智能配電網(wǎng)態(tài)勢感知關(guān)鍵技術(shù)分析

0引言智能配電網(wǎng)態(tài)勢感知針對不同場景、數(shù)據(jù)量以及運(yùn)行特點(diǎn)，從運(yùn)維精細(xì)化、管理動態(tài)化的角度，采用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合態(tài)勢感知關(guān)鍵技術(shù)，實(shí)現(xiàn)快速察覺環(huán)境要素，并對未來態(tài)勢進(jìn)行預(yù)測。該技術(shù)主要分為3個階段：①察覺感知階段搜集重要特征元素。②態(tài)勢理解階段剖析數(shù)據(jù)整合信息。③態(tài)勢預(yù)測階段，基于實(shí)際應(yīng)用對前兩階段進(jìn)行整合并完成對發(fā)展趨勢的預(yù)測。1智能配電網(wǎng)態(tài)勢感知指標(biāo)失效故障排除2023年7月24日，中國電網(wǎng)公司調(diào)度中心重點(diǎn)對某區(qū)態(tài)勢感知主站展開階段式升級工作，將主站升級到最新穩(wěn)定版本。研究針對第一次主站小版本升級后的態(tài)勢感知實(shí)用化指標(biāo)出現(xiàn)的失效情況展開調(diào)查，發(fā)現(xiàn)該區(qū)態(tài)勢特點(diǎn)為：主機(jī)數(shù)量多、多為嵌入式設(shè)備、無須進(jìn)行實(shí)用化指標(biāo)配置、指標(biāo)失效面積較大?；诖耍瑢B(tài)勢感知實(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)勢感知阻礙因素分析2.1實(shí)用化指標(biāo)失效分析在對某區(qū)電力行業(yè)態(tài)勢感知進(jìn)行實(shí)用化指標(biāo)失效分析時，直接通過登錄Web頁面查看指標(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)配置問題。由此可見，針對實(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)勢感知系統(tǒng)運(yùn)行的阻礙。2.2網(wǎng)絡(luò)連通性分析在對某區(qū)電力行業(yè)態(tài)勢感知進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)連通性分析時，直接登錄裝置后臺，對智能配電網(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)問題后相關(guān)人員對中調(diào)態(tài)勢感知運(yùn)維組進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)聯(lián)調(diào)，對主站端口進(jìn)行測試，采集追蹤裝置后臺對數(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)勢感知裝置后臺在線，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)勢感知采集裝置版本為V2.0.2，版本角度，容易影響指標(biāo)報文采集效率。2.4裝置規(guī)約調(diào)試分析在對該區(qū)電廠進(jìn)行采集裝置規(guī)約調(diào)試情況進(jìn)行分析時，在采集裝置上對接主機(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，對宕機(jī)主機(jī)直接停止，無法跳過宕機(jī)主機(jī)對其他主機(jī)進(jìn)行掃描。針對這一情況的原因，一方面在于接入態(tài)勢感知裝置的主機(jī)數(shù)量過多；另一方面在于態(tài)勢感知廠家設(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，一旦超出范圍就會導(dǎo)致采集數(shù)據(jù)運(yùn)動，一旦掃描到宕機(jī)主機(jī)，會直接停止掃描。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)管理人員對態(tài)勢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)抓包測試，實(shí)現(xiàn)對報文信息的抓取。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升級裝置版本對于電廠配電網(wǎng)裝置版本過低問題，由相關(guān)人員與態(tài)勢感知裝置采集裝置單位進(jìn)行溝通，保證系統(tǒng)升級至最新版本，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，針對這一問題，需要與采集裝置廠家進(jìn)行溝通，并對數(shù)據(jù)采集陳旭進(jìn)行優(yōu)化，確保提升采集效率，可通過均衡負(fù)載來實(shí)現(xiàn)。4智能配電網(wǎng)態(tài)勢感知挑戰(zhàn)縱觀以上對某區(qū)電網(wǎng)態(tài)勢感知情況的調(diào)查，對當(dāng)前智能配電網(wǎng)態(tài)勢感知系統(tǒng)應(yīng)用的挑戰(zhàn)進(jìn)行匯總，主要包括以下3個方面。（1）態(tài)勢察覺方面?，F(xiàn)階段我國電網(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)前各種測量裝置層出不窮，如智能電表、同步相量測量裝置等，使得態(tài)勢察覺所應(yīng)對的冗余數(shù)據(jù)更多，形成一定處理壓力。此外，針對電力數(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，這是未來電網(wǎng)態(tài)勢感知智能化建設(shè)的關(guān)鍵之一。（2）態(tài)勢信息處理。根據(jù)調(diào)查顯示，部分智能配電網(wǎng)存在電壓波動大、失電風(fēng)險大的情況。當(dāng)前電網(wǎng)配置存在區(qū)域差別大、自動化水平不平均等問題，需要進(jìn)一步加強(qiáng)對精準(zhǔn)化態(tài)勢感知的研究。（3）態(tài)勢感知預(yù)測。對電網(wǎng)進(jìn)行態(tài)勢感知的最終目的在于預(yù)測，及時發(fā)現(xiàn)電網(wǎng)穩(wěn)定性判斷。但實(shí)際預(yù)測過程中受到配電數(shù)據(jù)類型復(fù)雜、不確定因素多的情況，需要進(jìn)一步滿足實(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)勢感知系統(tǒng)已經(jīng)引入5G通信技術(shù)、高級量測體系構(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)測技術(shù)分布式能源規(guī)劃技術(shù)、安全性態(tài)勢預(yù)測及預(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)勢感知技術(shù)從最開始技術(shù)局限、數(shù)據(jù)收集不充分、態(tài)勢理解難度大等情況，逐漸演進(jìn)為能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時動態(tài)化決策的運(yùn)行模式。本次研究針對態(tài)勢感知技術(shù)基本框架利導(dǎo)關(guān)系的研究，利用Endsley態(tài)勢感知模型進(jìn)行系統(tǒng)劃分，形成三個層級，第一級為要素覺察，第二級為信息理解，第三級為態(tài)勢預(yù)測，詳細(xì)流程如下。（1）態(tài)勢要素覺察主要利用信息收集的方式完成對外界態(tài)勢的初步了解，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)勢感知的應(yīng)用已經(jīng)實(shí)現(xiàn)主動配電網(wǎng)態(tài)勢感知，能夠?qū)崟r主動的反應(yīng)外部環(huán)境變化，對分布式電源用電情況進(jìn)行監(jiān)控。（2）要素理解是整個環(huán)節(jié)的關(guān)鍵部分，需要對上一步所獲得的信息展開更加深入的識別分析，包括分類、特征提取、模式識別等，以便于后續(xù)應(yīng)用，基于特征進(jìn)行分類，并識別外界態(tài)勢模式。在配電網(wǎng)信息管理過程中，目前已經(jīng)引入大數(shù)據(jù)采集技術(shù)、虛擬測量技術(shù)、分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)以及高級量測技術(shù)。（3）預(yù)測是根據(jù)現(xiàn)有資料和分析后的信息對未來模式進(jìn)行預(yù)判，包括建立模型、模型仿真、聚類等，實(shí)現(xiàn)態(tài)勢的精準(zhǔn)模擬與預(yù)測，目前部分態(tài)勢感知技術(shù)已經(jīng)引入對內(nèi)部故障和外部環(huán)境兩種情況的預(yù)測，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)勢能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)感知，在選取指標(biāo)時應(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個不同電信號傳感指標(biāo)；β——電信號負(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——電量信號態(tài)勢分布系數(shù)；f——感應(yīng)特征值；ΔT——態(tài)勢感知行為時長。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，對信息進(jìn)行預(yù)處理，格努實(shí)際情況劃分風(fēng)險等級，并做出綜合度量，在后續(xù)的態(tài)勢覺察、要素信息抓取以及預(yù)警方面加強(qiáng)風(fēng)險控制。5.3態(tài)勢察覺技術(shù)目前配電網(wǎng)態(tài)勢感知技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)進(jìn)入智能化時代，并從深度和廣度兩個角度搭建智能化系統(tǒng)，常見故障為網(wǎng)絡(luò)連通性故障。在這一層級的關(guān)鍵技術(shù)包括大數(shù)據(jù)技術(shù)、高級量測體系構(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)具有傳輸延時低、速率快的優(yōu)勢。針對當(dāng)前數(shù)據(jù)采集問題，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)時采集，配合大數(shù)據(jù)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行情況的映射。重點(diǎn)加強(qiáng)對量測技術(shù)的應(yīng)用，即高級量測體系構(gòu)建技術(shù)，其中涉及PMU配置優(yōu)化技術(shù)、量測配置優(yōu)化技術(shù)等，將電廠內(nèi)的各類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)勢理解主要通過對數(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)常會出現(xiàn)采集裝置應(yīng)用不當(dāng)問題，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)備的升級優(yōu)化。為應(yīng)對此問題，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)空間布局和時間尺度進(jìn)行一定的控制，保證態(tài)勢感知計(jì)算效率，同時維護(hù)系統(tǒng)中各個環(huán)節(jié)的運(yùn)行，提高響應(yīng)速度。5.5預(yù)測階段關(guān)鍵技術(shù)針對智能配電網(wǎng)態(tài)勢感知預(yù)測階段的運(yùn)作流程，主要分為以下3個方面：①數(shù)據(jù)庫輸入數(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)測算法中，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、元胞自動機(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)測目標(biāo)、安全性態(tài)勢與預(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)測階段智能配電網(wǎng)態(tài)勢感知運(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，長此以往會引發(fā)配電網(wǎng)安全故障[5]。外部因素主要包括時間、空間、氣象，如鳥類遷徙、筑巢、地震、泥石流、強(qiáng)降雨、高溫、臺風(fēng)等情況。認(rèn)為影響因素包括施工破壞、偷電竊電、伐樹倒塌導(dǎo)致線路破壞等。針對此類問題，在智能配電網(wǎng)態(tài)勢感知中比較關(guān)鍵的部分在于風(fēng)險預(yù)警模塊針對該模塊的建設(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)對數(shù)據(jù)采集層風(fēng)險、服務(wù)層故障的實(shí)時信息采集，并上傳至數(shù)據(jù)庫，利用可視化平臺完成數(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。對于風(fēng)險預(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)險參數(shù)、故障電路，保證主控制臺及時監(jiān)控。完成采集后再通過數(shù)據(jù)傳輸模塊，傳輸模塊的建設(shè)應(yīng)用到物聯(lián)網(wǎng)平臺和數(shù)據(jù)庫，完成處理后接入可視化模塊，通過面板展示代碼設(shè)計(jì)、頁面框架以及網(wǎng)頁。在可視化模塊中，關(guān)鍵技術(shù)包括4個方面。①賬號管理部分。包括用戶管理、賬號管理及權(quán)限管理。②配電網(wǎng)風(fēng)險預(yù)警部分。包括在線預(yù)警模型訓(xùn)練、電網(wǎng)風(fēng)險感知、風(fēng)險實(shí)時預(yù)測、天氣地理位置信息實(shí)時判斷與定位。③數(shù)據(jù)庫。包括歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時數(shù)據(jù)兩類。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)語目前，態(tài)勢感知技術(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>