输中的距离。
4）电网大数据智能调度的安全性较高。智能调度是 整个电力系统在运行过程中非常重要的组成部分。通常 调度效率的高低直接关系到整个电力系统的运行发展。 因此，为了能够最大限度地提升电力系统的运行实效性， 需要切实保证电网大数据智能调度的安全性，建立满足 四级防护体系的大数据智能调度安全等级。当前我国的 电网大数据智能调度具有安全系数较低和数据信息获取 困难的不足。
3.电网智能调度中的大数据应用场景
在当前各种风能、太阳能等新能源的引入过程中， 各种电动汽车大规模应用，尤其是超导、储能等技术在 快速更新的过程中让中国的电网发电、输电、调度和配 电等形态发生了较大的变化。其中，通过分析发现，今 后的电网智能调度的发展趋势为大规模集中式电源与 大数据分布电源紧密整合，而大型的骨干输电网、 地方输配电网将与微网紧密结合。因此，电网调度 逐步朝着信息多元化和多向流动的趋势发展，让电 网智能调度的各项业务均出现了较大的变化。这样 将大数据技术合理地应用到电网智能调度的过程 中，能够切实保证电网智能调度的安全性和经济 性，为电网智能调度工作的正常开展提供可参考的 资料。
1)电网大数据智能调度应用架构
当前我国的调度系统和累计数据在电网大数据智能 化建设不断发展的过程中呈现出日益增多的现象。这种 现象在一定程度上增加了各个系统的关联性，所以在大 数据背景下，各类电网内的数据在集成中遇到新的智能 调度需求时，新的应用场景，即电网大数据智能调度应 用框架随之产生。通过全面分析电网大数据智能调度的 应用场景，其主要是以电网内各个信息系统的融合和大 数据集成技术作为重要的支撑条件。
2)互动负荷大范围的优化调度
通过全面调查了解发现，以往的电网调控主要是利 用发电机组的调节功能，以此达到用电平衡的状态。然 而，在整个风电间歇性的能源中，会扩大电网的容量。 因此，如果工作人员只是借助常规性的发电机组来开 展电网调度工作，无法将整个电网的调控能力充分地 凸显出来，难以真正提升电网的智能调度效率。为了 让传统的电网调度缺点得到有效的解决，切实增强电 网智能调度的效率，需要相关的电网智能调度工作人 员充分借助大数据技术，综合分析全网的负荷信息， 严格按照大范围资源优化配置的原则，逐步优化不同 时间内电网调控的决策信息。这样便能够真正强化电 网的动态感知，让整个电网系统安全运行，真正达到 优化资源配置的目的。
3)动态化预警监测及决策辅助系统
在当前电网的动态化监控条件下，通过采取在线分析的方法能及时全面地了解电网智能调度工作的实时信 息，为电网智能调度制定科学合理的决策信息提供重要 的数据支撑。这样能够真正达到强化智能调度对电网的 监控力度，全面增强电网智能调度工作人员对电网系统 运行的把握水平，真正发挥出电网动态化预警监测的作 用。其中，电力动态化预警监测体系主要具备下列作用： 一是能够对整个电网的动态化状态实时监控，同时静 态可靠性监控和热稳定在线监测、暂态功能平稳性的 在线监测及频率平稳性的在线监测等；二是能够达到 防控热稳定的在线决策辅助、防控静态的电压平稳性 的在线决策辅助及防控的暂态平稳性的在线决策辅 助等。
4.结束语
总之，在当前智能电网不断发展的背景下，对各类 智能调度的大数据需求不断增加。智能电网调度所具备 的准确性、安全性和经济性的提升在一定程度上扩大了 智能调度的应用范围。通过不断深入挖掘智能调度的潜 在因素，让大数据与多源异构数据融合，达到数据深度 分析的目的，有效提升电网智能调度的应用水平。
参考文献
[1]李晨,郑远潼,白云.大数据技术在智能电网中的应用现状及展望[J].电脑知识与技术,2021,17(15):37-38.
[2]郭晓珏,潘楠,安裕强,欧阳世波,陈启用.智能调度大数据的可视化技术探究[J].中国新通信,2021,23(03):48-49.
[3]范英乐,王浩,白玉东,李熙.基于人工智能技术的电网调度控制业务研究[J].电力大数据,2020,23(05):9-15.