基于电网运行仿真大数据的知识管理和超前安全预警-北极星输配电网

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项目背景

随着近年来互联网产业的飞速发展，“能源”和“互联网”之间的融合不断深化，产生了“以电力系统为核心，以互联网及其他前沿信息技术为基础”的能源互联网这一概念。

与互联网类似，在电力系统这一能量系统的运行与管理中，会产生大量数据与海量信息，业界普遍关注来源于量测系统的实测大数据，以“数据驱动”的思想和代替原来“模型驱动”的思想。然而，越来越多的研究者也认为，电力系统大数据并不仅仅来源于实测数据，也应该包括仿真计算的数据。如在电力系统安全稳定分析中，绝大多数实测运行状态下电网能够安全稳定运行，只有少数或是极端运行状态下电网无法安全稳定运行。

为获取足够的数据，运行人员虽然也可以通过实际试验来判断一些运行状态下电网能否安全稳定运行，但代价太高、破坏性太大，而构建仿真环境来产生仿真计算大数据是最有效和可靠的方法。无论是来自量测系统的实测大数据，还是来自仿真计算平台的仿真计算大数据，传统电力系统数据处理方法，都无法高效地从数据中获取信息、提炼知识，所以亟需借鉴互联网中大数据与云计算技术，将数据中海量信息与能源安全一体化，以更好地运行和管理电力系统。

大数据分析的核心是从巨量、复杂的数据中交叉分析，寻找变量之间的多元相关性，本文中的大数据分析是基于巨量的实测数据和仿真计算数据，将时间、天气等非电气量维度和电网拓扑结构、潮流分布等电气量维度相结合，寻求它们与电网安全稳定之间的多元相关性，实现快速、准确地电网超前安全预警。

为保证电网安全、稳定、经济的运行，运行人员通过获取一系列安全运行规则作为电网安全运行知识，实现对电网的安全预警预控。在线获得电网安全运行知识的模式主要包括电网在线安全分析和评估方法、电网关键断面和精细规则在线自动发现方法。通过对海量运行数据在线仿真分析，电网运行人员在线获得适应于在线运行方式的安全运行知识，能有效解决离线知识难以适应电网在线运行状态的弊端。

然而，在线获得电网安全运行知识的模式仅仅做到了定期刷新电网安全运行知识，但从能源互联网的发展前景看，存在着以下的缺点与不足：

1)没有总结电网运行仿真大数据中海量信息的安全特征和规律。

2)缺少知识管理功能。经过一段时间的积累，一方面电网安全运行知识较为庞杂，另一方面电网安全运行知识也没有标注适用的电网运行状态，大量知识“用后丢弃”是对能源互联网中仿真大数据和海量计算资源的浪费，需要对庞杂的电网安全运行知识进行管理，建立一个有限、通用的电网安全运行知识库。

3)在间歇性新能源的大量接入情况下，电网运行方式有可能在短时间内发送剧烈变化，超出在线刷新知识的适用范围，导致电网运行人员无法利用该知识进行安全预警。

主要创新点

1)利用电网运行大数据，建立考虑了气象因素这一非电气量因素的电网运行状态描述;

2)应用支持向量机(SVM)模型，依照关键断面是否出现对电网安全运行知识进行分层;

3)应用聚类分析方法，对海量电网运行状态进行聚类，形成不同形式的精细规则，建立电网安全运行知识库;

4)将实时电网运行数据与历史数据进行实时匹配，从而实现快速、准确的电网超前安全预警。

原标题：基于电网运行仿真大数据的知识管理和超前安全预警

投稿与新闻线索：陈女士微信/手机：13693626116 邮箱：chenchen#bjxmail.com（请将#改成@）

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