广东电网电力大数据现状及主要发展思路

对大数据的概念进行了阐述,结合广东电网有限责任公司（以下简称广东电网）在大数据方面的已开展的研究,从数据基础、资源基础和已应用领域三方面,对大数据在电力系统中的应用现状进行分析。基于大数据在电力系统应用存在的问题,总结并分析了电力大数据处理技术的三个层面：关键支撑技术、电力应用技术、标准和数据模型,在此基础上探讨了广东电网大数据的发展思路。     

基于规则的电力数据指标检查系统设计与实现

随着电力系统业务的不断扩大,数据质量问题不断积累。为了解决电网生产管理信息系统因误发、缺失以及延迟发送等原因导致的数据不完整、数据属性不一致、重复等数据质量问题,设计了一种基于规则的电力数据指标检查系统。该系统针对电力数据特征创建质检规则,标记数据质量问题并根据规则权重进行综合质量评估,能够对比多个数据表规则通过率,然后进行可视化展示,最后即时生成数据质量评估报告。实际应用表明,该系统实现了对电力数据质量的检测和评估,确保了数据的及时性、准确性和完整性,降低了后期人工修复成本,提升了电力企业生产管理信息系统数据的精益化管理。     

全面数据质量管理框架在配电网领域的应用分析

电力数据质量问题日益突出,影响了电力数据挖掘和能源大数据分析的准确性和有效性。本文针对当前电力系统新环境下配电网数据特点及产生数据质量问题的原因进行梳理,获得数据质量出现的主要影响因素;给出提升配电网数据质量的管理平台架构,并对数据质量评价和数据质量控制两个核心技术内容进行分析;提出考虑数据质量管理需求的异常数据剔除及修复策略,实现对不同类型的数据进行动态治理及数据修复。最后通过实际配电网数据验证了质量管理和提升效果。     

高比例电力电子电力系统过电压(一)：定义、分类及相关要求

随着新能源发电设备的大量投运和大容量交直流输电工程的相继投产,我国已初步形成高比例电力电子电力系统的基本格局,以过电压为代表的安全问题日渐凸显。然而,高比例电力电子电力系统过电压起因众多、产生机理繁复,对新能源外送及直流输电能力构成了严重制约。为解决上述问题,该文从大电网安全稳定视角出发,首先明确电力系统过电压的基本概念及其分类,分析高比例电力电子电力系统中不同过电压的起因与波形特征。进一步围绕3个实际电网过电压问题较为突出的场景,分析不同场景下过电压产生的原因、各类设备的过电压耐受能力及限制因素,论述传统交流设备过电压及新型电力电子设备在过电压场景中可能存在的安全风险。最后,总结了高比例电力电子电力系统过电压的分析流程,并结合时域仿真算例进行论述说明。     

基于CIM/E的电网调度系统数据质量优化方法

针对电力数据采集与监视控制系统(Supervisory Control And Data Acquisition,SCADA)主站系统与变电站部分不良数据等数据质量问题,在分析现有电网调度系统数据质量的基础上,提出了一种用于提升电网调度系统数据质量的方法。该方法通过使用基于公共信息模型(Common Information Model,CIM)的高速模型交换格式CIM/E文本为载体的不同系统间的数据校验技术,采用改进的多源数据筛选较优质量数据的手段,以及根据主站状态估计对现场数据进行反馈的方法,提高了电网调度系统的整体数据质量。对比过去仅仅使用人工远程对点的方法,新的数据质量优化方式不仅提升了数据核对的自动化程度,而且节省了电力SCADA主站系统维护时间,同时减少主站系统与变电站部分不良数据的产生,整体数据质量优于从前。实践证明,这种提升电网调度系统数据质量的优化方法可以有效地提升电网调度系统的数据质量,从而保证电网调度系统安全、可靠的运行。     

大数据技术在配电网全时序运行效率分析中的应用

近年来随着配电网智能化升级改造,各类运行量测数据不断积累。由于传统的分析工具和方法限制,海量数据尚未应用到配电网运行效率分析中,其价值尚未挖掘。目前配电网运行效率分析主要对全网最大负荷时刻的电网运行断面,或假设的所有设备最大负载运行情况进行模拟分析,采用全年平均值分析设备的日常运行状态,无法准确反映出电网设备的运行区间,存在一定的局限性。主要论述了运用大数据技术进行配电网全时序运行水平分析的方法和流程,以及全时序分析过程中常见异常数据的类型和数据清洗方法。并以某地区10 kV配电变压器负载率指标的全时序分析为例,验证了大数据技术在配电网运行效率分析中应用的可行性。该方法可实现全时段监测跟踪电网运行情况,有助于识别电网运行问题的发生规律和严重程度,为电网运行方式调整和电网项目投资提供有效参考。     

实用化水火风光系统时序电力电量平衡方法

新型电力系统背景下,新能源占比逐步提高。新能源的随机性、波动性和反调峰特性使电力系统调节困难,电力电量平衡分析面临新的挑战。本文结合能源转型战略需求,首先提出了新型电力系统电力电量平衡模式,给出了电力电量平衡关键流程;接着对火电、水电、抽水蓄能/储能电源进行精细化建模,建立时序电力电量平衡模型;最后基于实际电网数据的算例分析验证所提方法的准确性和效率。结果表明,该方法能够准确反映水、火和储能机组的出力特性,给出新能源消纳情况,支撑提升措施研究,显著提升科学规划水平。     

基于生产模拟的受端电网新能源发展场景研究

“双碳”目标驱动下,受端电网新能源大规模并网,加之外来电力比重加大,电力平衡难度增加,受端电网实现清洁替代面临多重困难。基于实际运行数据,分析了新能源低出力特性及其与负荷的匹配特性,总结了高比例新能源电力系统面临的关键问题。在此基础上,建立电力系统时序生产模拟模型,基于2030年预测数据的标幺化,设计2060年案例场景,量化分析典型受端省级电网的新能源、煤电和调节资源的配置问题,以及不同新能源发展场景下实现清洁替代的方案,并提出相关措施和建议。     

基于泛在电力物联网多源信息的电网动态风险评估系统

针对当前电力调控中心难以计及多源信息对电网动态过程进行有效风险评估的现状,指出了泛在电力物联网大背景下电网风险评估所面临的挑战与机遇,提出了基于泛在电力物联网的电网动态风险评估体系架构。首先介绍了电网动态风险评估概念,并设计了基于物联网的电网动态风险评估体系流程。其次提出了如何利用泛在物联网多源数据解决故障概率动态感知、故障集动态选取、故障后状态动态生成以及操作过程动态风险评估等关键问题的处理方法。最后基于该体系架构,设计了相应的软件系统,介绍了该系统的数据源、数据中台以及主要功能模块,并结合实际案例,对系统的应用情况进行了说明。     

未来电网分析模型智能自动生成技术的研究

针对电力系统中2~3年电网滚动校核和年度运行方式分析工作数据维护工作量大的难题、效率低的难题,在分析现有电网运行分析工作模式的基础上,提出了一种未来电网分析模型自动生成的方法。该方法采用计算机图论算法,基于当前电网模型,结合未来设备投产、退役时序,进行模型重构,不同的电网断面进行孤网处理,将各连通子图重构为大电网数据模型,根据计算分析需求自动生成任意时刻的电网分析模型。     

基于云平台的计量运行数据深化应用与故障智能识别研究

针对计量自动化系统普遍存在的档案一致性差、实时监控效果不佳以及数据价值尚未深入发掘等问题,结合电网电能量数据上传要求,主要针对计量运行数据深化应用与故障智能识别开展应用研究。以云平台作为基础平台支撑,构建了计量数据智能分析平台,能够对计量档案完成质量分析,并对异常数据进行提取和处理,有效解决档案一致性问题。该平台可依据典型计量故障数据,智能化构建计量故障池,对海量计量数据进行分析,并识别出疑似的计量故障数据,辅助运维人员开展计量设备的运维工作。该平台还可基于计量海量数据的分析与挖掘,实现客户日用电情况、异常数据监控等数据高级分析应用。文中研究对于我国泛在电力物联网在计量自动化领域的实践提供了可靠借鉴。     

居民用户用电数据质量管控技术研究

为了满足低压用户对电能质量的要求,电网企业必须对采集的相关电能数据分析诊断并据此做出决策。鉴于数据质量管控技术在低压用户治理中的重大作用,首先提出了一套针对于电网企业的数据质量管控流程,采用多种校验方法来保证数据的合理性,其中校验方法包括正确性校验、唯一性校验、完整性校验和准确性校验。为了保证数据分析结果无误,对问题数据加以修正。最后,通过算例仿真验证了数据质量管控技术的应用效果。     

电力大数据智能化高效分析挖掘技术框架

随着智能电网的不断建设,各类生产经营管理活动中产生的海量、高频数据,具有实时性、易失性、突发性、无序性、无限性等特征,如何充分利用和分析这些数据,快速获取有价值的信息是当前电力大数据处理急需突破的难点。在分析目前电力大数据应用现状的基础上,构建了电力大数据智能化高效分析挖掘技术框架,同时从面向计算密集型电力大数据的特征分析技术、基于内存计算的高性能数据分析技术、电力大数据并行化分析框架及服务体系以及基于数据挖掘的母线超短期负荷预测技术4个方面详细描述了电力大数据智能化高效分析挖掘的关键技术,从而为电力业务数据的高效价值挖掘及在线决策分析提供理论依据及基础技术支撑。     

提高GIS运行可靠性的措施

为提高气体绝缘金属封闭开关设备(gas insulated metal enclosed switchgear and controlgear,GIS)的出厂质量、安装质量和运行状态,从监造、安装调试、交接验收、运行维护、技术进步等方面提出提高GIS运行可靠性的措施,并应用于广东电网中。广东电网实施了提高GIS运行可靠性的措施后,发现多起GIS制造问题及运行中的绝缘缺陷,GIS重大(紧急)缺陷率下降,绝缘短路事故减少。应用效果表明,这些措施能实现对GIS质量的全过程管理,从源头上解决GIS故障多发的问题。     

变电站站域数据智能校验平台研究

泛在电力物联网核心理念在于挖掘电网数据价值，为电网业务提供决策支撑，助力电网的稳定运行。当前，站域二次设备已延伸到电力系统每一个节点，其采集的大量信息是电网的重要数据来源。这些数据信息的正确感知和高效验证将是构建泛在电力物联网的基石。目前，由于设计理念偏差、制造工艺瑕疵、成本限制等因素使变电站内二次设备的采样系统和参数储存器运行工况存在监控盲区，一旦故障将产生大量错误数据，导致上层运用决策失效产生安全隐患。文中借鉴泛在电力物联网的核心内涵和架构，针对变电站二次设备保护数据、测量数据和装置参数这三大数据的正确性问题，建立了站域数据智能校验平台，通过二次设备数据采样双校验系统和装置参数存储系统，保障了数据感知的可靠性和有效性。     

基于集成学习的输变电设备数据质量检测方法

在数据分析的应用中,数据质量是一切分析研究的基础,针对电网运行过程中输变电设备基础数据质量不高的问题,首先介绍了电力系统不良数据的产生原因与主要表现形式,并设计了一种通过历史数据训练优化生成的随机森林(一种集成学习算法)模型,可以实现对可疑数据的检测与筛查。通过对不平衡训练样本的处理,在测试算例结果对比中,均衡样本后的随机森林模型比未均衡样本的随机森林在负样本的预测准确率高10%,相比单个决策树模型在正样本的预测准确率也高出9%,这表明了集成学习在计算效率与准确率方面相对其他机器学习分类算法的优势,以及均衡训练样本对模型准确率的提升有明显效果。     

电网设备试验数据数模统一化自动采集校验系统设计

针对电网设备带电检测和停电试验数据缺乏统一的规范、录入效率低且数据可靠性差的问题,搭建了基于数模规范化的电网设备试验数据自动采集校验系统。首先,提出了电网设备试验数据和接口通信的规范化模型,包括规约自动识别模块、数据校验模块和规约调度模块。并设计了现场数据自动采集和分析流程,实现仪器仪表与数据采集终端的数据交换。然后,考虑电网设备检测试验现场图像特点,利用基于内容分析的视频高倍率压缩编码技术,适应成像环境差异,实现高质量成像。给出了数据采集系统的硬件配置和功能实现。最后,通过平台可视化应用,证明了所提设计系统的可行性。     

配电网大数据应用综述

在智能电网的配电侧,安装了难以计数的传感、采集和测量装置的配电自动化系统,含有电网拓扑、设备运维等信息的高级配电管理系统以及与用户互动的需求侧管理系统等多个来源的数据汇集在一起,构成了配用电的大数据环境,这为企业通过挖掘应用支持配网运营决策提供了条件并带来了挑战。论文对配用大数据的应用进行了综述,介绍了配用电大数据的概念、发展和特点,以及大数据在智能用电、数据驱动的新型用电预测技术和协同调度三个方面的潜在应用前景,重点介绍了基于配用电大数据的电网运营驾驶舱技术,同时也给出了云计算、物联网、Hadoop等大数据技术并介绍了相关应用。此外,还阐述了配用电大数据数据处理的实时性、异构多数据源整合和适用于不同结构特征配用电大数据的态势感知与知识提取三个技术难点,并对配用电大数据的发展进行了展望。     

电网调度、检修管理体制和运行机制对电网商业投资的影响分析

电网商业投资在电力市场中将受到电网管理体制和运行机制的影响.而将电网产权和电网调度分离会产生"道德风险"问题,以最简单的商业性电网投资模式为例,通过数学模型分析了三种情况下电网公司和电网调度机构的道德风险问题,并研究了不同输电权机制下的电网检修问题,基于上述分析,认为:电网及电网调度机构仍然具有垄断属性,有必要对它们提供一个合适的激励性管制机制并实施监管.     

基于MCMC方法的二次系统风险评估研究

据统计,电力系统的大面积停电事故中,有70%以上都与二次系统有着直接或间接的关系,因此一个高可靠二次系统对建立坚强、健康的电网有着至关重要的作用。从二次系统的风险程度对电力系统可靠性的影响入手,应用MCMC方法进行研究,提出了系统的四个可靠性指标作为二次系统风险大小的衡量标准。MCMC方法继承了传统MC方法的优点,且有着收敛速度快、计算结果精确、指标稳定的特点,并实现动态模拟。通过IEEE-RTS 24节点的算例仿真,说明了MCMC方法的有效性和稳定性。最后以贵州地区某电网为算例,研究该地区四种典型运行方式下的可靠性指标,结果表明在冬大的运行方式下二次系统的风险程度更大,这对于建立更加可靠安全的电力系统来说有一定的参考价值。