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0引言智能配電網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知針對(duì)不同場(chǎng)景、數(shù)據(jù)量以及運(yùn)行特點(diǎn),從運(yùn)維精細(xì)化、管理動(dòng)態(tài)化的角度,采用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合態(tài)勢(shì)感知關(guān)鍵技術(shù),實(shí)現(xiàn)快速察覺(jué)環(huán)境要素,并對(duì)未來(lái)態(tài)勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。該技術(shù)主要分為3個(gè)階段:①察覺(jué)感知階段搜集重要特征元素。②態(tài)勢(shì)理解階段剖析數(shù)據(jù)整合信息。③態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)階段,基于實(shí)際應(yīng)用對(duì)前兩階段進(jìn)行整合并完成對(duì)發(fā)展趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。1智能配電網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知指標(biāo)失效故障排除2023年7月24日,中國(guó)電網(wǎng)公司調(diào)度中心重點(diǎn)對(duì)某區(qū)態(tài)勢(shì)感知主站展開(kāi)階段式升級(jí)工作,將主站升級(jí)到最新穩(wěn)定版本。研究針對(duì)第一次主站小版本升級(jí)后的態(tài)勢(shì)感知實(shí)用化指標(biāo)出現(xiàn)的失效情況展開(kāi)調(diào)查,發(fā)現(xiàn)該區(qū)態(tài)勢(shì)特點(diǎn)為:主機(jī)數(shù)量多、多為嵌入式設(shè)備、無(wú)須進(jìn)行實(shí)用化指標(biāo)配置、指標(biāo)失效面積較大?;诖?,對(duì)態(tài)勢(shì)感知實(shí)用化指標(biāo)考核率的影響較大,需要進(jìn)一步加強(qiáng)故障排查。2智能配電網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知阻礙因素分析2.1實(shí)用化指標(biāo)失效分析在對(duì)某區(qū)電力行業(yè)態(tài)勢(shì)感知進(jìn)行實(shí)用化指標(biāo)失效分析時(shí),直接通過(guò)登錄Web頁(yè)面查看指標(biāo)失效情況,發(fā)現(xiàn)失效指標(biāo)主要集中在V1.0實(shí)用化指標(biāo)上,檢查指標(biāo)失效主機(jī)的SNMP、SNMPTrap和審計(jì)員配置,均未發(fā)現(xiàn)配置問(wèn)題。由此可見(jiàn),針對(duì)實(shí)用化指標(biāo)失效部分的研究并未發(fā)現(xiàn)影響電網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)運(yùn)行的阻礙。2.2網(wǎng)絡(luò)連通性分析在對(duì)某區(qū)電力行業(yè)態(tài)勢(shì)感知進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)連通性分析時(shí),直接登錄裝置后臺(tái),對(duì)智能配電網(wǎng)的數(shù)據(jù)通道狀態(tài)進(jìn)行查驗(yàn),發(fā)現(xiàn)裝置處于離線狀態(tài)。發(fā)現(xiàn)問(wèn)題后相關(guān)人員對(duì)中調(diào)態(tài)勢(shì)感知運(yùn)維組進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)聯(lián)調(diào),對(duì)主站端口進(jìn)行測(cè)試,采集追蹤裝置后臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)包進(jìn)行抓取,查看運(yùn)行概覽在線資產(chǎn)狀態(tài),除了態(tài)勢(shì)感知裝置后臺(tái)在線,其他資產(chǎn)均不在線,因此判斷裝置網(wǎng)絡(luò)連通性存在故障。2.3裝置版本情況分析綜合分析目標(biāo)建設(shè)區(qū)電廠配電網(wǎng)信息,發(fā)現(xiàn)其態(tài)勢(shì)感知采集裝置版本為V2.0.2,版本角度,容易影響指標(biāo)報(bào)文采集效率。2.4裝置規(guī)約調(diào)試分析在對(duì)該區(qū)電廠進(jìn)行采集裝置規(guī)約調(diào)試情況進(jìn)行分析時(shí),在采集裝置上對(duì)接主機(jī)進(jìn)行統(tǒng)一化的重啟規(guī)約,并查看采集情況[1]。調(diào)查顯示,采集裝置掃描速度較慢,對(duì)宕機(jī)主機(jī)直接停止,無(wú)法跳過(guò)宕機(jī)主機(jī)對(duì)其他主機(jī)進(jìn)行掃描。針對(duì)這一情況的原因,一方面在于接入態(tài)勢(shì)感知裝置的主機(jī)數(shù)量過(guò)多;另一方面在于態(tài)勢(shì)感知廠家設(shè)定的掃描程序局限性,設(shè)置了允許接入主機(jī)數(shù)量的閾值,一旦超出范圍就會(huì)導(dǎo)致采集數(shù)據(jù)運(yùn)動(dòng),一旦掃描到宕機(jī)主機(jī),會(huì)直接停止掃描。3故障恢復(fù)3.1恢復(fù)網(wǎng)絡(luò)連通性聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)管理人員對(duì)態(tài)勢(shì)感知采集裝置與主站之間的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢查,重啟態(tài)勢(shì)感知裝置,待裝置恢復(fù)正常后再次進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)抓包測(cè)試,實(shí)現(xiàn)對(duì)報(bào)文信息的抓取。再次查看數(shù)據(jù)通道狀態(tài),發(fā)現(xiàn)連通性正常,資產(chǎn)狀態(tài)恢復(fù)為在線狀態(tài)。3.2升級(jí)裝置版本對(duì)于電廠配電網(wǎng)裝置版本過(guò)低問(wèn)題,由相關(guān)人員與態(tài)勢(shì)感知裝置采集裝置單位進(jìn)行溝通,保證系統(tǒng)升級(jí)至最新版本,即V2.0.4版本,做好采集裝置的維護(hù)調(diào)試與備份,并重新安裝調(diào)試采集裝置客戶(hù)端。完成以上操作后重啟SNMP服務(wù)觸發(fā)指標(biāo),并觀察指標(biāo)情況,做好分批恢復(fù)工作。3.3采集裝置優(yōu)化對(duì)于裝置規(guī)約調(diào)試分析后發(fā)現(xiàn)采集裝置存在掃描速度慢的情況,針對(duì)這一問(wèn)題,需要與采集裝置廠家進(jìn)行溝通,并對(duì)數(shù)據(jù)采集陳旭進(jìn)行優(yōu)化,確保提升采集效率,可通過(guò)均衡負(fù)載來(lái)實(shí)現(xiàn)。4智能配電網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知挑戰(zhàn)縱觀以上對(duì)某區(qū)電網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知情況的調(diào)查,對(duì)當(dāng)前智能配電網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)應(yīng)用的挑戰(zhàn)進(jìn)行匯總,主要包括以下3個(gè)方面。(1)態(tài)勢(shì)察覺(jué)方面?,F(xiàn)階段我國(guó)電網(wǎng)行業(yè)逐漸發(fā)展,并成為人們生活中必不可少的存在,其系統(tǒng)運(yùn)行的場(chǎng)景也區(qū)域多樣化,需要處理的數(shù)據(jù)量更大,運(yùn)行態(tài)勢(shì)復(fù)雜,在感知環(huán)節(jié)面臨巨大挑戰(zhàn)[2]。加之當(dāng)前各種測(cè)量裝置層出不窮,如智能電表、同步相量測(cè)量裝置等,使得態(tài)勢(shì)察覺(jué)所應(yīng)對(duì)的冗余數(shù)據(jù)更多,形成一定處理壓力。此外,針對(duì)電力數(shù)據(jù)的采集更多集中在反映電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài),而忽視故障預(yù)判,這是未來(lái)電網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知智能化建設(shè)的關(guān)鍵之一。(2)態(tài)勢(shì)信息處理。根據(jù)調(diào)查顯示,部分智能配電網(wǎng)存在電壓波動(dòng)大、失電風(fēng)險(xiǎn)大的情況。當(dāng)前電網(wǎng)配置存在區(qū)域差別大、自動(dòng)化水平不平均等問(wèn)題,需要進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)精準(zhǔn)化態(tài)勢(shì)感知的研究。(3)態(tài)勢(shì)感知預(yù)測(cè)。對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行態(tài)勢(shì)感知的最終目的在于預(yù)測(cè),及時(shí)發(fā)現(xiàn)電網(wǎng)穩(wěn)定性判斷。但實(shí)際預(yù)測(cè)過(guò)程中受到配電數(shù)據(jù)類(lèi)型復(fù)雜、不確定因素多的情況,需要進(jìn)一步滿(mǎn)足實(shí)際需求,實(shí)施電網(wǎng)保護(hù)運(yùn)行保護(hù)。5重點(diǎn)技術(shù)態(tài)勢(shì)感知技術(shù)在配電網(wǎng)中的應(yīng)用能夠有效打造高精度、高可靠性的運(yùn)行環(huán)境,目前態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)已經(jīng)引入5G通信技術(shù)、高級(jí)量測(cè)體系構(gòu)建技術(shù)、虛擬技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、協(xié)同調(diào)度技術(shù)、混合狀態(tài)估計(jì)技術(shù)、邊緣計(jì)算技術(shù)、三相不平衡負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)分布式能源規(guī)劃技術(shù)、安全性態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)及預(yù)警技術(shù)等[3]。本次研究詳細(xì)分析其中的重點(diǎn)技術(shù),討論技術(shù)建設(shè),為后續(xù)的技術(shù)優(yōu)化提供新的思考方向。5.1基本框架利導(dǎo)關(guān)系隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,態(tài)勢(shì)感知技術(shù)從最開(kāi)始技術(shù)局限、數(shù)據(jù)收集不充分、態(tài)勢(shì)理解難度大等情況,逐漸演進(jìn)為能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)化決策的運(yùn)行模式。本次研究針對(duì)態(tài)勢(shì)感知技術(shù)基本框架利導(dǎo)關(guān)系的研究,利用Endsley態(tài)勢(shì)感知模型進(jìn)行系統(tǒng)劃分,形成三個(gè)層級(jí),第一級(jí)為要素覺(jué)察,第二級(jí)為信息理解,第三級(jí)為態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè),詳細(xì)流程如下。(1)態(tài)勢(shì)要素覺(jué)察主要利用信息收集的方式完成對(duì)外界態(tài)勢(shì)的初步了解,即數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理,了解方式包括傳感器、遙感器等,預(yù)處理環(huán)節(jié)包括光滑噪聲、填補(bǔ)、刪除、集成、規(guī)約等。目前態(tài)勢(shì)感知的應(yīng)用已經(jīng)實(shí)現(xiàn)主動(dòng)配電網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知,能夠?qū)崟r(shí)主動(dòng)的反應(yīng)外部環(huán)境變化,對(duì)分布式電源用電情況進(jìn)行監(jiān)控。(2)要素理解是整個(gè)環(huán)節(jié)的關(guān)鍵部分,需要對(duì)上一步所獲得的信息展開(kāi)更加深入的識(shí)別分析,包括分類(lèi)、特征提取、模式識(shí)別等,以便于后續(xù)應(yīng)用,基于特征進(jìn)行分類(lèi),并識(shí)別外界態(tài)勢(shì)模式。在配電網(wǎng)信息管理過(guò)程中,目前已經(jīng)引入大數(shù)據(jù)采集技術(shù)、虛擬測(cè)量技術(shù)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)以及高級(jí)量測(cè)技術(shù)。(3)預(yù)測(cè)是根據(jù)現(xiàn)有資料和分析后的信息對(duì)未來(lái)模式進(jìn)行預(yù)判,包括建立模型、模型仿真、聚類(lèi)等,實(shí)現(xiàn)態(tài)勢(shì)的精準(zhǔn)模擬與預(yù)測(cè),目前部分態(tài)勢(shì)感知技術(shù)已經(jīng)引入對(duì)內(nèi)部故障和外部環(huán)境兩種情況的預(yù)測(cè),有效提升系統(tǒng)運(yùn)行彈性。5.2配電指標(biāo)選取技術(shù)為保證智能配電網(wǎng)態(tài)勢(shì)能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)感知,在選取指標(biāo)時(shí)應(yīng)注重其參考準(zhǔn)確性。重點(diǎn)從安全負(fù)荷邊界角度進(jìn)行計(jì)算,其最大值、最小值與電信號(hào)傳輸能力存在關(guān)聯(lián)性,如式(1)至式(2)所示:式中:Emax——接入電阻最大值;Emin——接入電阻最小值;C1~Cn——n個(gè)不同電信號(hào)傳感指標(biāo);β——電信號(hào)負(fù)荷系數(shù);Rmax——電阻最大值;Rmin——電阻最小值。根據(jù)式(1)和式(2),可計(jì)算無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)配電指標(biāo),如式(3)所示:式中:j——電量信號(hào)態(tài)勢(shì)分布系數(shù);f——感應(yīng)特征值;ΔT——態(tài)勢(shì)感知行為時(shí)長(zhǎng)。完成指標(biāo)選取后方可繼續(xù)落實(shí)后續(xù)安排。明確指標(biāo)后,對(duì)信息進(jìn)行預(yù)處理,格努實(shí)際情況劃分風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),并做出綜合度量,在后續(xù)的態(tài)勢(shì)覺(jué)察、要素信息抓取以及預(yù)警方面加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)控制。5.3態(tài)勢(shì)察覺(jué)技術(shù)目前配電網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)進(jìn)入智能化時(shí)代,并從深度和廣度兩個(gè)角度搭建智能化系統(tǒng),常見(jiàn)故障為網(wǎng)絡(luò)連通性故障。在這一層級(jí)的關(guān)鍵技術(shù)包括大數(shù)據(jù)技術(shù)、高級(jí)量測(cè)體系構(gòu)建技術(shù)、5G技術(shù)以及虛擬采集技術(shù),其中基本技術(shù)在于智能化通信,是整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行的關(guān)鍵,目前引入的5G技術(shù)具有傳輸延時(shí)低、速率快的優(yōu)勢(shì)。針對(duì)當(dāng)前數(shù)據(jù)采集問(wèn)題,研究重點(diǎn)在于運(yùn)維數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,需要保證電網(wǎng)虛擬采集技術(shù)與通信系統(tǒng)的聯(lián)動(dòng)性。在實(shí)際應(yīng)用中,應(yīng)保障電廠做好傳感器、集中器、終端設(shè)備、PMU、智能電表、FTU采集器等設(shè)備的投入,保證實(shí)時(shí)采集,配合大數(shù)據(jù)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行情況的映射。重點(diǎn)加強(qiáng)對(duì)量測(cè)技術(shù)的應(yīng)用,即高級(jí)量測(cè)體系構(gòu)建技術(shù),其中涉及PMU配置優(yōu)化技術(shù)、量測(cè)配置優(yōu)化技術(shù)等,將電廠內(nèi)的各類(lèi)電表與廣域通信相連接,構(gòu)成可視化系統(tǒng)。5.4理解階段關(guān)鍵技術(shù)態(tài)勢(shì)理解主要通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)信息的挖掘,將其提取并轉(zhuǎn)換為電力系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中所需要的信息[4]。此步驟關(guān)系到配電網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性、靈活性,保證落實(shí)智能化分析,根據(jù)對(duì)當(dāng)前比較先進(jìn)的電網(wǎng)調(diào)查顯示,關(guān)鍵技術(shù)包括配網(wǎng)彈性分析與自愈控制技術(shù)、配網(wǎng)協(xié)同調(diào)度技術(shù)、故障定位技術(shù)、虛擬電廠技術(shù)、不確定性潮流計(jì)算技術(shù)等,此步驟經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)采集裝置應(yīng)用不當(dāng)問(wèn)題,導(dǎo)致后續(xù)的隨機(jī)變量計(jì)算和模糊數(shù)、概率統(tǒng)計(jì)技術(shù)應(yīng)用精準(zhǔn)性受到影響,因此務(wù)必做好相關(guān)設(shè)備的升級(jí)優(yōu)化。為應(yīng)對(duì)此問(wèn)題,需要建立不確定潮流計(jì)算模式,充分應(yīng)用SCADA系統(tǒng)中的數(shù)據(jù),保證信息全面性。研究重點(diǎn)討論彈性分析與自愈控制技術(shù)和協(xié)同調(diào)度技術(shù)。前者是目前智能配電網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知技術(shù)中的關(guān)鍵內(nèi)容,其目的在于分析電網(wǎng)故障并定位,對(duì)現(xiàn)有故障網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行重構(gòu),并實(shí)現(xiàn)快速仿真。目前來(lái)看,該技術(shù)能夠根據(jù)感知層的數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)預(yù)判,避免由于突發(fā)情況而導(dǎo)致突然間斷電,提升配電系統(tǒng)運(yùn)行的靈活性。協(xié)同調(diào)度技術(shù)適應(yīng)性較強(qiáng),在智能配網(wǎng)中的應(yīng)用能夠?qū)ο到y(tǒng)空間布局和時(shí)間尺度進(jìn)行一定的控制,保證態(tài)勢(shì)感知計(jì)算效率,同時(shí)維護(hù)系統(tǒng)中各個(gè)環(huán)節(jié)的運(yùn)行,提高響應(yīng)速度。5.5預(yù)測(cè)階段關(guān)鍵技術(shù)針對(duì)智能配電網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知預(yù)測(cè)階段的運(yùn)作流程,主要分為以下3個(gè)方面:①數(shù)據(jù)庫(kù)輸入數(shù)據(jù),包括日數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)、配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)、事故統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等。②數(shù)據(jù)輸入至預(yù)測(cè)算法中,包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、元胞自動(dòng)機(jī)、蒙特卡洛等。③輸出結(jié)果,此環(huán)節(jié)主要技術(shù)包括預(yù)測(cè)目標(biāo)、安全性態(tài)勢(shì)與預(yù)警、三相不平衡負(fù)荷、分布式能源規(guī)劃技術(shù)等。在預(yù)測(cè)階段智能配電網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知運(yùn)行影響因素主要包括設(shè)備自身因素、外部影響因素以及人為影響因素,其中自身因素為設(shè)備出廠狀態(tài)、安裝數(shù)量等,導(dǎo)致系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境不穩(wěn)定,長(zhǎng)此以往會(huì)引發(fā)配電網(wǎng)安全故障[5]。外部因素主要包括時(shí)間、空間、氣象,如鳥(niǎo)類(lèi)遷徙、筑巢、地震、泥石流、強(qiáng)降雨、高溫、臺(tái)風(fēng)等情況。認(rèn)為影響因素包括施工破壞、偷電竊電、伐樹(shù)倒塌導(dǎo)致線路破壞等。針對(duì)此類(lèi)問(wèn)題,在智能配電網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知中比較關(guān)鍵的部分在于風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模塊針對(duì)該模塊的建設(shè)主要涉及數(shù)據(jù)采集終端、傳輸模塊以及可視化模塊,實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)采集層風(fēng)險(xiǎn)、服務(wù)層故障的實(shí)時(shí)信息采集,并上傳至數(shù)據(jù)庫(kù),利用可視化平臺(tái)完成數(shù)據(jù)展示,并支持人機(jī)交互,提升配電網(wǎng)運(yùn)行可靠性。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的建立,采集終端模塊中主要在顯示屏中呈現(xiàn)故障風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)、故障電路,保證主控制臺(tái)及時(shí)監(jiān)控。完成采集后再通過(guò)數(shù)據(jù)傳輸模塊,傳輸模塊的建設(shè)應(yīng)用到物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和數(shù)據(jù)庫(kù),完成處理后接入可視化模塊,通過(guò)面板展示代碼設(shè)計(jì)、頁(yè)面框架以及網(wǎng)頁(yè)。在可視化模塊中,關(guān)鍵技術(shù)包括4個(gè)方面。①賬號(hào)管理部分。包括用戶(hù)管理、賬號(hào)管理及權(quán)限管理。②配電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警部分。包括在線預(yù)警模型訓(xùn)練、電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)感知、風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)、天氣地理位置信息實(shí)時(shí)判斷與定位。③數(shù)據(jù)庫(kù)。包括歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)兩類(lèi)。④運(yùn)行圖部分,包括電網(wǎng)地理圖、電氣接線圖兩項(xiàng)內(nèi)容。6結(jié)語(yǔ)目前,態(tài)勢(shì)感知技術(shù)在智能配電網(wǎng)中的應(yīng)用范圍逐漸擴(kuò)大,并與5G通信技術(shù)、大數(shù)據(jù)及人工智能等技術(shù)構(gòu)成聯(lián)系,能夠?yàn)橹?/p>
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