电网智能调度辅助决策系统研究
基于云计算的智能电网调度优化研究
基于云计算的智能电网调度优化研究智能电网调度优化研究基于云计算智能电网调度优化是实现电网运行高效性和可靠性的重要技术之一。
随着云计算技术的快速发展,将云计算与智能电网调度优化相结合,可以有效提高电力系统的调度效果和降低成本。
本文将着重探讨基于云计算的智能电网调度优化研究。
一、云计算技术在智能电网调度优化中的应用云计算是一种基于互联网的计算模式,可以通过虚拟化技术将计算资源、存储资源和应用程序等统一管理,在电网调度中具有以下优势:1. 弹性计算:云计算能够根据电网负荷的变化,动态调整计算资源的分配。
通过弹性计算,可以有效应对电力负荷峰值,提高电网调度的灵活性。
2. 数据存储与共享:智能电网调度需要处理大量的数据,包括电力负荷数据、电力市场数据等。
云计算提供了高效的数据存储和共享机制,可以方便地获取和处理这些数据,提高电网调度的效率。
3. 分布式计算:云计算可以将电网调度任务分解为多个子任务,分布在多个云服务器上并行处理。
通过分布式计算,可以快速完成大规模的电网调度优化问题,提高调度效果。
4. 安全性和可靠性:云计算提供多重备份机制,保证电网调度数据和计算结果的安全性和可靠性。
同时,云计算平台具备高度可用性,能够保证电网调度的连续性。
二、基于云计算的智能电网调度优化研究内容1. 数据挖掘与预测模型智能电网调度需要充分利用历史数据进行负荷预测、市场价格预测等。
基于云计算的智能电网调度优化研究可以利用数据挖掘技术构建相应的预测模型,提高电网调度的准确性。
2. 优化算法设计与实现智能电网调度优化是一个多目标、约束复杂的优化问题,需要设计高效的优化算法进行求解。
基于云计算的智能电网调度优化研究可以针对电能调度、电力市场交易等问题,设计合适的优化算法,并在云计算平台上实现。
3. 调度任务分解与并行计算云计算架构可以将电网调度任务分解为多个子任务,并行地进行计算。
基于云计算的智能电网调度优化研究可以探索合适的任务分解和数据划分策略,以及高效的任务调度算法,提高调度效率。
基于人工智能的智能化电网调度控制系统设计与实现
基于人工智能的智能化电网调度控制系统设计与实现随着科技的进步和发展,人工智能(Artificial Intelligence, AI)在各行各业中发挥着越来越重要的作用。
其中,智能化电网调度控制系统设计与实现是一个备受关注的课题。
本文将对基于人工智能的智能化电网调度控制系统的设计和实现进行探讨。
一、智能化电网调度控制系统的重要性随着电力系统规模的扩大和复杂程度的增加,传统的电网调度控制方法逐渐无法满足需求。
智能化电网调度控制系统的设计和实现,可以通过人工智能技术提高电网的可靠性、稳定性和安全性,进一步提高电网的运行效率和经济性。
二、基于人工智能的智能化电网调度控制系统的设计原理1. 数据采集与处理智能化电网调度控制系统通过传感器等设备采集电力系统的各种数据,包括供电负荷、电压、电流等。
通过人工智能算法对采集到的数据进行处理和分析,形成对电力系统状态的准确描述和预测。
2. 智能化调度决策基于人工智能的智能化电网调度控制系统利用优化算法对电力系统进行调度决策,并实时对电力系统进行优化控制。
通过对电力系统历史数据和实时数据的学习,系统可以不断提升调度控制能力,适应复杂多变的运行环境。
3. 智能化设备协同智能化电网调度控制系统可以通过与各类电力设备的通信协议,实现与电力设备的协同控制。
通过与变压器、开关设备、智能电表等设备的联动,实现电力系统的智能化运行和优化控制。
三、智能化电网调度控制系统的关键技术1. 数据挖掘和建模技术通过对大量历史数据的挖掘和建模,可以帮助智能化电网调度控制系统准确预测电力系统未来的负荷和运行状态,为调度决策提供准确的依据。
2. 优化算法通过使用优化算法,智能化电网调度控制系统可以对电力系统进行最优调度,实现最佳的供电效果和经济效益。
优化算法可以有遗传算法、模拟退火算法等。
3. 通信与协议技术智能化电网调度控制系统需要与各种电力设备进行通信和数据交换。
通信与协议技术的应用可以实现系统与设备之间的信息交互和协同控制,实现电力系统的智能化运行。
电网智能调度自动化系统研究现状及发展趋势
电网智能调度自动化系统研究现状及发展趋势摘要:在电网运行中,对电力的调度处于中枢地位,调度的自动化、智能化也就成为了电网运行的基础。
我国电网调度自动化目前取得了较为长足的发展,不过若是电网处在非正常状态下,则依旧需要依靠人工经营对问题进行处理。
然而随着电网规模的不断扩大,对于人工经验的依耐性应当是需要日益减少的,因此,我国的电力智能调动自动化还有较长的一段路要走。
关键词:智能调度;调度自动化;智能电网1我国电网智能调度自动化系统的发展现状电网调度是为了确保电网可以安全使用,从而为人们提供稳定的电能,其在电网运行中发挥着基础性的作用。
随着社会经济的发展,电网的规模也日益扩大。
传统调度的方式存在着很多弊端,并且日益暴露出来,因此,要迫切实现电网智能调度的自动化,提高调度的自动化水平。
就我国电网智能调度自动化建设成果来说,我国电力资源在区域上分布不平衡,而且用电负荷也存在着地域间的差别,电网调度的自动化系统的技术水平还远远不够,和社会的需求不相适应。
而且,就硬件配备来说,网络架构、输电设备等比较落后,无法实现较高的社会需求,而且未能充分利用可再生能源和清洁能源,在环境保护上还有待提高,难以实现我国能源的可持续发展。
同时,和国际上的标准比较,我国的电网调度自动化系统的技术水平还远远落后于一些发达国家。
所以,在建设电网智能调度自动化系统中,需要进行进一步的完善。
就世界的发展角度来说,电网智能调度自动化系统的发展还处于初始的阶段,很多国家也在根据自身情况的基础上,不断探索电网智能调度自动化系统。
目前,随着城市的发展,人们对城市供电的要求也越来越高,但是,目前调度的技术水平有限,再加上受到具体的地理位置的限制,因此,我国自动化技术水平还比较落后,因此,我国要充分结合自身的实际情况,研究具有中国特色的自动化系统。
自动化系统研究者要和时代发展相结合,把握好能源的利用结构,并根据产业布局的情况,从而增强我国电网的安全性,有利于充分节能减排的功效,推动环境保护,从而有利于推进自动化系统建设的步伐,推动我国社会的可持续发展。
智能电网调度控制系统研究
智能电网调度控制系统研究摘要:近年来,我国的电网调度行业得到了飞速发展,自动化程度逐渐提高。
随着以现代化信息技术为支撑的智能电网调度控制系统在我国各个地区的应用,总系统控制、地区性技术分配、电力引流等各个技术内容都实现了差异化的发展,满足系统信息化标准构建要求的同时兼顾地区性需求,使得电力调度不仅具有较高的安全性和稳定性,还不失灵活性和可靠性,资源的应用效率大大提高。
本文分析了智能电网调度控制系统技术的应用现状和存在的问题,提出了智能电网调度控制系统应用技术的发展展望。
关键词:智能电网;调度控制;系统研究引言我国的电网调度控制系统技术起源于上个世纪的80年代,当时以国、内外技术要点吸收和必备材料的准备为重点。
我国在20世纪90年代开始进行技术的自主研发和创新应用,在进入到21世纪以后,我国依靠于技术的技术研发和电网城市建设工程,在全国范围内构建了现代化智能电网调度控制系统,电力调度工作效率显著提高。
1 智能电网调度控制系统概述1.1 智能电网与传统电网的对比分析智能电网实际上就是一种可以实现对电力系统进行自动控制和自主监测的电力传输网络,主要目的是为了保证输电网络运行的稳定和安全情况。
智能电网是在利用集成的、高速的、双向性通信网络技术结合原有的电网基础上,对传统电网进行更新和升级,确保电网系统能够进行自动化与高效化的运行工作。
智能电网在运行过程中主要运用传感技术、控制技术、测量技术以及感应技术等来实现对电网系统的控制和监测的,所以与传统电网相比,智能电网的优势更加明显。
1.2智能电网调度控制系统结构特点我国智能电网调度控制系统构建的过程中,由国家电力网络科学院和中电科学院负责技术的研发,各级调度控制中心负责设计具体的技术线路,而这些工作都是在我国电力网络总公司的组织下进行的。
该公司的科研力量雄厚,正是有了这种技术支持,调度控制中心部门能更好地对该系统进行总体结构设计和功能设计。
在对总体结构进行设计的过程中,充分考虑到了软硬件的安全性。
基于人工智能的智能电网调度与控制策略研究
基于人工智能的智能电网调度与控制策略研究随着人工智能技术和智能电网技术的快速发展,基于人工智能的智能电网调度与控制策略成为了当前智能电网研究的热点之一。
智能电网调度与控制策略的研究旨在利用人工智能技术提高电网的运行效率、安全可靠性以及可持续发展能力。
一、智能电网调度与控制策略的意义智能电网调度与控制策略的研究对于提高电网的运行效率和可靠性具有重要意义。
传统的电力系统存在着调度与控制困难、资源浪费、能源消耗大等问题。
而基于人工智能的智能电网调度与控制策略可以充分利用大数据、机器学习、智能优化等技术手段,对电网进行智能化管理。
智能电网调度与控制策略能够实现电力系统的自动化和智能化,提高电网的运行效率和安全性。
通过利用人工智能技术对电网进行实时调度和控制,可以降低电网的线损、提高电力资源的利用率,减少电力能源浪费,从而降低电网运营成本,并提高整个电网系统的可靠性。
二、基于人工智能的智能电网调度与控制策略研究的关键技术1. 大数据技术大数据技术在智能电网调度与控制策略中起着重要的作用。
通过对电网中的各种数据进行采集、存储和分析,可以对电网的运行情况进行深入了解,并根据数据分析结果进行决策和优化。
大数据技术可以实现电网的实时监测和故障检测,从而及时采取相应措施来解决问题,提高电网的可靠性和安全性。
2. 机器学习技术机器学习技术是基于人工智能的智能电网调度与控制策略中的另一个关键技术。
通过对电网数据进行训练和学习,可以建立预测模型和决策模型,对电网进行智能化调度和控制。
例如,可以利用机器学习技术对电网负荷进行预测,优化电力调度策略,提高电网的运行效率。
3. 智能优化技术智能优化技术可以应用于智能电网调度与控制策略中,通过对电网中的各种约束条件进行优化,找到最优的调度和控制策略。
智能优化技术可以灵活应用于不同电网场景下,提高电网的运行效率和可靠性。
例如,可以利用智能优化技术对电力资源的分配进行优化,降低电网负荷波动的影响,提高电网的供电能力。
基于人工智能技术的智能电网调度研究
基于人工智能技术的智能电网调度研究近年来,随着人工智能技术的飞速发展,智能电网调度研究成为了电力行业一个热门的领域。
智能电网调度是运用人工智能算法和技术,通过优化电网的运行策略和调度决策,提高电网的可靠性、安全性和经济性。
智能电网调度的研究意义重大。
传统的电网调度主要依靠人工判断和经验决策,存在人为因素影响较大、决策效率低下等问题。
而基于人工智能技术的智能电网调度,可以利用大数据分析和自动化算法,在实时监测和管理电网运行过程中,实现高效、智能的决策。
首先,基于人工智能技术的智能电网调度可以提高电力系统的可靠性。
电力系统是一个庞大复杂的网络,涉及到多个发电、输电、配电等环节。
通过利用人工智能技术,可以对电力系统进行全面、实时的监测和预警,及时发现并解决可能存在的故障和问题。
同时,人工智能的自动化决策能力也可以在电网运行中进行风险评估和优化调度,保障电力供应的稳定性和可靠性。
其次,基于人工智能技术的智能电网调度可以提高电力系统的安全性。
电力系统的安全性主要包括电网的抗干扰能力、安全运行能力以及应对突发事件的能力。
利用人工智能技术,可以对电网的电气参数、负载情况、故障检测等数据进行实时监测和分析,实现对电网的智能管理和控制。
当电网出现故障或突发事件时,可以快速响应和采取相应的措施,减小事故对电力系统的影响,并及时恢复电力供应。
再次,基于人工智能技术的智能电网调度可以提高电力系统的经济性。
传统的电网调度通常采用经验和规则,容易遗漏一些潜在的优化空间。
而人工智能技术可以对电网的运行数据、负载情况和电价信息进行大数据分析,建立优化模型和算法,实现电网的经济调度。
通过合理调度电力资源的分配和利用,可以降低电网的运行成本,提高电网的效率,实现电网的可持续发展。
基于人工智能技术的智能电网调度研究还面临一些挑战。
首先,电网数据的获取和处理是一个重要的问题。
由于电网的规模庞大和数据种类繁多,如何高效地获取和处理电网数据,是智能电网调度研究亟需解决的问题之一。
电网调度自动化中的智能化研究
只是停 留在 初级 阶段 。美 国提 出 了 “nel rd Itl G i”和 i
“ r Wi ”的概念 ;欧洲则有 “mat r ”的理论 。 Gi s d e S r i G d
国际上对于智能电网并没有统一 的定论 ,但是都使用 的 是双路通信 、传感器和计算机 的电力传输和网络分配 , 主要作用是改善 电力的使用效率和安全可靠性 。
Hale Waihona Puke 标准使E 软件 组件化和开放化 。可 以即插 即用和互联 MS 互通 ,使系统集成和信息共享更加容易 。这使系统的开
发 和应用得到 了极大的空间 ,可以更好地融入到其他 的
改革开放以来 ,我 国的电力建设事业得到了迅速发 展 。通过近些年来较为成功的大型案例来看 ,我 国的电
立 的。变电站和调度站组成 了电网调度 的基本框架 ,但
是 由于信息单 向,所以系统 内部之间缺乏信息共享 。虽 然局部的 自动化程度 比较高 ,但是由于信息 的共享能力 薄弱 ,使系统 内部各个单元之 间的关 系相互分裂 ,不能 成为一个统一的整体 ,因此智能化程度较低。
电 网的建 设发 展关 系到 国家 经济发 展的命脉 。电
力市场 的背景下 ,要求 电网调度 系统展现全新 的面貌。 设计者应该有市场 观念 ,在系统 的开放性、实时性 、计 算能力 、综合决策能力方面有新 的突破 。智能调度 自动
化是智能电网运行 中最重要 的智能系统之一 ,必须立 于
二、传统 电网和智能电网的调度 区别
传 统的 电网调度 是 由变 电站和调 度 主站组成 。从
15 年 中国在东北 电网安装了遥测装置开始 ,中国便进 94 入 了变 电站 自动化系统发展时代 。从此开始 向华北 、华 东和东北的电网推广应用 。变电站 的 自动化经过 了集 中 式 、分布式的发展历程 。调度 主站系统是在2世 纪6 年 0 0 代 ,基 于计 算机数据采集 和监控的S A A研制开始建 C D
电力系统中智能化调度技术的应用与研究
电力系统中智能化调度技术的应用与研究在当今社会,电力已经成为了人们生产生活中不可或缺的重要能源。
随着科技的不断进步和电力需求的持续增长,电力系统的规模和复杂性也日益增加。
为了确保电力系统的安全、稳定、高效运行,智能化调度技术应运而生,并在电力系统中得到了广泛的应用和深入的研究。
智能化调度技术是一种将先进的信息技术、控制技术和决策支持技术相结合,实现对电力系统的优化调度和管理的手段。
它通过对电力系统的实时监测、分析和预测,能够快速准确地做出决策,有效地应对各种运行状况和突发事件,提高电力系统的可靠性和经济性。
一、智能化调度技术的主要应用(一)智能监测与数据采集智能化调度技术借助各种传感器和监测设备,对电力系统的运行参数进行实时采集和监测,包括电压、电流、功率、频率等。
这些数据被快速传输到调度中心,为后续的分析和决策提供了基础。
例如,通过安装在变电站和输电线路上的智能传感器,可以实时监测设备的运行状态,及时发现潜在的故障隐患,提前采取维护措施,避免故障的发生。
(二)负荷预测准确的负荷预测是电力系统调度的重要依据。
智能化调度技术利用大数据分析和机器学习算法,对历史负荷数据、气象数据、社会经济数据等进行综合分析,建立负荷预测模型,提高负荷预测的精度。
通过精准的负荷预测,调度人员可以合理安排发电计划,优化电力资源的配置,提高电力系统的运行效率。
(三)优化调度智能化调度技术能够实现电力系统的优化调度,包括发电调度、输电调度和配电调度等。
在发电调度方面,通过建立优化模型,考虑机组的运行成本、能耗、环保等因素,实现机组的最优组合和出力分配。
在输电调度方面,根据电网的拓扑结构和运行状态,优化输电线路的功率分配,降低网损,提高输电效率。
在配电调度方面,通过智能电表和需求响应技术,实现对用户负荷的精细化管理,提高配电系统的可靠性和经济性。
(四)故障诊断与应急处理当电力系统发生故障时,智能化调度技术能够快速准确地进行故障诊断,并制定相应的应急处理方案。
关于电网运行方式辅助决策的几点探讨
关于电网运行方式辅助决策的几点探讨摘要:随着电网规模的日益扩大,在电网运行过程中,电网事故所造成的严重后果屡见不鲜。
电网运行责任机构应根据其地方特点开展相应的控制措施。
电网运行辅助决策对调度运行的意义重大,该文对电网运行方式中每一环节的危险因素进行了分析,并提出相应的控制措施。
关键词:电网运行辅助管理策略探讨随着电网规模的日益扩大,电网故障所造成的后果屡见不鲜,电网运行责任机构应根据其地方特点开展相应的控制措施。
电网运行离不开材料的积累和技术的辅助。
如何经过实践检验,设计出一套符合控制流程,适应现代电网安全管理的辅助决策是当代电力工作人员所必须解决的问题。
电网运行决策是提高电里安全管理水平的经验依据。
最为组织人员和操作人员,电力调度员是电网的直接运行者和管理者,其工作直接决定了电网的安全开展和经济运行。
地区电网调度机构应从电力生产调度的实际出发,在工作的每一个环节,严格执行电力调度安全管理规定。
并且结合自身专业特点开展危险分析与预控活动。
在这样的基础之上,规范从接受调度受理检修到执行调度指令、现场操作的全部过程。
只有充分务实的基础管理才能切实保障电力运行监督体系。
经过实践的积累,这以上做法以在电网运行中广泛普及,开创了电网运行工作良好的安全调度局面。
提高了地区电网调度机构的管理水平,使我国电力控制技术处于世界先进水平。
1 电网运行方式中的智能调度人力调度对电网的运行来说,起到了重要的作用。
但是人工调度中仍然存在一些难以避免的问题,比如:故障原因的误判、措施处理过程缓慢等问题。
所以,如何运用智能调度加强电网运行仍然具有至关重要的意义。
智能调度的发电设计可以对电网的完善运行进行辅助,它的重要作用是可以按照一定时期合理安排输送计划、开停机计划和配电计划。
智能电网发电计划贯彻我国现今提倡的能源节约计划,努力达到电力资源优化配置的重要目标。
电力运行调度涉及到企业运营、生活居住、工业发展等社会各个方面,电网运行中的智能调度满足了电网静态发电和液态发电等要求,体现了有效的信息感知能力。
电网调度中的智能决策支持系统
电网调度中的智能决策支持系统在当今高度依赖电力的社会中,电网调度的重要性不言而喻。
它就像是电力系统的大脑,负责指挥和协调电力的生产、传输和分配,以确保电力的稳定供应和高效利用。
随着科技的不断进步,智能决策支持系统在电网调度中扮演着越来越关键的角色。
什么是电网调度中的智能决策支持系统呢?简单来说,它是一种融合了先进的信息技术、数据分析和决策算法的智能化工具,旨在帮助调度人员更快速、更准确地做出决策,应对电网运行中的各种复杂情况。
传统的电网调度主要依赖调度人员的经验和有限的监测数据。
然而,随着电网规模的不断扩大,新能源的大量接入,以及电力市场的日益复杂,这种方式逐渐显得力不从心。
智能决策支持系统的出现,为解决这些问题提供了新的思路和方法。
首先,智能决策支持系统能够实现对电网运行状态的实时监测和全面感知。
通过安装在电网各个节点的传感器和智能电表等设备,系统可以收集到海量的实时数据,包括电压、电流、功率、频率等。
这些数据经过快速处理和分析,能够让调度人员清晰地了解电网的实时运行状况,及时发现潜在的问题和风险。
其次,系统具备强大的数据分析和预测能力。
它可以利用历史数据和实时数据,运用先进的算法和模型,对电网的负荷进行预测,对电力设备的健康状况进行评估,对可能出现的故障进行预警。
这使得调度人员能够提前做好准备,制定合理的调度策略,避免突发情况对电网造成的冲击。
再者,智能决策支持系统能够提供优化的调度方案。
在考虑电力供需平衡、电网安全约束、经济运行等多方面因素的基础上,系统通过计算和模拟,给出最优的发电计划、输电线路安排和负荷分配方案。
这不仅提高了电网的运行效率,降低了运行成本,还减少了对环境的影响。
例如,在面对夏季高温导致的用电高峰时,系统可以根据预测的负荷增长情况,提前安排发电机组的启动和备用容量的投入,确保电力供应的充足稳定。
同时,通过优化输电线路的运行方式,减少输电损耗,提高电能的传输效率。
此外,智能决策支持系统还能够支持多场景的决策分析。
电网智能调度在电力系统中的应用研究
电网智能调度在电力系统中的应用研究随着电网规模的扩大、电网信息化智能化的进一步发展,电网调度自动化系统正在朝着智能化发展。
智能调度可以实现电网信息、自动化系统监控的集成与共享,完成电网监控与馈线自动化基本功能,扩展电网应用分析、用户互动等功能,实现设备管理、检修管理、停电管理以及用电管理的信息化,最终实现智能化集成型电网调度综合应用自动一体化平台。
标签:智能调度;一体化平台;调度数据集成智能调度系统是利用计算机控制技术、通信技术和网络技术等,通过使用抗干扰的通讯设备和电力仪表,采集至监控管理软件组态,形成智能化集成型电网调度综合应用的自动一体化平台。
智能化的关键技术包括动态服务器技术、调试态技术、多源数据技术、灵活快捷实时数据库、智能调度视频技术等。
智能调度的关键是决策指挥的实时性,预防大面积停电事故以及一系列连锁反应,确保电网的安全性、可靠性和安全性,是电网调度运行人员掌控电网调度系统的辅助工具,具有推广价值和应用前景,推进电网调度自动化系统的升级换代。
1 电网智能调度的系统组成电网智能调度系统组成是系统硬件和系统软件。
系统硬件主要包括综保装置、断路器、电力采集装置、隔离开关、变压器、直流电源等,通过通信设备、计算机、计量装置和保护装置等采集实时数据、检测开关状态和实现远方就地控制,为系统提供基础服务平台。
系统软件主要硬件平台层、通用平台层、应用支撑层、应用层和表示层组成。
通过开放的体系机构、分层分布式架构模式和分布式局域网交换技术,实现不同厂商设备互联互通,实现电网能量流、信息流、业务流的双向运作和高度整合。
通过系统硬件和系统硬件的完美结合,采集和显示电网系统中各种开关量状体、电量参数,实时掌握变配电系统的运行状态,发现故障并作出决策和处理,建立一个协调电力系统元件保护和控制、区域稳定控制系统、紧急控制系统、解列控制系统和恢复控制系统等具有多道安全防线的综合防御體系。
采用SOA架构,遵循IEC61970、IEC61968标准,具备IEC61970CIS组件访问接口,遵循SVG标准实现图形的标准化,具备完善的SCADA功能、高级应用实现网络建模、网络拓扑、状态估计、调度员潮流、短期负荷预报、无功电压优化、短路电流计算、静态安全分析、安全约束调度等模块、DTS调度员仿真培训功能。
电力调度自动化中的智能电网技术研究
电力调度自动化中的智能电网技术研究摘要:当前,与传统调度模式相比,自动化调度系统能够按照电网运行要求进行信息的整理和收集,对电网运行情况进行实时监督与控制,可以为调度机构生产运行人员决策提供数据支持,能够自动完成电网的各项调度工作,减轻人员工作负担,优势较为突出。
本文主要对电力调度自动化中的智能电网技术进行研究,详情如下。
关键词:电力调度;自动化;智能电网技术引言随着智能电网的快速发展,电网的拓扑特征以及对应的运行方式复杂程度日益提高,接入电网的设备数量也在大幅增加,传统的基于人工的电网设备监控运行方法已不再能够满足智能电网的发展需求。
1新型电力系统的概述新型电力系统是以确保能源电力安全为基本前提,以满足经济社会高质量发展的电力需求为首要目标,以大规模新能源供给消纳体系建设为主线任务,以源网荷储多向协同、灵活互动为坚强支撑,以坚强、智能、柔性电网为枢纽平台,以技术创新和体制机制创新为基础保障的新时代电力系统,具备安全高效、清洁低碳、柔性灵活、智慧融合四大重要特征。
2电力调度自动化中的智能电网技术2.1网络安全防护1)可信接入。
针对新型电力系统中分布式新能源、精准负荷控制等典型业务场景存在网络边界动态变化、接入对象身份不确定、接入终端工作环境不可信等因素,主体接入需采用实时身份认证和动态权限管理。
在整个访问周期内,根据接入用户以及终端的不同业务需求对用户进行身份合规性检查,实时管控访问过程中的违规行为,保证业务体验与安全需求之间的平衡。
现有认证及准入机制通常是基于用户与设备在网络中的位置来判断是否安全可信,主要适用于传统电力系统网络空间封闭环境中各类业务应用,但对于外部接入主体身份辨识能力不足,同时缺乏有效的动态授权管理机制。
因此,需要在现有边界安全防护基础上研究面向新型电力系统的可信接入方案。
2)智能感知。
日渐严峻的网络安全形势,要求新型电力系统的安全防护策略从传统被动防御向主动防护转变。
面向未知的网络安全风险需要主动感知并快速有效地识别和发现攻击行为,增强防御和威慑能力,提供主动有效的全方位体系化防护。
电力市场中智能决策支持系统研究
电力市场中智能决策支持系统研究在当今能源需求不断增长和电力行业竞争日益激烈的背景下,电力市场的复杂性和不确定性愈发凸显。
为了实现电力资源的优化配置和高效利用,智能决策支持系统的研究与应用正逐渐成为电力领域的重要课题。
电力市场是一个涉及众多参与者、复杂交易机制和多样化能源资源的庞大体系。
传统的决策方法在应对如此复杂的市场环境时往往显得力不从心。
智能决策支持系统则凭借其强大的数据分析和处理能力,为电力市场中的各类决策问题提供了全新的解决方案。
智能决策支持系统在电力市场中的应用场景广泛。
首先,在电力交易环节,它能够帮助市场参与者准确预测电价走势,从而制定最优的交易策略。
通过对历史电价数据、市场供需情况、天气变化等多种因素的综合分析,系统可以提供高精度的电价预测,使参与者在交易中占据有利地位。
其次,在电力生产规划方面,智能决策支持系统可以根据市场需求和能源价格波动,优化发电企业的机组组合和生产计划。
这不仅有助于降低生产成本,提高发电效率,还能更好地满足电力市场的需求。
再者,对于电网运营企业,该系统能够协助进行电网的优化调度和安全评估。
通过实时监测电网运行状态,智能决策支持系统可以快速识别潜在的安全隐患,并提供相应的解决方案,保障电网的稳定运行。
智能决策支持系统的核心组成部分包括数据采集与预处理模块、模型库与算法库、知识库以及人机交互界面。
数据采集与预处理模块负责从电力市场的各个环节收集大量的原始数据,并对其进行清洗、转换和整合,以确保数据的质量和可用性。
这些数据包括电力负荷、发电量、电价、天气信息等。
模型库与算法库则是系统的“大脑”,其中包含了各种用于数据分析和决策制定的数学模型和算法。
例如,时间序列预测模型用于电价预测,优化算法用于生产规划和调度决策等。
知识库存储了与电力市场相关的专业知识和经验规则,为决策提供了理论依据和参考。
人机交互界面则是系统与用户进行沟通的桥梁,使用户能够方便地输入需求和参数,获取决策结果,并对决策过程进行监控和调整。
浅议电网规划智能辅助决策系统的设计
2 电网规划智能辅助 决策系统 的主要特色
在 本 文 中笔 者 所 提 出的 智 能 辅 助 决 策 系统 就 应 经 全 面 具
以 下 的几 个 方 面 :
上 几 个 方 面 的考 虑 , 本 文 中笔 者就 设 计 并 且 实现 了一 种 新 型
将计算机技 术 、 G I S技 术 以及 电 力规 划 层 面 上 的 最新 研 究 成 果 借 鉴 到 电 网规 划 中去 ,尽 量 地提 供 能 够 涵 盖 规 划 全 方 面 的 决策 支持 功 能 ,该 软 件 的 技 术 系统 已 目前 已经 在 相 关 规 划 部
绍 一 下在 设计 与 实 现 中 的 一种 根 据 平 台化 设 计 方 案 、 具 有 可视 性 以及 高 级 决 策 支 持 效 果 的 电网 规划 智 能 的辅 助 决 策 系 统 。 这 项 技术 所 设 置 的 规 划 决 策 系统 地 理 信 息 系统 二 者 密 切 集 合 , 内嵌 为一 体 化 的数 据 库 , 在 这个基础上就具备适应性的评估、 投资优先级的决策、 差 异 化 的规 划 以 及 电网仿 真 的软 件 数 据 接 口等 各 项 功 能 。 在 辅 助 的决 策 进 行 中 , 需 要 通 过 电 网调 度 的模 拟 功 能来 确 保 实 现 电源 电 网协 调 的评 估 工 作 , 仿 照 静 态 的 安 全 分析 原理 来 进一 步 确 定 好 该 项 目的投 资优 先 级 , 与 此 同 时 运 用 图 论 算 法 识 别 电 网 的骨 干 网 架 , 并 且 在 这个 环 节 需要 借 助 新开 发 的 仿 真 软 件 数据 接 从 规 划 的 方 案 寻找 相 应 的数 据 进 行 拓 扑 重 构 以 及模 型数 据 初 始 化 工 作 。 该 系统 的设 计 方 案 和 开 发 工作 都 应 该 立 足 于 工 程 的 实 践 标 准, 软 件 成 果 已经 在 初 步 应 用和 实践 中验 证 了其 中 的设 计 思 路 以 及 实 现 手段 。
城市电网事故智能辅助决策支持系统的研究与开发
摘 要 : 有 调 度 事 故 处理 主 要 依 靠人 工 经 验 。 文 章 在 E 现 MS 系统 逐 渐 完善 的 情 况 下 , 出 了一 种 城 市 电 网 提
事 故 智 能 辅 助 决 策 系统 。 该 系统 共 享 E MS系统 信 息 , 有 故 障 信 息 分 类 、 定 故 障 范 围 、 断 故 障设 备 、 具 确 诊 故
( )电 网发 生 事 故 时 , 障信 息 量 大 , 时 2 故 同
很 多 故 障信 息涌 入 电力调 度 中心 , 故 处 理 责 任 事 重大 , 故 隔 离 和 恢 复 任 务 紧急 , 度 员 难 免 会 事 调
0 引 言
电 力 调 度 是 电 网 运 行 管 理 、 闸 操 作 和 事 故 倒 处 理 的指 挥 机 构 , 个 调 度 员 是 保 证 电 网安 全 、 每 稳 定 和 经 济 运 行 的 直 接 指 挥 者 。 在 电 网 运 行 过
( )调 度 员 仅 仅 依 靠 经 验 进 行 电 网事 故 处 1 理 , 障处理 时 间长 、 故 效率 低 , 造成 损失 较 大 。
障 负荷 统 计 、 障恢 复路 径 搜 索等 功 能 。 经 实践 证 明 , 系统 维护 工作 量 少 , 用 性 高 , 以 有 效 提 高 调 度 员 故 该 实 可 事 故 处理 效 率 。
关 键 词 : 网故 障 ; 识 库 ; 复 路 径 ; 险 评 估 电 知 恢 风
中图 分 类 号 : M7 7 2 T 2 .
N . 2 1 o8 0 1
华 北 电 力 技 术
NOR H HI L T I OWE T C NA E EC R C P R
・智 能 辅 助 决 策 支 持 系 统 的 研 究 与 开 发
基于人工智能技术的智能电网优化调度研究
基于人工智能技术的智能电网优化调度研究智能电网是在传统电网基础上结合人工智能技术进行优化调度的新型电网系统。
它通过集成先进的传感器技术、通信技术和数据分析技术,实现电力系统的智能化管理和优化调度。
基于人工智能技术的智能电网优化调度研究,旨在提高电力系统的安全性、可靠性和经济性,满足不断增长的电力需求和新能源接入的要求。
一、智能电网的优化调度需求分析1. 安全性需求:智能电网应具备实时监测和预防故障的能力,及时采取措施避免电网事故的发生。
基于人工智能技术的智能电网优化调度研究应考虑电网的安全性需求,通过智能化的监测和分析,及时发现问题,并采取合适的调度策略进行处理。
2. 可靠性需求:智能电网的调度策略应确保电力系统具备良好的可靠性,保证电力供应的连续性和稳定性。
基于人工智能技术的智能电网优化调度研究应关注电力系统的可靠性需求,通过智能化的预测和优化,提前规划电力资源的分配,以应对各种突发情况,保障系统的稳定运行。
3. 经济性需求:智能电网的优化调度策略应考虑到电网的经济性需求,合理利用电力资源,降低电网运行成本。
基于人工智能技术的智能电网优化调度研究应充分利用大数据分析和预测算法,通过智能化的能源配置和调度决策,降低电力的浪费和损耗,提高电网的经济效益。
二、基于人工智能技术的智能电网优化调度方法1. 大数据分析:基于大数据分析,通过对电力系统及相关数据的采集、存储和分析,可以建立准确的电力系统模型,并通过机器学习和深度学习算法,进行负荷预测、故障检测和风险评估等,为电力系统的优化调度提供决策依据。
2. 智能优化算法:基于人工智能的优化算法,如遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法等,可以对电力系统的运行模型进行优化,以实现电力资源的最优分配和调度。
这些算法可以考虑电网的各种约束条件,如供需平衡、线路负载和电力稳定等,为电力系统的调度决策提供优化方案。
3. 智能控制策略:基于人工智能技术的智能电网可以实现分布式控制和自适应控制功能,通过与智能传感器和智能设备的连接,实现对电网设备的智能控制。
电网在线智能调度辅助决策系统的研究
电网在线智能调度辅助决策系统的研究发布时间:2023-02-22T01:48:32.433Z 来源:《中国科技信息》2022年第33卷17期作者:胡玉[导读] 随着社会经济的高速发展以及城市化建设的持续深入胡玉云南电网有限责任公司昭通供电局 657000摘要:随着社会经济的高速发展以及城市化建设的持续深入,社会已经进入到了全新的发展阶段中,这也为各大社会行业的发展起到了良好的促进作用,而随着整体电网规模的逐步拓展以及自动化水平的提升,使得电网内部的工作人员在电网管控过程中所面临的工作压力逐步提升,所以,这就需要加大对于电网在线智能调度辅助决策系统的重视程度,以此为基础来实现对于电网的全面管控。
因此,文章首先对调度自动化的主要发展趋势展开深入分析;在此基础上,提出电网在线智能调度辅助决策系统的构建措施。
关键词:电网在线智能调度;辅助决策系统;构建措施引言:在目前的社会发展进程中,无论是企业还是个人,其对于电力资源的需求量都呈现出一种不断提升的状态,这也在潜移默化之间加大了电网调控人员的工作压力。
因此,这就需要通过各类现代化计算机技术以及人工智能技术的应用,以此为基础来对运行人员的电网调控提供辅助,逐步降低整体运行压力,而在这一背景下,智能调度系统已经逐步进入到了群众的视野当中,无论是在理论研究还是工程应用等方面,其都取得了十分优异的成绩。
所以,应当在结合实际情况的基础上,建立起一个智能化的电网调度辅助决策系统,以此来促进整体工作效率的稳步提升。
一、调度自动化的主要发展趋势在目前的社会发展进程中,电网调度自动化系统的发展,可以将其划分为四个不同阶段,主要发展历程就体现在以下几点:第一阶段为上世纪七十年代,在这一阶段自动化技术的发展较为迅速,整体应用领域也在逐步拓展,而在电力系统方面,最早的应用就是调度自动化系统的建立,最早的调度自动化系统,其主要就是将专用机以及专用操作系统为基础所形成的数据信息采集系统,内部所具备的也只有简单的数据采集以及监控功能,无法针对采集到的各类数据信息展开准确的计算分析;第二阶段则是八十年代,这时调度自动化系统已经发展到了第二代,出现了以集中式以及通用计算机能量管理系统为主的系统,而一些EMS应用软件也开始逐渐向着实用化的方向转变;第三阶段则是九十年代,第三代RMS系统当中涉及到的各类应用软件越来越丰富,系统当中所采用的主要为分布式设计模式,以精简指令计算机为基础进行开发,通过商用关系型数据信息库,以及各类先进的图形显示技术的应用,使得系统硬件与软件在性能方面都得到了极大的提升。
电力系统中的智能电网调度算法研究
电力系统中的智能电网调度算法研究智能电网调度算法是电力系统中的重要研究领域,它涉及到电力系统的运行、调度和优化等关键问题。
随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的提高,智能电网调度算法的研究变得越来越重要。
首先,智能电网调度算法的研究目标是实现电力系统的可靠、安全、高效运行。
电力系统中的调度问题主要包括负荷平衡、电压稳定、线损减少等。
传统的电力系统调度算法主要基于静态负荷,忽略了负荷的时变性,导致系统负荷不平衡,功率损耗增加。
而智能电网调度算法通过建立负荷预测模型,根据负荷预测结果对系统进行调度,实现负荷平衡和系统运行的高效性。
其次,智能电网调度算法的研究方法主要包括基于遗传算法、模糊逻辑、神经网络等人工智能技术的优化算法,以及基于模型预测控制、强化学习等方法。
遗传算法可以通过对电网调度问题的优化,得到最佳的解决方案。
模糊逻辑可以处理电力系统的复杂性和不确定性,提供具有模糊推理能力的电力系统调度方案。
神经网络可以利用其非线性映射和并行处理能力,对电力系统进行建模和调度。
模型预测控制可以通过建立电力系统的数学模型预测未来的系统状态,并根据预测结果优化系统调度。
强化学习方法可以通过对系统运行状态的学习和调整,实现电力系统的自主调度和优化。
此外,智能电网调度算法的研究也面临一些挑战。
首先,电力系统中存在多个优化目标,如最小化功率损耗、最大化经济效益等,这就需要在调度算法中引入多目标优化方法。
其次,电力系统中的负荷和能源具有时变性,在调度算法中需要考虑时变性对系统运行的影响。
再次,电力系统存在不确定性因素,如天气、市场价格波动等,这也需要在调度算法中引入风险管理的方法。
为了提高智能电网调度算法的研究水平和应用价值,需要进一步加强对该领域的研究和开发。
首先,需要加强对电力系统的建模和仿真工作,以便更准确地评估和验证智能电网调度算法的性能和效果。
其次,需要进一步完善智能电网调度算法的优化方法,如引入混合优化算法、模型预测控制等方法,以提高算法的效率和鲁棒性。
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位, 为下一步对系统进行预 防控制或校正控制做好
准 备 。这就 需 要对告 警 进行 分类 分 级 。 从 系统 的 角度 。 告警 可 分 为对 元 件 的告 警 和 对 系 统 的告警 。从故 障发生 的程 度 , 可分 为梯 度 的 、 突
ZH0NG i hu Ca — i
(a xaU i ri , i a g H b i 4 0 2 C ia S n i nv sy Yc n u e e t h 4 3 0 , hn )
Ab t a t s r c :W he e r e y a p n i p we y tm , lr o i t h o to c n e .Th d s n me g nc h p e s n o r s se a a ms c me no t e c n r l e t r e i—
o r c s ig me h d r u fp o e sn t o swee s mma ie . rz d Ke wo d :p we y t m ; e iin ma i g s se ;a l r s r t n y r s o rs se d c so - k n y t m f u t e t ai o o
补充到故障信息队列中。
③ 伪 信 号 剔 除后 , 报警 信 号 进 行分 级 , 警 对 报
信息等级划分规则: 采用 I, Ⅲ来表示重要 、 Ⅱ, 一般
和不 重 要 。一 般 等级 的报警 包 括母 线 电压 、 路潮 线
25 —
~
第 1卷 5
第9 期
奄涤技术 应阂
POW Et lSUPP LY TECHNOLOGI ES AND PU CATI AP ONS
心, 调度人员被大量数据淹没 , 很难决策 , 失处理 错
事 故 的 良机 。我 们 可 以利 用一 次 、 二次 、 态 、 静 动态
等的各种信息 , 图 1 按 所示 流程对告警信息快速进 行告警信息的分类 、 筛选和排序 , 使调度员对故 障 的类 型 、 度 和 等 级 一 目了然 , 到 当 前 最 关 心 的 程 得
第三层筛选
电 网故 障过 程分 为 事 前 、 中 、 后 三个 部 分 ,ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ事 事
这样就涉及到故障前的预警 、故障 中的分析定为 : 故障前 、 故障中、 故障后的处理三个部分。
( )故 障前 1
图 1 告 警信 号 分 类 分级 流程 图
电网发生异常时 , 故障设备的电压 、 电流 、 有功 潮流 、 无功潮流 、 功角等会发生变化 , 各种保护装置
信号等信息通过光润效果对事故 的范围进行锁定,
l 一 般事 项
重要 事项 I
基 于 故 障定 位 的 结 果 对具 体 的故 障地 点 进 行 可 视 化定 位,在事 故 区通过 图像 热 点提示 显 示故 障损 失
操 作 事 项
全 部
事 故 跳 闸
I
级 Ⅱ I 级 Ⅱ
为相应的开关跳合 闸信号是试送成功或失败信号 ,
不 是独 立 的故 障信 号 ; 如果 在 短 时 间 内反 复 收 到 某 开 关 的 跳 合 闸信
号, 认为是信号误报 :
如 果 信 号 中只有 保 护 信 号 而 没 有 开 关跳 闸 。 认
为不是故障信号 , 等等。 ② 对缺失信号的处理
aa ms l r .Th tucur nd t e f nci n faa mspr c s o r x o nd d,t e p e e tr s a c tt e sr t e a h u to so l r o e s rwe e e p u e h r s n e e r h saus
中 图分类 号 : M7 4 T 3
文献标 识码 : A
文章 编 号 : 2 9 2 1 ( 1)9 0 2 — 3 0 1 — 7 32 20 — 0 4 0 0
计算 机技术 与通信技术 的发展大大提高了电 网的监控程度 , 调度 中心可以实现集 中控制 , 为调 度员的工作带来 了很大 的方便 , 随着 电网规模的 但
扩 大 , 接 的复杂 化 , 息量 大 大 地增 加 , 给调 度 连 信 也
收 稿 日期 :0 2 0 — 9 2 1— 5 0
—
员带 来 了一 个新 的问题 一 “ 如何 很好 地 理 解这 么 多
的信息 ” 特别是 当电网发生故障和扰动时, 。 调度 中
心涌 人 大量 警报 , 调度 员很 难 在短 时 内解 释 这些 警 报 , 就 无 法 推 断 电 网所 发 生 的 事 件 , 不 用 说 迅 也 更 速 做 出合 理 的措施 , 因此 故 障 往 往 容 易扩 大 , 致 导
p t h r c n ti tr r ts c u e fa a ms i h r t n a e f h a u e t a de t e p o — ac e s a n e p e u h n mb ro lr n s o t i a d tk g t me i me s r o h n l h r b lm.T ov h s p o l m,t e a a m r c s o s d v l p d t ep t e o e a o s u d r tn h e o sle t i rbe h lr p o e s r wa e eo e o h l h p r tr n e sa d t e
如果某设备有接地 、检修牌等实时标志牌 , 或 分析得到的设备状态为检修或冷备用状态 , 认为关 于该设备的开关跳合闸信号不属于故障信号 ; 如 果 在 某 开 关 跳 合 闸前 得 到 该 开 关 的遥 控 事
项 , 为不 是 故 障信 号 : 认
如果 某 开 关属 于 当前 正 在试 送 的设 备开 关 , 认
是开 关误 报 ;
变的和累积 的。 从故障元件的个数及相互关联的角
度 , 可分 为 单 一故 障 、 合 故 障 、 又 组 串联 故 障 和并 发
故障。 从不同的角度和侧面 , 分类不同, 我们需要针
对各 种 分类 给 出对应 的告警 。 在 实际 电 网调度 运 行 中 . 异常 或故 障 的情 况 在 下 , 量监 控 与 数据 采 集 报警 信 息 涌入 调 度 控制 中 大
Vo .5 11 NO9 . Se . 2 2 p 01
2 1年 9 02 月
流等关键模拟量的越 限报警信息 , 重要等级 的则包 括开关变位 、 保护动作 的报警信息 , 其它的则 为不 重要警报。具体项 目 图 2 如 所示 。
事 项 信 息
薄 弱环 节 的可视化 信 息可 以叠 加 , 度员 通过 该 模 调 式 能够 全面 掌握 电 网的薄弱 环节 。 事 故处 理 智 能可 视 化 基 于 地 理 接 线 图 通过 醒 目的事故 图标对 事故 进行 可视 化展 示 ,根据事 故 总
负荷 及处 理统计 结果 。 可视 化故 障恢 复方 案 中, 在 通 过经 沿线 路 的箭 头对 恢复 的路径 进行 展示 ,当有 多
事
项 J ¨ Ⅲ 级 级
个备选方案时, 以在箭头中显示备选序号, 可 通过恢 复路径上 的图像热点提示显示恢复方案计算信息。
3 结 束 语
警 处理 方法 。 电网智 能调 度辅 助 决策 系统 , 以方便 地使 调 度 运行 人 员 能够及 时 、 可 准确 地对 电 网情
况进行 判 断 , 取 必要 的控 制措 施 。 采
关键词 : 电力 系统 ; 策 系g a障恢 复 决 L;  ̄ Re e r h o we yse ntli e s a c n Po r S t m I elg nt S he lng a cso c du i nd De iin
关键 告 警信 息 。告警 内容 “ ” 精 ”这 样就 使 运 少 而“ , 行监 控 人员 能够 快速 地 抓 住事 故 重 点 , 时有 效 地 及 采 取处 理 案 ,提高 事故 异 常 处 理 的 准 确 性 和 快 速 性 , 障 电 网安 全运 行 。 保
( )故 障 中 2
滤掉各种干扰信号 , 并及时获得故障信号。
事 故处 理 辅 助决 策 系统 对 S A A系 统误 报 和 CD
多余信号处理采用的部分原则如下 :
如 果 收 到 开 关 跳 闸 信号 ( 终 状 态 )但 开关 量 最 , 测仍 然存 在 , 与 之 相 关 的其 它 量 测 也 存 在 , 为 且 认
摘
要: 电网处于紧急、 故障等情况下, 调度 中心将接收到大量报警信息, 调度 员无法在短 时间内对
大量警报做 出合理解释 。 也就无法推断电网所发生的事件 , 更不用说采取调度措施来防止故 障规模 的扩 大 为解 决这 一 问题 需要借 助计 算机 的快速 处理 能 力来 处理警报 , 目前工程 师 已研 究 了多种报
保 接 电 护 次 地 源 事 设 故 m 口 项 备 障 塾 1 告 l Ⅱ 警
Ⅲ
级 m 级
级
综 自 系 越 安 自 动 统 限 防 设 装 止1. 报 Ej I 备 置 警 警 警 Ⅱ I 口 报 m 警 警 级 Ⅲ 级 m I 级 级 Ⅱ 级
2 一 4
黎
严重 的经济损失。世界各 国经历多次大停 电后 , 人 们开始认识到单靠人短时处理如此 多的警报是 不 可能的。 笔者针对传统警报处理方法 的不足提出了
电网智 能调 度辅 助决 策 系统 建设 方 案 。
第二层筛选
氇
第 筛 一层 选
1 电 网智能调度辅助 决策 系统实现方案
监视 到 的 电气 量 会有 异 常 变 化 ,比如 振荡 的发 生 。 随后 , 大量 的预警 信息 将 出现 , 时应 该快 速 准确 判 此 断预警 发 生 的原 因,同时对 故 障根 源 进行 追 踪并 定