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摘要：地区电网智能调度支持系统作为地区电网调度业务开展的技术支持系统，具有非常重要的地位。通过系统的建设，能够提高电网装备水平和驾驭电网的能力，有效减少故障发生的概率和机会，更好地保障电网安全、经济、优质、环保运行。本文在介绍国内外智能调度发展现状的基础上，介绍了地区电网智能调度支持系统的架构以及技术实现，并对系统的综合效益及未来的技术发展进行总结和展望。
关键词：智能调度；支持系统；地区电网；数据挖掘；驾驶舱
中图分类号：U665文献标识码： A
随着电网规模的日益扩张，电网结构日益复杂，而经济社会对电网的供电可靠性及服务水平的要求越来越高，为保障电网的安全、稳定、经济运行，国家将大幅度降低能源消耗强度和二氧化碳排放强度作为约束性指标，同时，电网全面启动节能发电调度，需要进一步转变电力发展方式和调度工作模式。因此，电网调度正逐步从“经验型、分析型”转变为“智能型”，调度技术支持系统也逐步向具有“标准化、集成化、流程化、一体化、智能化、自动化”等特点的“智能调度”方向发展。
1系统总体架构
地区电网智能支持系统整体架构如图１所示。
整个系统架构应采用基于中间件技术的数据总线技术方式实现，支持面向服务的软件体系架构。以中间件作为系统的通信和集成框架，以电网统一建模为核心，构筑基于数据总线的遵循公共信息模型－组件接口规范（ｃｏｍｍｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ／ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｉｎｔｅｒｆａｃｅｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ＣＩＭ／ＣＩＳ）的开放式信息集成系统的支撑平台，并支持以ＳＯＡ架构技术为基础的对外服务提供，以实现整个一体化电网运行智能系统支撑平台的建设。整个系统的体系架构在整个安全防护安全区的基础上实现，在系统生产控制大区和管理信息大区内以统一电网监控模型和统一电网管理模型为核心均建立相应的数据平台，通过一定的镜像技术实现内外两平台的统一。
图１电网运行智能系统支撑平台框架结构
2系统总体建设与技术实现
智能支持系统整体架构如图２所示。
按信息数据的采集、传输、存储、提取、展示与应用的实现，智能支持系统分为三个重要层次，即运行综合驾驶舱（上层）、数据挖掘与数据融合（中层）及数据子系统（底层）。
图２智能支持系统三层架构图
2．１运行综合驾驶舱技术
地区电网智能调度技术支持系统面向地区级调度各专业，系统功能分为实时监控、在线分析、调度计划和调度管理四类。调度电网智能调度技术支持系统的总体架构如图３所示。
图３地区电网智能调度运行综合驾驶舱结构
针对系统不同应用对象，依据系统工作人员工作内容、岗位性质及重要程度，将应用对象划分为调度员、领导和其他生产人员三种类型。
地区电网智能调度技术支持应用系统在国家电网“一体化”总体思想的指导下，结合目前已经在地区电网得到成熟应用功能和可预见的电网智能调度新的应用需求，主要包括监视控制、在线分析决策、运行策划和运行管理四类应用，其内容将随今后技术发展情况和应用需求变化的要求进行滚动更新。
2．２数据挖掘与多源数据融合
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、事先不知道的、潜在有用的信息和知识的过程。
多源数据融合的本质是将不同来源、不同模式、不同介质及在时间、空间上冗余和互补信息加以有机结合，寻求一种更为合理有效的信息组合准则，对评价和控制對象的一致性进行解释和全面描述，继而制定优化控制策略。多源数据融合技术的性能比系统各个部分简单相加的性能更为优越，能从海量的数据筛选出各部门所需要的数据并呈现出来。比如：调度员关心的是网络的拓扑分析、安全性、告警处理、重载情况等；领导仓决策所关心的是时空模式、待定模式、互动模式和恒定关注。因此本方案采用三种不同的融合方式：按工作流的融合方式；按调度员的思维模式融合方式；按领导决策的融合方式。这三种融合的方式所关注的信息不同，因此如何从这些海量数据筛选出各部门所关心的数据并呈现出来，是多源数据融合技术的研究内容。
局部信息融合输出为系统的状态特征和描述解释，全局信息融合输出为领导仓、运行方式、调度等部门作出的对策建议和辅助决策。这种多源数据融合根据不同信息种类和融合目标采用不同的融合技术，融合理论和技术主要分为：基于统计融合方法，从机理上说是目标的模式识别问题；基于信息论融合方法，是依靠观测参数与目标系统身份之间的映射关系来对目标进行标志的方法；基于智能技术融合方法，是人工智能在工程领域的应用，提供状态解释和辅助决策等功能。
2．３数据子系统
底层子系统包含很多传统的自动化系统，通过相应的适配器和调度支持系统进行信息交互，如图２所示。
这些子系统包括：ＥＭＳ、电网备用调度自动化系统、ＷＡＭＳ、煤耗在线监测系统、烟气脱硫远程实时监测与脱硫电量考核系统、、发电辅助服务考核系统、节能发电调度技术支持系统和调度生产管理信息系统等
3结论与展望
通过电网智能调度系统的研究和建设实施，全网调度技术支持系统将会更加适应电网一次发展的需要，更加符合和适应全网“一体化”管理工作的要求，其必将产生积极的经济效益和社会效益。针对目前系统存的不足，未来智能调度系统技术应从以下几个方面进行研究。
ａ）多源信息融合技术。数据融合技术是对传统模型仿真决策的补充，也是实际系统的有力工具。但海量、时变及移动数据融合技术是难点。智能调度系统不仅要对省级电网一、二次设备的运行工况进行在线监视和预警，也要对影响电网运行的其他实时信息进行监视和预警，包括气象预报和实时气象卫星云图信息、雷电监测等，同时要评估这些信息对电网的影响范围和程度。
ｂ）超实时仿真技术。超实时是调度的最佳方法，目前预测、模式识别、神经元网络、人工智能等方法是发展方向，并行、分布式及充分利用硬件资源是高效实用的方向。
ｃ）静态与动态、离线与在线同步技术。互动是智能电网的目的和本质要求。随着信息技术的发展，越来越多的计算可以在线进行。实时的在线互动计算不但可对当前系统的安全水平做出评估，而且可以给出预防控制策略，辅助调度人员调整运行方式，提高电网的安全运行水平。
ｄ）协同决策技术。协同决策技术研究的实质就是应用系统通过计算机软硬件技术来改善传统上由人脑来完成的思维分析过程。在目前人工智能尚不足以完全取代人脑思维的技术水平下，可以通过研究人脑的思维过程，并以此为基础开发出可以帮助人脑加速或缩短其部分思维过程的工具，帮助分析人员寻找问题相关数据，理解其内在含义，建立相应分析模型，最后得到决策信息，是协同决策技术研究最根本的目标。
ｅ）移动、交互与云计算技术。电动汽车等移动负荷的接入使得用户需要与电网交互。云计算的引入改变了智能电网的信息处理方式，使整个调度决策更为高效，成本更低。
参考文献：
［１］帅军庆．特大型电网高级调度中心关键技术［Ｍ］．北京：中国电力出版社，２０１０．
［２］赵亮，钱玉春．适应集约化管理的地区电网调度集控一体化建设思路［Ｊ］．电力系统自动化，２０１０，３４（１４）：９６－９９．
关键词：智能调度；支持系统；地区电网；数据挖掘；驾驶舱
中图分类号：U665文献标识码： A
随着电网规模的日益扩张，电网结构日益复杂，而经济社会对电网的供电可靠性及服务水平的要求越来越高，为保障电网的安全、稳定、经济运行，国家将大幅度降低能源消耗强度和二氧化碳排放强度作为约束性指标，同时，电网全面启动节能发电调度，需要进一步转变电力发展方式和调度工作模式。因此，电网调度正逐步从“经验型、分析型”转变为“智能型”，调度技术支持系统也逐步向具有“标准化、集成化、流程化、一体化、智能化、自动化”等特点的“智能调度”方向发展。
1系统总体架构
地区电网智能支持系统整体架构如图１所示。
整个系统架构应采用基于中间件技术的数据总线技术方式实现，支持面向服务的软件体系架构。以中间件作为系统的通信和集成框架，以电网统一建模为核心，构筑基于数据总线的遵循公共信息模型－组件接口规范（ｃｏｍｍｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ／ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｉｎｔｅｒｆａｃｅｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ＣＩＭ／ＣＩＳ）的开放式信息集成系统的支撑平台，并支持以ＳＯＡ架构技术为基础的对外服务提供，以实现整个一体化电网运行智能系统支撑平台的建设。整个系统的体系架构在整个安全防护安全区的基础上实现，在系统生产控制大区和管理信息大区内以统一电网监控模型和统一电网管理模型为核心均建立相应的数据平台，通过一定的镜像技术实现内外两平台的统一。
图１电网运行智能系统支撑平台框架结构
2系统总体建设与技术实现
智能支持系统整体架构如图２所示。
按信息数据的采集、传输、存储、提取、展示与应用的实现，智能支持系统分为三个重要层次，即运行综合驾驶舱（上层）、数据挖掘与数据融合（中层）及数据子系统（底层）。
图２智能支持系统三层架构图
2．１运行综合驾驶舱技术
地区电网智能调度技术支持系统面向地区级调度各专业，系统功能分为实时监控、在线分析、调度计划和调度管理四类。调度电网智能调度技术支持系统的总体架构如图３所示。
图３地区电网智能调度运行综合驾驶舱结构
针对系统不同应用对象，依据系统工作人员工作内容、岗位性质及重要程度，将应用对象划分为调度员、领导和其他生产人员三种类型。
地区电网智能调度技术支持应用系统在国家电网“一体化”总体思想的指导下，结合目前已经在地区电网得到成熟应用功能和可预见的电网智能调度新的应用需求，主要包括监视控制、在线分析决策、运行策划和运行管理四类应用，其内容将随今后技术发展情况和应用需求变化的要求进行滚动更新。
2．２数据挖掘与多源数据融合
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、事先不知道的、潜在有用的信息和知识的过程。
多源数据融合的本质是将不同来源、不同模式、不同介质及在时间、空间上冗余和互补信息加以有机结合，寻求一种更为合理有效的信息组合准则，对评价和控制對象的一致性进行解释和全面描述，继而制定优化控制策略。多源数据融合技术的性能比系统各个部分简单相加的性能更为优越，能从海量的数据筛选出各部门所需要的数据并呈现出来。比如：调度员关心的是网络的拓扑分析、安全性、告警处理、重载情况等；领导仓决策所关心的是时空模式、待定模式、互动模式和恒定关注。因此本方案采用三种不同的融合方式：按工作流的融合方式；按调度员的思维模式融合方式；按领导决策的融合方式。这三种融合的方式所关注的信息不同，因此如何从这些海量数据筛选出各部门所关心的数据并呈现出来，是多源数据融合技术的研究内容。
局部信息融合输出为系统的状态特征和描述解释，全局信息融合输出为领导仓、运行方式、调度等部门作出的对策建议和辅助决策。这种多源数据融合根据不同信息种类和融合目标采用不同的融合技术，融合理论和技术主要分为：基于统计融合方法，从机理上说是目标的模式识别问题；基于信息论融合方法，是依靠观测参数与目标系统身份之间的映射关系来对目标进行标志的方法；基于智能技术融合方法，是人工智能在工程领域的应用，提供状态解释和辅助决策等功能。
2．３数据子系统
底层子系统包含很多传统的自动化系统，通过相应的适配器和调度支持系统进行信息交互，如图２所示。
这些子系统包括：ＥＭＳ、电网备用调度自动化系统、ＷＡＭＳ、煤耗在线监测系统、烟气脱硫远程实时监测与脱硫电量考核系统、、发电辅助服务考核系统、节能发电调度技术支持系统和调度生产管理信息系统等
3结论与展望
通过电网智能调度系统的研究和建设实施，全网调度技术支持系统将会更加适应电网一次发展的需要，更加符合和适应全网“一体化”管理工作的要求，其必将产生积极的经济效益和社会效益。针对目前系统存的不足，未来智能调度系统技术应从以下几个方面进行研究。
ａ）多源信息融合技术。数据融合技术是对传统模型仿真决策的补充，也是实际系统的有力工具。但海量、时变及移动数据融合技术是难点。智能调度系统不仅要对省级电网一、二次设备的运行工况进行在线监视和预警，也要对影响电网运行的其他实时信息进行监视和预警，包括气象预报和实时气象卫星云图信息、雷电监测等，同时要评估这些信息对电网的影响范围和程度。
ｂ）超实时仿真技术。超实时是调度的最佳方法，目前预测、模式识别、神经元网络、人工智能等方法是发展方向，并行、分布式及充分利用硬件资源是高效实用的方向。
ｃ）静态与动态、离线与在线同步技术。互动是智能电网的目的和本质要求。随着信息技术的发展，越来越多的计算可以在线进行。实时的在线互动计算不但可对当前系统的安全水平做出评估，而且可以给出预防控制策略，辅助调度人员调整运行方式，提高电网的安全运行水平。
ｄ）协同决策技术。协同决策技术研究的实质就是应用系统通过计算机软硬件技术来改善传统上由人脑来完成的思维分析过程。在目前人工智能尚不足以完全取代人脑思维的技术水平下，可以通过研究人脑的思维过程，并以此为基础开发出可以帮助人脑加速或缩短其部分思维过程的工具，帮助分析人员寻找问题相关数据，理解其内在含义，建立相应分析模型，最后得到决策信息，是协同决策技术研究最根本的目标。
ｅ）移动、交互与云计算技术。电动汽车等移动负荷的接入使得用户需要与电网交互。云计算的引入改变了智能电网的信息处理方式，使整个调度决策更为高效，成本更低。
参考文献：
［１］帅军庆．特大型电网高级调度中心关键技术［Ｍ］．北京：中国电力出版社，２０１０．
［２］赵亮，钱玉春．适应集约化管理的地区电网调度集控一体化建设思路［Ｊ］．电力系统自动化，２０１０，３４（１４）：９６－９９．