智能调度综合数据服务平台系统建设研究与实现

智能调度综合数据服务平台系统建设研究与实现

(国网安徽怀宁县供电有限责任公司安庆市246000)

摘要:智能调度综合数据服务平台系统建设,是在网省内部实现调度数据资源整合共享,提供一个数据整体支撑环境和数据综合应用环境。在此基础上提出数据规范整合、数据质量分析、数据智能搜索、电网故障综合诊断等数据综合应用方法研究,提高调度业务数据的集成共享及高质量应用,满足调度不断发展数据利用需求,以助推调度自动化水平和业务管理水平的提升。

关键词:数据整合;数据质量辨识;数据智能搜索;故障综合诊断

0引言

在各个网省调内部,各类调度生产系统等通常是独立建设和运行的业务系统,例如能量管理系统(EMS),电网动态安全监测系统(WAMS)、电能量计量系统(TMR),调度运行管理系统(OMS)等,这些应用系统逐步形成了一个能满足不同生产管理需要的不同业务功能,同时也形成了一个异构系统综合运行环境。

1项目建设主要内容

(1)、研究电网调度生产数据规范化方案。设计满足调度生产需求的电网设备和数据的统一命名、编码和存储方案,规范各系统之间的电网模型、参数、交换接口,研究一体化调度数据集成方案。

(2)、实现电网调度生产数据的规范整合。研究基于61970的多层次统一编码体系,分析各系统现状,对图形、模型、历史数据、实时数据等实行数据集成,实现模型数据一体化管理,构建智能调度数据服务体系,实现调度多业务数据中心。

(3)、研究调度生产数据质量整体辨识技术,提高系统数据质量。基于数据统一编码技术,建立数据质量辨识规则库,构建基于设备、厂站和电网的多数据源计算分析模型,通过整体辨识提高数据质量。

2主要关键技术及功能实现

2.1基于61970的多层次统一编码体系

编码原则是编码的层级结构应遵循IEC61970规定的层次结构,能表达EMS、WAMS、TMR、OMS、水调自动化系统、保护故障信息管理系统以及其它部门维护的系统中的电力系统资源,具有编码定义规范,符合网调、省网之间模型拼接的要求,做到层次分明、具有明确的物理意义等特点;编码层次关系如下图所示

2.2调度数据接口规范研究

智能调度综合数据平台以调度数据为中心对象,从上自下全面开展多层次标准规范的制定和建设,包括模型层:电网模型资源框架遵循IEC61970/61968及其扩展标准化、电网统一编码标准、电网模型交换标准;数据层:实时数据存储标准、历史数据存储标准、统计数据、事项数据标准和图形标准等;访问层:访问接口标准包括模型数据、图形数据、实时数据、历史数据等各种访问接口标准制定,基于CIS、基于API基于XML及E语言等

2.3多业务数据中心

调度综合数据平台元数据服务以IEC61970CIM为模型基础,通过模型映射实现各应用系统或数据源的私有数据模型转换为统一标准的CIM模型,将来自不同应用的分散数据整合为规范统一的公共信息模型,建立了涵盖调度各应用系统的统一的公共信息模型,消除了由于数据模型不一致给数据集成带来的障碍。具体实现方面,系统提供完整的规范接口体系。包括:商用库API、ECON-API、基于CORBA技术的CIS服务、WebServices服务,电力应用规约,XML/EFILE文件等。接入的信息包括实时数据、历史数据、模型数据和图形数据。

2.4调度异构系统数据接口体系

智能调度综合数据服务平台能够以标准接口访问公共信息,并依据访问业务、访问数据类型、访问级别的不同采用不同接口方式,提供异构数据的标准化统一接口体系,涉及到实时数据事项、历史数据、模型和图形接口。标准接口体系利用电网全模型的“逻辑模型-物理模型-数据模型”的多层次接口映射技术,系统接口设计符合面向服务的数据访问体系构架,把各种对象的操作和属性封装在不同的接口之中,实现指定数据的灵活高效接口。

2.5调度数据质量整体辨识技术研究

基于数据统一编码技术,建立数据质量辨识规则库,构建基于设备、厂站和电网的多数据源计算分析模型,通过整体辨识提高数据质量。

通过统一编码映射,在数据中心内形成多源数据,因此同一对象的同一属性值在数据中心按照不同源进行存储。系统按照数据完整性校验、数据阈值校验、统一编码多源对比、差异阈值校验等校验规则;

针对多源数据,按照开关、线路等设备分别进行数据对比分析,其次,按照变电站一次接线方式进行厂站数据整体分析,最后根据全网拓扑结构,计算整体损耗等数据,这三个环节的分析彼此联系、互相印证。同时还开展电网基础参数分析工作。

2.6集成式电网故障综合诊断技术研究

研究故障数据集成和清洗技术,设计故障诊断专家知识库,构建集成式综合诊断流程,实现基于数据整合的电网故障实时综合判定。

●离线情况下对历史故障数据进行数据挖掘分析,结合保护信息基本原理和断路器的动作逻辑,归纳调度运行人员的诊断经验,形成故障诊断系统的知识库和推理规则。

包括:历史数据分析、调度运行经验、自动学习改进

●在线运行时,首先对电网故障数据进行数据清洗,剔除遥信坏数据和遥测坏数据。基于筛选后的故障数据,基于电网拓扑结构和事故变电站一次接线方式,采用数据驱动的正向推理将所获得的征兆与知识库中的规则进行匹配,进而获得正确的故障诊断的结论。

数据来源包括:SCADA遥测、SCADA遥信、WAMS遥测、保护信息管理事件数据

具体实现如下图(3)所示:

2.8电网可视化数据支持技术研究

可视化数据支撑是基于现有的业务系统,通过对基础业务系统的运行数据集成,形成标准化的综合调度数据中心和数据服务平台,在此基础上,以可视化功能模块为界面,以电网计算为核心,提供实时动态、三维立体、虚拟场景的可视化电网运行数据。面向对象电网全模型:通过研究电网对象的资源属性和本体属性的内在联系,抽象电网对象的计算属性,研究对象的系统性扩展理论和方法,以IEC61970CIM模型为基础,构建电网物理模型、三维模型、计算模型等一体化的可视化全模型。

3结论

智能综合数据服务平台是一个开放的技术平台、一个公共的工作平台,逐步形成调度自动化系统的综合应用集成环境,在统一集成环境的基础上实现系统数据的集成,形成能够做到编码统一维护、数据共享、支持综合应用开发的,集数据、模型、图形等为一体的,具有数据服务、数据加工等功能的技术支撑体系。

参考文献

[1]石俊杰,李毅松,彭清卿,等.国家电网公司调度系统数据整合总体方案的思考.电力信息化,2006,4(6).

[2]林峰,胡牧,蒋元晨等,电力调度综合数据平台体系结构及相关技术,电力系统自动化,2007,31(1):61-64.

作者简介:

王晓琦(1970)年,男,大专,助工,主要从事电网调度和电网运行管理

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