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2.2分析决策中心
未来调控系统应用功能具备全、快、准特征,要求每个调控中心利用相同的全网模型和数据进行分析决策,不同调控中心之间针对同一问题的计算结果一致.这样,可以将原本分散于各个调控中心的计算资源集中到一起,建设统一的分析决策中心,分析决策中心面向所有调控中心提供统一的分析服务,在降低建设成本的同时大幅提高系统的计算服务能力[12].不同于以往每个调控中心独立建设调控系统的全部功能,未来调控系统采取监视控制分布、分析决策集中的应用部署模式.根据应用功能特点,数据采集和设备控制等只依赖本地局部电网的应用功能继续部署在当地监控系统,将网络分析、调度计划和稳定分析等与全网紧密相关的应用功能统一部署在分析决策中心(见图1).
图1未来电网调控系统应用部署模式
在不同地方部署两个或更多功能相同的分析决策中心并同时对外提供服务,可以提高系统的可靠性.通过中心之间的双活或多活技术,分析决策中心的模型、数据时刻保持同步,正常情况下分析决策中心可以就近或按照负载均衡策略对外提供分析决策服务,任意一个分析决策中心故障可由其他分析决策中心快速接管业务,保证分析决策业务不中断.
2.3并行计算
分析决策中心的计算对象覆盖全网,同时又要为所有调控中心提供分析决策服务,计算任务繁重.并行计算同时使用多种计算资源,是提高分析决策中心计算速度和处理能力的一种有效手段,已经在多控制中心分解协调计算中得到初步应用[13].通过对分析决策中心硬件、数据、模型等多维度资源的动态调度,实现资源的快速分配和弹性扩展,构建基于多机多核和图形处理器(GPU)的高速并行计算框架,实现不确定潮流和多目标优化等的并行计算,可以大幅提高分析决策中心的计算速度,满足应用功能计算快的要求.
2.4大数据
电力系统大数据分析是当前的研究热点之一,在大数据的存储和访问、建模和融合、数据筛选与特征提取、数据挖掘与机器学习等方面都取得了一定的进展,未来在电力系统调控领域将得到进一步应用[14-16].大数据挖掘相比于传统方法在计算准确性和计算速度方面存在独到的优势,文献[17]基于大数据快速挖掘电网运行的薄弱点,帮助电网运行人员准确把握电网安全运行特征.未来调控系统通过构建多级电网运行知识库,借助电网运行事件序列模式关联规则挖掘技术,可根据电网运行数据特征识别电网运行轨迹;通过构建调控人员操作行为专家知识库,借助行为模式机器学习技术,可为调控人员操作自动推荐辅助决策.
2.5人工智能
人工神经网络、模式识别、多智能体和深度学习等人工智能技术已经在电力暂态稳定分析和负荷预测等领域得到了初步应用[18-19].将人工智能技术和电力系统分析技术相结合,可以为调控系统全、快、准的应用功能提供智能化解决方案.基于时序模式挖掘的设备故障预警与诊断技术,可实现跨变电站、多级调度中心的故障协同诊断.针对新能源发电的不确定性,通过智能化技术将发电计划沿着日前、日内和实时不断推进的时间进度,由不确定的运行区间逐渐逼近到一个确定的最优运行点,实现电网运行的经济、环保和市场多目标最优.新能源发电的不确定进一步加剧了电网运行风险评估的难度,智能化技术在高安全风险场景筛选、预防控制在线快速优化决策方面都能发挥积极的作用,提升电网安全风险防控的智能化水平.
3实现全、快、准应用功能的基础工作
实现未来电网调控系统应用功能全局、快速和准确的目标,面临诸多挑战,当前亟需在电网模型、数据积累,以及改进管理措施方面开展一系列的基础工作.
3.1模型云建设
电网模型是所有应用功能的基础.早期调控系统外网模型采用等值方式,不能真实反映实际电网联系,导致网络分析准确率低、误差偏大.模型拼接需要多个调控中心按一定的规则对边界部分的设备重复建模,拼接过程复杂,定时拼接也不能保证模型的实时性.为适应调控一体化和调度一体化的大运行要求,文献[20]提出了调控中心内部全业务模型一体化维护和调控中心之间多应用模型一体化共享的模型建设方案,为模型云建设积累了经验.借鉴先进的云计算技术,构建按需服务的大电网模型云,首先需要加强电网模型参数质量管控,规范厂站和设备模型的命名,避免不同调度机构之间设备重名,规范一、二次设备ID编码及有效关联,方便调控系统应用.
按照设备的调度管辖范围和业务应用需要,建立多区域多业务多用户分责维护机制,每个调控中心直接在模型云中完成管辖范围的设备建模,无需模型拼接,实现模型维护和设备参数的流程化管理,提高模型更新的实时性.通过静态规则校核与动态参数校核相结合的模型质量评价与校验,对模型数和拓扑连接关系实现双重校核,提高模型质量.根据各类业务对电网模型时间、空间和区域的不同使用需求,提供合适的模型裁剪与发布服务.
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