电力大数据技术与电力系统仿真计算结合问题研究论文_郭华科,盛婧

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摘要:随着科学技术与互联网信息技术的出现,各种大数据技术、物联网技术、云计算技术等也相继出现,推动了整个社会经济的高速发展。在电力行业中,电力大数据技术的应用,也为电力系统的安全平稳运行,提供了技术上的保障与支持。尤其是与电力系统仿真计算的结合,有效解决了传统电网工作中存在的问题,提高了电网运行工作效率与质量。

关键词:电力大数据技术;电力系统;仿真计算

引言:现阶段,由于我国电力系统仿真计算中还存在着一些问题,主要表现在数据管理;计算变化;结果应用;结果融合;安全稳定等方面,严重阻碍了电网的安全平稳运行以及电力行业的高速发展。因此在今后的发展中,就要高度重视电力大数据技术的应用,将其高效灵活的与电网系统相互结合,实现计算结果的真实、高效与精准。

一、电力系统仿真计算的特征

电力系统仿真计算的特征主要表现在以下几个方面:第一,多类型异构。电力系统仿真计算系统平台,是由多个软件、多个元件、多个模型构成的,因此存在的结构差异较大。第二,同质性。主要表现在离线数据与在线数据的结构相似,因此在研究过程中,就存在通用的可能性。第三,存储方式多元。一般情况下,在线数据都是集中存储,定期更新,离线数据由不同地区的工作人员进行收集、管理。第四,体量大。随着社会经济的高速发展,电力用户的数量与规模在不断增加,因此电网数据信息就直线增加。在计算过程中,还会受到不同因素的影响与制约,因此数据文件量十分巨大。

二、电力系统仿真计算问题分析

(一)数据管理

电力系统仿真计算数据的来源主要为离线与在线。在线数据需要将其存储在管理系统中,离线数据是由工作人员进行管理。为了提高计算效率与质量,我国很多电网公司已经通过数据中心的建立,实现了数据的高效管理。然而这些数据的管理范围无法满足电力系统仿真计算的应用要求,因此还需要不断研究与发展。

(二)计算变化

电力系统仿真计算过程中,涉及到很多非线性方程和微分方程的求解,两者还涉及到迭代计算。这些计算过程都相对复杂繁琐,耗费的时间与精力较多,还容易出现各种失误,导致计算发生变化。为了避免计算中出现错误,提高计算速度,提高计算准确率,就需要密切观察整个计算的变化过程,来分析影响计算结果的相关因素,然后展开相应的调整与优化,提高计算效率。这时就需要借助电力大数据技术,才能加快计算速度,提高分析效率,满足人们的日常用电需求。

(三)结果应用

在传统的电力系统仿真计算中,由于受到各种因素的干扰,导致后台系统无法保持稳定,因此最终的计算结果就会存在误差。随着社会经济的高速的高速发展,我国电网规模的不断扩大,系统在实际运行中存在的问题也在不断增加。在仿真计算中,无法根据现有的技术、数据等,将真实的电网状态反映出来。因此就要加大电力大数据的结合研究,将其结果高效灵活的应用在电网平台系统的状态反映上,这样才能加快计算速度,扩大存储容量,实现精细观察,提高电力工作的技术水平,促使电力企业获得更多的经济效益与社会效益。

(四)结果融合

电力系统的仿真计算类型很多,暂态稳定计算、潮流计算等都属于其中的一个部分。而不同的计算结果,也从不同方面反映出电网的稳定特征。因此在实际工作中,就要将其结构融合运用,才能全面反映出电网的实际情况。现阶段,我国在电网结果的融合应用中,还停留在人工计算方面,容易出现各种失误,计算速度较低,再加上经验与能力不足,就会导致很多数据信息失真。

因此就要对结果的融合应用展开深入研究,尤其是自动化融合计算与运用,需要将电力大数据技术与其结合,然后展开准确提取、全面分析、及时归纳、真实反映,才能为电网发展的模式提供鲜活的生命力。

(五)安全稳定

电网在线安全预警及控制,主要是利用了在线计算数据、量测数据,通过数据的挖掘、信息的分析,然后对系统安全稳定性运行的规律、特征进行提取[1]。再通过系统正常数值的对比分析,来分析电网的安全稳定性。通过与电力大数据技术的结合,就可以在原有基础上,实现资源的优化配置与充分利用,为系统平台的运行,提供多种数据信息,最终来探索其中的规律。

三、电力大数据技术与电力系统仿真计算结合方法

要想实现电力大数据技术与电力系统仿真计算的有效结合,第一步还需要通过电力大数据平台的建立,及时解决一些单机用户在数据存储、计算过程中存在的问题。然后针对系统仿真的技术背景、研究目的、数据特点,从多个角度去研究与分析,探索出更加适宜的结合方法与路径。由于现阶段在结合过程中,还存在着一些问题,因此就需要对其进行详细研究。

如图一所示,该图为电力系统仿真数据的演变过程图。从上图中可以看出,实线箭头代表处理过程,虚线箭头代表可能性。“关联关系”是指在数据挖掘与机器学习过程中,直接得到的相关数据信息,然后展开分析、整理、归纳,这样就可以通过人工解读来得出结果。“知识”是整个流程图的核心与关键,它是指由数据在知识的演变过程中,可能会因为知识的应用而不断地优化与超越,然后在数据、信息、知识、思想之间,形成一个不断上升的螺旋关系网[2]。此外,知识也能够适用在仿真计算的改进与电控控制的优化中,然后通过结果的分析,来获取更多的关键性知识。思想是由知识的进一步归纳、总结而得出,因此它能够对于数据分析、仿真计算、电网控制以及更多领域的研究,有着指导与引导作用。在该图中,还存在着两个反馈环节。一个是用来发现关联关系的彼此特征,然后将其提取,找出其中的问题,寻找有效的解决方法,最终进行算法的选择。另一个是根据知识的发现,来找出关联关系,然后对其数据信息展开评估,用来不断调整、搜索与改进算法。

从图二中可以看出,生数据属于原始的仿真数据,可以按照三个主要维度进行划分。熟数据是随着研究目的的变化,而演变出不同的内容与结构。数据云集属于大数据平台、单个以及多个系统,可以实现系统组件的任意组合,然后为生数据向熟数据的转变提供相应的功能与作用。

通过对其研究路径的分析,可以在今后的结合工作中,朝着以下几个方向展开。第一种,借鉴现代稳健回归思想,采用抗干扰性能较强、工作效率高的统计量表征系统,来改变变量的整体状态与情况,最终来提高初始工作中的质量与效率。第二种,在核方法的基础上,对于核空间数据的生成展开详细具体分析,来不断提高数据压缩以及主要特征数值提取的效果[3]。第三种,采用不断复合、审查的方式,来对整个生成过程中可能存在的问题与漏洞展开详细分析与筛选,然后制定科学合理的解决策略,做到具体问题具体分析。还要积极借鉴与学习成功的、优秀的经验与方法,探索出一条高效的结合路径。

结语:综上所述,将电力大数据技术与电力系统仿真计算的有效结合,有效提高了计算效率,加快了电力行业的发展步伐。因此在今后的发展中,就要通过详细的分析与研究,来探索出一条高效的结合路径,充分发挥其价值与功能,促使电力行业获得可持续发展。

参考文献:

[1]黄彦浩,于之虹,谢昶, 等.电力大数据技术与电力系统仿真计算结合问题研究[J].中国电机工程学报,2018,(1):13-22.

[2]张国庆.电力大数据技术与电力系统仿真计算结合问题研究[J].工程技术研究,2017,(12):217-218. DOI:10.3969/j.issn.1671-3818.2017.12.127.

[3]姚震.电力大数据技术与电力系统仿真计算结合问题研究[D].黑龙江:哈尔滨工程大学,2018.

论文作者:郭华科,盛婧

论文发表刊物:《科学与技术》2019年第11期

论文发表时间:2019/10/25

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