基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的電力調(diào)度準時性全流程管控系統(tǒng)設(shè)計與應(yīng)用

[摘 要]文章針對電力調(diào)度準時性管理面臨的挑戰(zhàn)，提出了一種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的全流程管控系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用多層架構(gòu)設(shè)計，融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，集成流計算、機器學習、知識圖譜等關(guān)鍵技術(shù)，實現(xiàn)調(diào)度過程實時監(jiān)測、風險預(yù)警、智能決策和移動應(yīng)用等功能。通過系統(tǒng)應(yīng)用，電網(wǎng)調(diào)度各項指標明顯改善，調(diào)度違規(guī)事件大幅減少，調(diào)度業(yè)務(wù)處理效率顯著提高。本研究為電力調(diào)度領(lǐng)域大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用提供了有益參考，對推動電網(wǎng)調(diào)度管理智能化發(fā)展具有重要意義。

[關(guān)鍵詞]電力調(diào)度；調(diào)度準時性；全流程管控

[中圖分類號]TP311.13 [文獻標志碼]A [文章編號]2095–6487（2024）06–0012–03

Design and Application of A Real-time Full Process Control System for Power Dispatch Based on Big Data Technology

ZHANG Kecheng，WANG Yanwen

[Abstract]This article proposes a full process control system based on big data technology to address the challenges faced by timely management of power dispatch. The system adopts a multi-layer architecture design， integrating multi-source heterogeneous data， integrating key technologies such as flow computing， machine learning， and knowledge graphs， to achieve real-time monitoring of scheduling processes， risk warning， intelligent decision-making， and mobile applications. Through system application， various indicators of power grid dispatching have significantly improved， dispatching violations have been significantly reduced， and the efficiency of dispatching business processing has significantly improved. This study provides useful reference for the application of big data technology in the field of power dispatch， and is of great significance for promoting the intelligent development of power grid dispatch management.

[Keywords]power dispatch； timeliness of scheduling； full process control

面對電力調(diào)度海量異構(gòu)數(shù)據(jù)處理、多源信息關(guān)聯(lián)分析、全流程風險管控等挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)調(diào)度管理模式已難以適應(yīng)新形勢需求。在梳理大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)的基礎(chǔ)上，研究設(shè)計了一套電力調(diào)度準時性全流程管控系統(tǒng)，并通過實際應(yīng)用論證了其有效性。這一成果為解決電力調(diào)度領(lǐng)域面臨的問題提供了新思路和新方法，對于推動電力調(diào)度管理創(chuàng)新發(fā)展具有重要意義。

1 大數(shù)據(jù)技術(shù)與電力調(diào)度準時性全流程管控系統(tǒng)設(shè)計需求

大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展為電力調(diào)度準時性管理提供了新的思路和手段。傳統(tǒng)的電力調(diào)度管理主要依賴人工經(jīng)驗，難以適應(yīng)日益復(fù)雜的電網(wǎng)環(huán)境。隨著智能電網(wǎng)的建設(shè)，海量的電力運行數(shù)據(jù)被采集和存儲，這些數(shù)據(jù)蘊含著對電力調(diào)度準時性管理的信息。運用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可實現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效采集、存儲、處理和分析，為電力調(diào)度準時性管理提供數(shù)據(jù)支撐和決策依據(jù)[1]。通過對海量數(shù)據(jù)的挖掘分析，可預(yù)測未來的負荷變化，優(yōu)化電力調(diào)度，提高調(diào)度準時性。同時，大數(shù)據(jù)技術(shù)還可實現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合分析，如結(jié)合氣象數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)等，全面評估電力調(diào)度的風險，提高調(diào)度決策的科學性。充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，構(gòu)建電力調(diào)度準時性全流程管控系統(tǒng)，對于適應(yīng)日益復(fù)雜的電網(wǎng)環(huán)境，提高電力調(diào)度自動化、智能化水平，確保電網(wǎng)安全穩(wěn)定經(jīng)濟運行具有重要意義。

1.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)

大數(shù)據(jù)技術(shù)指對海量、高增長率和多樣化的信息進行采集、存儲、處理和分析，從中發(fā)現(xiàn)新知識和創(chuàng)造新價值的技術(shù)總稱。在電力調(diào)度準時性管理中，需要采集和處理電網(wǎng)運行、設(shè)備狀態(tài)、氣象等多源數(shù)據(jù)，運用分布式計算、流計算等技術(shù)進行數(shù)據(jù)清洗、集成和特征提取，并基于機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)建立調(diào)度準時性分析模型，實現(xiàn)調(diào)度過程的實時監(jiān)測、風險預(yù)警和優(yōu)化決策[2]。實踐表明，大數(shù)據(jù)技術(shù)可顯著提升調(diào)度風險預(yù)警的準確性和供電可靠性，在電力調(diào)度領(lǐng)域具有廣闊應(yīng)用前景。大數(shù)據(jù)技術(shù)框架如圖1所示。

1.2 電力調(diào)度準時性全流程管控系統(tǒng)設(shè)計需求

電力調(diào)度準時性全流程管控系統(tǒng)需要滿足電力調(diào)度業(yè)務(wù)需求，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、監(jiān)測分析、風險預(yù)警、輔助決策等功能。系統(tǒng)需要采集電網(wǎng)運行、設(shè)備狀態(tài)、作業(yè)票、天氣等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，并建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準和存儲規(guī)范，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效管理。以某省電網(wǎng)公司為例，其每天采集的數(shù)據(jù)量達50TB，涉及500多個數(shù)據(jù)源，通過大數(shù)據(jù)平臺實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的規(guī)范采集和存儲，數(shù)據(jù)利用率提升20%。

系統(tǒng)需要實時監(jiān)測調(diào)度指令下達、操作執(zhí)行等關(guān)鍵節(jié)點，并對調(diào)度各環(huán)節(jié)時間進行統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)和診斷調(diào)度不及時問題。某電網(wǎng)調(diào)度自動化系統(tǒng)通過5 s周期的實時監(jiān)測，可及時發(fā)現(xiàn)90%以上的人工操作失誤，避免事故發(fā)生。通過大數(shù)據(jù)分析和機器學習，系統(tǒng)需要準確識別可能導(dǎo)致調(diào)度不及時的風險因素，提前進行預(yù)警[3]。例如，基于氣象數(shù)據(jù)和負荷數(shù)據(jù)的相關(guān)分析，可提前4 h預(yù)警惡劣天氣可能導(dǎo)致的調(diào)度風險，預(yù)警準確率達85%。

此外，系統(tǒng)還需要優(yōu)化調(diào)度資源配置，合理安排調(diào)度任務(wù)，提高調(diào)度效率和準時性。通過優(yōu)化調(diào)度員值班方案，某地區(qū)電網(wǎng)的平均調(diào)度時間縮短15%，月度計劃準時完成率提升10%。同時，系統(tǒng)需要支持移動終端訪問，方便調(diào)度員隨時隨地了解調(diào)度全過程情況，并進行移動作業(yè)管理，滿足調(diào)度移動化需求。總體來說，電力調(diào)度準時性全流程管控系統(tǒng)需要以大數(shù)據(jù)技術(shù)為支撐，全面感知調(diào)度過程，智能分析調(diào)度數(shù)據(jù)，最終實現(xiàn)調(diào)度業(yè)務(wù)的精細化管理和智能化決策。

系統(tǒng)設(shè)計需求如下：①數(shù)據(jù)采集。支持多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的規(guī)范采集與一體化存儲，包括電網(wǎng)運行數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、作業(yè)票數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)等。②監(jiān)測分析。實現(xiàn)調(diào)度全過程的實時監(jiān)測，并對調(diào)度各環(huán)節(jié)（如指令下達、操作執(zhí)行）的時間進行統(tǒng)計分析。③風險預(yù)警。通過大數(shù)據(jù)分析和機器學習，準確識別調(diào)度風險，并提前預(yù)警。④輔助決策?；谡{(diào)度全過程數(shù)據(jù)，優(yōu)化調(diào)度資源配置，合理安排調(diào)度任務(wù)，提高調(diào)度效率和準時性。⑤移動應(yīng)用。支持移動終端訪問，實現(xiàn)調(diào)度過程的移動化管理。

2 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的電力調(diào)度準時性全流程管控系統(tǒng)設(shè)計

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

電力調(diào)度準時性全流程管控系統(tǒng)采用面向服務(wù)的多層架構(gòu)設(shè)計，主要包括數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲層、數(shù)據(jù)處理層、業(yè)務(wù)應(yīng)用層和用戶交互層，如圖2所示。數(shù)據(jù)采集層負責多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的實時采集和傳輸，支持多種通信協(xié)議和接口標準，確保數(shù)據(jù)的完整性和準確性。數(shù)據(jù)存儲層基于分布式文件系統(tǒng)HDFS和NoSQL數(shù)據(jù)庫HBase，提供高可靠、高可擴展的大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲能力，支持PB級別數(shù)據(jù)量。數(shù)據(jù)處理層基于Spark大數(shù)據(jù)處理框架，提供數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)分析等批處理和流處理功能，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效處理和實時計算[4]。業(yè)務(wù)應(yīng)用層包括調(diào)度監(jiān)測、風險預(yù)警、智能決策等多個業(yè)務(wù)模塊，為調(diào)度員提供全流程管控功能。用戶交互層支持Web端和移動端訪問，通過可視化界面和人機交互，實現(xiàn)業(yè)務(wù)操作和信息展示。整個系統(tǒng)架構(gòu)采用松耦合設(shè)計，各層之間通過標準接口進行通信，實現(xiàn)系統(tǒng)的靈活擴展和快速部署。在系統(tǒng)性能方面，可支持每秒處理10萬條以上的實時數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理延時小于1 s，確保調(diào)度業(yè)務(wù)的實時性需求。

2.2 關(guān)鍵技術(shù)

電力調(diào)度準時性全流程管控系統(tǒng)涉及多項關(guān)鍵技術(shù)，包括多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合、實時流計算、調(diào)度風險評估、調(diào)度資源優(yōu)化等，具體見表1。針對電力調(diào)度數(shù)據(jù)種類多、數(shù)據(jù)量大、時效性強等特點，系統(tǒng)采用基于Kafka的數(shù)據(jù)集成技術(shù)，支持多源數(shù)據(jù)的實時匯聚和統(tǒng)一存儲，解決數(shù)據(jù)孤島問題。在實時數(shù)據(jù)處理方面，采用Spark Streaming流計算框架，通過內(nèi)存計算和DAG引擎，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時清洗、轉(zhuǎn)換和聚合，處理延遲可控制在秒級。針對調(diào)度風險評估，系統(tǒng)構(gòu)建了基于機器學習的多維風險分析模型，綜合考慮氣象、負荷、設(shè)備等多源因素，實時預(yù)測調(diào)度風險等級，提前識別重大風險。在資源優(yōu)化方面，系統(tǒng)結(jié)合知識圖譜和強化學習技術(shù)，自主分析調(diào)度任務(wù)特點，智能匹配調(diào)度員技能，優(yōu)化任務(wù)分配和排班，提高調(diào)度效率。例如，某區(qū)域電網(wǎng)通過優(yōu)化調(diào)度排班，調(diào)度人員利用率提高15%，月度計劃完成率提升10%。同時，系統(tǒng)還采用移動互聯(lián)、語音識別等人機交互技術(shù)，支持移動作業(yè)管理和語音調(diào)度，大幅提高了調(diào)度便捷性。

2.3 系統(tǒng)實現(xiàn)

電力調(diào)度準時性全流程管控系統(tǒng)基于大數(shù)據(jù)平臺實現(xiàn)，采用微服務(wù)架構(gòu)和容器化部署，具有靈活、可擴展、易維護等優(yōu)點。系統(tǒng)前端采用Vue.js框架開發(fā)，支持響應(yīng)式布局和組件化開發(fā)，UI界面美觀、交互友好。后端采用Spring Boot框架，提供RESTful接口服務(wù)，實現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯和數(shù)據(jù)訪問。系統(tǒng)通過Docker容器進行部署，可實現(xiàn)一鍵式部署和動態(tài)擴容，提高運維效率[5]。針對電力調(diào)度業(yè)務(wù)需求，系統(tǒng)實現(xiàn)了以下核心功能：①調(diào)度監(jiān)測。通過數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，實時展示調(diào)度指標完成情況，并進行趨勢分析和對比評估，及時發(fā)現(xiàn)調(diào)度問題。②風險預(yù)警。基于調(diào)度風險分析模型，自動識別異常作業(yè)和故障風險，提前向調(diào)度員發(fā)送預(yù)警信息，提高調(diào)度安全性。③輔助決策。利用優(yōu)化算法和仿真技術(shù)，科學制訂停電檢修計劃，優(yōu)化調(diào)度方案，減少人工干預(yù)。④移動應(yīng)用。支持手機和平板電腦等移動終端接入，實現(xiàn)移動巡視、移動搶修、移動培訓等，提高一線調(diào)度效率。系統(tǒng)投運后，顯著提升了電力調(diào)度管理水平，以某省電網(wǎng)為例，調(diào)度指令執(zhí)行時間縮短20 min，調(diào)度方案優(yōu)化率達15%，月度計劃完成率穩(wěn)定在95%以上。

3 系統(tǒng)應(yīng)用與效果評估

電力調(diào)度準時性全流程管控系統(tǒng)在某省電網(wǎng)調(diào)度中心正式上線運行，覆蓋電網(wǎng)調(diào)度各環(huán)節(jié)，實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)采集、監(jiān)測分析到輔助決策的全流程管控。系統(tǒng)通過大數(shù)據(jù)平臺，匯聚了電網(wǎng)運行、設(shè)備狀態(tài)、天氣預(yù)報等多源數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)總量達到100TB，涉及500多個數(shù)據(jù)表，通過數(shù)據(jù)治理和標準化，數(shù)據(jù)質(zhì)量合格率達95%以上。基于匯聚數(shù)據(jù)，系統(tǒng)進行調(diào)度過程的實時監(jiān)測，形成20多個監(jiān)測指標，并通過可視化儀表盤實時展示，調(diào)度員可實時掌握電網(wǎng)運行狀態(tài)。當某指標超出預(yù)設(shè)閾值時，系統(tǒng)會自動預(yù)警，并診斷異常原因，90%以上的調(diào)度異常在5 min內(nèi)被識別。針對調(diào)度風險評估，系統(tǒng)訓練了基于隨機森林的風險預(yù)測模型，對未來24 h內(nèi)的調(diào)度風險進行滾動預(yù)測，模型準確率達85%以上，有效規(guī)避了多起重大風險事件。在資源優(yōu)化方面，系統(tǒng)采用知識圖譜技術(shù)，構(gòu)建了覆蓋100多名調(diào)度員的技能庫，并通過智能算法進行任務(wù)匹配和排班優(yōu)化，縮短調(diào)度響應(yīng)時間30%。此外，系統(tǒng)還支持語音錄入和移動辦公，使得調(diào)度業(yè)務(wù)的人機交互更加自然高效。

為評估系統(tǒng)的實際應(yīng)用效果，選取系統(tǒng)上線前后各3個月的運行數(shù)據(jù)進行對比分析，從調(diào)度及時性、調(diào)度合規(guī)性、業(yè)務(wù)處理效率等方面進行評估。評估結(jié)果見表2。同時，對系統(tǒng)使用人員進行問卷調(diào)查，調(diào)度人員普遍反饋系統(tǒng)功能全面，操作便捷，大幅提高了日常調(diào)度工作效率，減輕了工作強度。

4 結(jié)束語

本研究設(shè)計了一套基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的電力調(diào)度準時性全流程管控系統(tǒng)，采用多層架構(gòu)，融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，集成流計算、機器學習、知識圖譜等關(guān)鍵技術(shù)，實現(xiàn)調(diào)度過程的實時監(jiān)測、風險預(yù)警、智能決策和移動應(yīng)用。通過系統(tǒng)應(yīng)用，電網(wǎng)調(diào)度各項指標明顯改善，調(diào)度違規(guī)事件大幅減少，調(diào)度業(yè)務(wù)處理效率顯著提高。該系統(tǒng)的成功實踐為電力調(diào)度領(lǐng)域應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)提供了有益借鑒，對推動電網(wǎng)調(diào)度管理智能化發(fā)展具有重要意義。未來還需進一步加強數(shù)據(jù)治理、算法優(yōu)化和場景拓展，持續(xù)提升電力調(diào)度智能化水平。

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