基于业务协同的电网规划与智能决策平台设计

李辉， 张新阳

(云南电网有限责任公司 信息中心, 云南 昆明 650217)

0 引言

电网规划在电力系统建设中较为重要，规划质量直接影响电网投资效益及电网运行安全。配电网分布区域大、设备多，在运行与管理上面临大量挑战，主要问题包括以下几点：第一，电网数据繁杂、信息孤岛严重，需要统一资源管理平台；第二，涉及到的专业学科与专业技术多；第三，分析纬度多，功能需求大，无法准确获取电网中一手资料，对电网关键指标掌握不准，并缺乏规范化。基于上述分析可知，电网规划离不开电网运行信息和数据输入与信息化平台支撑。国内外针对电网规划与智能决策平台开展了诸多研究，出现较多电网规划系统和软件，在提高电网规划水平、决策水平上发挥了重要的作用，但在实际使用中出现大量问题。

国内相关企业在平台建设上也取得了初步的成果，但研究重点都在于方案校核计算，数据与数据之间缺乏连通，并且对于大部分供电地区，缺乏系统化与信息化建设，因此亟需研究一个电网规划与智能决策平台。设计一种基于业务协同的电网规划与智能决策平台，实验证明，此次设计的基于业务协同的电网规划与智能决策平台比传统平台在各个业务上的响应时间短，提高了平台信息化水平。

1 基于业务协同的电网规划与智能决策平台设计

1.1 平台框架

通过对智能决策平台基本原理分析，提出总体结构方案，主要包括历史分析子平台、负荷预测子平台、变电站规划子平台[1]，并且包括多源数据接入、异构数据整合、服务构建等模块，整个平台架构如图1所示。

图1 基于业务协同的电网规划与智能决策平台

其中，多源数据接入模块，实现接入元数据的原生性，便于对接入电网数据审计，保障电网数据输入正确性；异构数据融合模块，在外部数据接入平台后，按照规划业务应用实际要求，通过数据对应、聚合计算等对数据进行深度融合，以准确定位电网数据中敏感数据[2]；服务体系构建模块，该层支持多层类型数据库的接入与融合，将平台中的展示功能与业务逻辑功能分开表示；业务应用构建模块，这一层提供人机交互功能，为电网规划与决策支持提供支撑条件。

1.2 电网数据编辑变换

采集、检验与编辑获取电网中的数据，从而保证平台中数据在内容空间上的完整性与逻辑性。选择Microsoft SQL Server 2008[3]作为平台的后台数据库工具，便于用户执行各种类型的操作，数据表结构设计如表1所示。

表1 电网数据信息采集点信息表设计

基于上述过程，对数据编辑[4]与转换，采用数据格式化[5]方法，即对电网中不同数据结构进行数据交换，其计算式为式(1)。

(1)

式中，S代表电网数据交换结果;d代表数据格式化参数;i代表供电系统负荷消耗结构数量;c代表数据特征集结因子;u代表数据格式。

数据库中的数据类型，如图2所示。

图2 电网规划数据类型

分析图2可知，电网数据中包含空间数据[6]与属性数据两部分，在将电网中数据处理之后，方便于平台编辑[7]、分析与决策。该数据库提供全景数据建模、数据集成与服务类功能，在数据库应用中，通过运行服务总线为各类应用提供数据支撑。

1.3 目标函数确定

在建立起电网规划与智能决策平台的数据库基础上，为该平台设定目标函数[8]，即为该平台赋予负荷预测、子规划与综合分析[9]功能。电网规划的任务是在已知配电网中供电变电站的布点以及供电范围、负荷分布及其大小的情况下，根据电网中现有的参数，合理选择规待选线路，使规划方法灵活可靠。因此需要确定电网运行中的各种费用，采用以综合费用最小为目标函数[10]，其中包括线路投资费用、维修费用，表达式如式(2)。

(2)

式中，f代表综合费用最小为目标函数；e代表架设的线路数量；k代表投资费用；a代表折旧费用。

对于新建电网线路的设计与维修费用，以线路传输容量、电压降[11]、负荷需求及配电网辐射性为约束条件，并以业务协同方法对其综合分析，满足以下条件：

第一，运行过程中对所有负荷点供电。

第二，设定变电站容量约束条件，即式(3)。

(3)

式中，μ代表变电站中最大候选容量;cosβ代表约束条件中的常系数;y代表供电负荷。

第三，线路允许载流量约束[12]，即式(4)。

o≤Yt

(4)

式中，o代表支路电流；Yt代表满足某种条件的支路最大允许容量。

电网规划为一个多变量数学化问题，通过上述过程能有效解决电网规划类问题。

电网负荷预测是电网规划的依据，为提高电网规划与智能决策平台的性能，对电力负荷预测。采用业务协同[13]方法分析电网负荷本身变化与人民使用情况、气象等因素影响，因此准确掌握电网负荷变化规律[14]的条件下，决策结果较为可靠。电网规划中负荷预测包含电量需求预测和电力需求预测两个方面，发电量与年用电量[15]之间的关系表示为式(5)。

Fe=A+G+Qt

(5)

式中，Fe为年发电量；A为网损电量；G为年最大负荷量；Qt为最大电网负荷利用小时数。

依据负荷预测结果，对电网决策规划、综合分析提供基础依据，并能够对电网中的薄弱环节评估与预警，以实际采集的电网实时数据为支撑，以上述负荷预测内容为基础，以支持向量机、多维可视化等技术作为工具，建立起电网薄弱环节预估模型，以找到电网的发展规律。以此完成电网规划与智能决策平台的设计，实现电网运行状态的超前预测与潜在风险的及时防控，并能够提高电网智能决策能力。

2 实验对比

此次实验运行在40 G硬盘以上的服务器上，客户端需要256 M内存硬盘以上的微机。软件操作系统是Windows XP，采用Oracle数据库，该客户端安装数据库客户端即可。实验目的是验证此次设计的基于业务协同的电网规划与智能决策平台的实际应用意义，为保证实验严谨性，将传统平台与此次设计的平台，对比两种电网规划与智能决策平台在各种操作下的执行时间。

2.1 实验准备

以某城市中的变电站为实验对象，进行调查研究，深入实地考察，征求相关决策部门的意见以及专家的意见，以保证实验结果的准确性。分别使用传统平台与此次设计的平台做如下操作,如表2所示。

表2 实验测试内容

使用上述提到的硬件与软件，记录两个平台在各个操作内容下的反应时间，对比并记录两个平台响应时间。

2.2 实验结果分析

两种平台在各个实验测试内容操作下的执行结果，如表3所示。

表3 实验结果分析

分析表3可知，此次设计的基于业务协同的电网规划与智能决策平台在查询一个数据执行时间、查询接口的执行时间、数据更新时间、数据更新接口时间、界面测试时间、客户端响应时间上，反应较快，响应时间短。传统的平台在查询一个数据执行时间、查询接口的执行时间、数据更新时间、数据更新接口时间、界面测试时间、客户端响应时间上，响应时间较慢，可容量的最大并发用户数少。经过对比可知，本文设计平台对比传统平台进行操作时的响应速度快，满足电网规划与智能决策平台设计需求。

3 总结

结合电网发展需求，设计了一种基于业务协同的电网规划与智能决策平台，解决了传统电网规划与智能决策平台实时性差的问题。实现了电网规划数字化辅助决策，提高了电网决策的智能化与信息化水平。并且具有一定的社会经济效益，从间接效益上看，能够降低电网工程前期投资；从科技与发展上看，能够改变传统的电网决策模式，提高电网信息化水平，提高电网规划与决策的工作效率；从生态角度看，能够减少大量户外电网作业引起的环境损害；从宏观角度看，可提高电力行业分析决策水平。电网规划与智能决策平台建设是一个复杂的工程，由于时间等限制因素，平台还有一些部分需要完善，在下一步的研究中，将从功能扩展和推广应用两方面提高平台开发的深度与广度，全面推动电网智能化的发展。