摘要：电力调度，是电力系统中的重要组成部分，控制着整体电力系统的运行状态。在当前的社会环境中，电力调度工作对人们的生产生活起到关键性的影响作用，是维持正常社会运转条件的基础。为了对其中的技术发展内容进行强化，应对电力调度工作内容进行分析，形成必要的指导条件。
关键词：电力调度；技术应用；系统运行
1电力调度自动化系统工程的组成
电力调度自动化系统的主要组成分两大部分：第一部分是生产控制大区，第二部分为管理信息大区。生产控制大区本质上就是利用监测系统实时监控电力网络和设备的运行状态，并对采集来的数据加以分析处理，同时可通过系统发出相对应的控制指令。而管理信息大区在安全级别上要低于控制大区，主要实现数据的二次交换和第三方系统的对接等。此外，电力调度的这两大部分有着很高的服务实用性，不仅能满足电力调度的自身业务需求，也能通过数据分享使对外业务更加方便快捷，提高了整体效率。除此之外，在电力调度的工程中，为了提高运行的效率，一般采取星型拓扑的结构，整套的配置结构有数台前置服务器（一般2～4台），对应的各应用服务器若干台，皆为冗余双机配置，远程维护工作站和通信集控工作站数台，还需要配套的安全防护设备和相关的设备附件。
2.现阶段电力调度系统存在的风险
电力调度系统在其整体运行过程中，具有一定的整体性与系统性，其整体与部分之间的组合密切联系，其中某一部分出现问题将会导致整体出现问题。因此，我国的电力调度系统面临着重要的安全隐患问题，如何对某一部分乃至整体，进行有效的安全预警，尽量减少危险的发生，以及在危险发生时灾害降到最低，将是下文要研究的具体方向。
2.1电力系统自身存在的风险
电力系统自身就是一个整体性的概念，其所包含的内容复杂多样，这在一定程度上也增加了电力调度系统的负担。电力调度系统的运行并不是单一的系统运行方式，而是需要各个部门的相互配合。由于其所需要配合的部门角度，其所面临的风险性相应的也会更大，往往在一个部门发生危险的时候，电力系统对危险的来源仍然很难把控，这就使得其错过了最佳的救援时期，这就是电力系统自身所存在的重要危险来源。
2.2电力调度系统日常工作存在的低效率风险
由于我国电力调度系统在很大程度上需要各部门之间相互协调，如此众多部门的相互协调必然会导致电力调度系统工作效率直线降低。这一问题也是当前电力调度系统面临的重要问题，因此提高电力调度系统的及时性、准确性十分关键。
3.电力调度运行先进技术的应用
3.1电力电子技术
电力电子技术，是新型电工技术中的代表，在当前以及未来的发展中，展现出了一定的技术优势。在电力电子技术中，可凭借自身的开放性技术特征，将电力系统与电子科技结合起来，并在具体的电力调度系统中发挥作用，尤其在高压直流与柔性交流这两种特殊结构的技术应用条件下，电力电子技术的应用价值得到了深入性的开发。
HVDC技术，是电力电子技术中的代表，可以针对高压直流电的运行状态进行分析，并总结出其中的经济性状与技术水平。执行远距离传输任务时，需发挥高压直流输电线路的优势，保证整体技术条件的稳定状态。而在两端系统的设置中，可凭借其中设置的HVDC系统，保证相互之间的系统稳定状态。而对于两端交流系统，并不需要太高的技术要求，甚至无需两者维持同步的运行状态。在进行同时多端口链接时，可以形成多个不同频率的交流电网运行管理。
FACTS技术在电力调度工作中也十分常见。此项技术，主要集中在交流电系统的柔性协调控制中，可优化输电系统的可控性水平传输能力。方法上，FACTS技术需要依靠对于安装位置的调整，分别将柔性的交流电控制器分为发电、输电、供电这三种类型。在调整每种类型异同点的同时，保证对于系统的控制状态，维护交流输电控制器的输电能力，提高电网的工作的运行性能状态，展示电力调度控制技术的应用价值。
3.2数据挖掘技术
3.2.1 基于大数据下的数据挖掘技术概述
进入21世纪后，世界进入高速互联网时代，信息技术得到空前发展，而基于互联网下的大数据技术也成为了当下发展的焦点。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆目前，全世界的数据库已达到了一个庞大规模，各类信息汇聚在互联网下，给人们提供了丰富的信息资源。但是这些数据庞大且种类繁多，很难进一步找到需要的内容，由此出现了大数据挖掘技术。大数据挖掘技术的出现就是对庞大的数据群体进行合理过滤、筛选，然后从中找到有利的信息资源。这种数据挖掘技术是指利用有效的手段或者搜集渠道，对现有大数据信息进行信息资源与模型的匹配区分。利用这种匹配区分将这类具有价值的信息资源搜集，并作为企业决策的重要依据。随着互联网技术的不断发展，数据挖掘技术已形成了一定特点。近年来，出现了很多不同类型的挖掘技术，将庞大的数据群体做了进一步细分。
3.2.2数据挖掘的特点分析
电力系统下的挖掘技术也指数据开挖技术。数据开挖技术具有如下特点。
（1）实用性。面对现有信息互联网下庞大的数据信息群体，挖掘技术也在不断创新和完善。现在的挖掘技术迎合了时代发展，对相关数据的收集变得越来越快，相关反馈效果也更加及时、有效，给企业或者团体提供了重要信息参考依据。
（2）数据量庞大。基于互联网资源下的数据，正在高速增长，随着5G等通信网络的布置，信息数据量还会进一步高速增长。
（3）应用性。数据挖掘技术的出现主要是源于人们对信息资源庞大的需求，而数据挖掘也就成了人们的实际应用需求。该技术将对数据进行相关挖掘筛选，再过滤，然后应用于现实生活中，完成实际项目的决策。
（4）动态性。大数据下的信息资源并不是稳定不变的，而是随着时代发展不断增加、改变。因此，数据挖掘结果具有时间属性。随着时间的推移，数据挖掘结果涉及的相关数据将发生改变，需及时更新数据。
（5）集合性。目前，对于数据挖掘的算法以及相关建模的手段有很多，如专家系统、人工智能以及分析统计等。它们在对数据做相关收集时，并不是通过单一数据进行相关检索，而是通过多种集合方式实现功能化的应用。
4.电力系统调度自动化发展趋势
4.1实现“无人值守”
“无人值守”的实现，不仅能够帮助企业降低人力投入的成本，缓解有关工作人员的工作压力，还能够实现对整体电力系统日常工作状况展开远程调控、安全分析、预测负荷、预估状态以及动态监控等工作，这边可以确保电力系统在出现问题、故障时可以自动进行报警，随后帮助调度人员在第一时间排查、分析并解决问题，最终确保整体电力系统得以稳定、安全地运行，充分提升了其运行效率。
4.2对象化
在电力系统调度自动化的实现过程中，除了需要整体系统应提升自身对调度工作节奏和进度的掌握能力，还需要系统能够对调度对象进行精准明确，以便使实时数据信息的收集以及调度效率被有效提升。
4.3智能化
智能化发展的实现，可以使自动化技术在电力系统中的运用稳定性以及范围被有效提升。在发展过程中，有关部门应当将自动化技术与数字化集成技术进行有机结合，从而不仅可以实现电力系统调度自动化无需人为管理，还能够使此类工作智能化地执行工作，进而智能探寻需要调度的目标，并对调度系统自动控制的具体参数以及电流频率等进行准确、合理、快速的计算。
总结
综上，电力调度工作中，不同工作模块的技术应用内容有所不同，在进行技术手段升级的同时，需要兼具整体性与独立性。通过对各应用模块的技术优化，在整体结构上，形成完整的调度系统，在全面发挥电网系统调度功能作用的过程中，保证电网系统的应用状态。
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论文作者:闫日文
论文发表刊物:《电力设备》2019年第14期
论文发表时间:2019/11/22
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