基于時標量測的電網(wǎng)實時預警關(guān)鍵技術(shù)方案

趙家慶 ，唐 勝 ，錢科軍 ，田 輝 ，丁宏恩 ，周 綺 ，俞 瑜 ，李 春 ，王 鼎

（1.國網(wǎng)蘇州供電公司，江蘇 蘇州 215004；2.江蘇瑞中數(shù)據(jù)股份有限公司，江蘇 南京 210003）

0 引言

隨著“大運行”體系的不斷推進，電網(wǎng)規(guī)模日益擴大［1-2］，對電網(wǎng)安全運行以及供電可靠性的需求也越來越高［3-4］，而告警系統(tǒng)作為監(jiān)視、保障電網(wǎng)安全運行的重要工具，在電網(wǎng)調(diào)度監(jiān)控中起著舉足輕重的作用［5］。

近年來，國內(nèi)外針對電網(wǎng)安全告警開展了相關(guān)研究并取得了一定的進展［6］。文獻［6］從故障分析的角度分層分類別闡述了智能告警的內(nèi)涵并對智能告警發(fā)展趨勢進行了深入分析。另外在智能告警或預警應用方向也有相關(guān)的研究：文獻［7］總結(jié)了國內(nèi)外預警系統(tǒng)的現(xiàn)狀，提出了一種大電網(wǎng)安全可靠運行的分級梯度預警預控方法；文獻［8］圍繞智能告警、故障診斷和故障恢復等方面研究實現(xiàn)了服務地區(qū)電網(wǎng)的智能調(diào)度輔助決策系統(tǒng)；文獻［9］通過可視化提升、圖形擴展以及多系統(tǒng)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等手段開發(fā)了在線可視化預警調(diào)度系統(tǒng)；文獻［10-11］闡述了電網(wǎng)動態(tài)監(jiān)測專業(yè)下的預警與輔助決策系統(tǒng)的功能，分析其應用效果并進行了功能展望；文獻［12］則在電力系統(tǒng)靜態(tài)安全分析的方向上，采用基于電壓穩(wěn)定指標的模糊聚類數(shù)學方法實現(xiàn)以節(jié)點載荷能力為核心的電壓穩(wěn)定指標預警分析方法。

上述智能告警、預警的研究成果大多是在當前調(diào)度運行系統(tǒng)模式下，提出的解決告警系統(tǒng)某個或某類問題的方法或思想，是對電網(wǎng)智能化安全運行的重要探索和實現(xiàn)，在當前主流的調(diào)度自動化系統(tǒng)中能夠滿足基本的告警分析需求，為電力生產(chǎn)運行提供了較全面可靠的支撐。但是上述研究成果中電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)大多基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫，其存儲精度為分鐘級，導致在告警判斷分析時，很難獲取電網(wǎng)真實的秒級歷史數(shù)據(jù)，即告警判斷缺乏全面的數(shù)據(jù)支撐，難以完成瞬時告警的捕捉、歷史時刻告警的回溯分析，且不能有效利用電網(wǎng)全息的海量歷史數(shù)據(jù)進行實時告警分析以及預警分析，在電網(wǎng)規(guī)模日益擴大、電網(wǎng)運行可靠性要求日益提高的背景下，在原有基礎上發(fā)展新的技術(shù)方案迫在眉睫。

近年來，時序數(shù)據(jù)庫在電網(wǎng)中的集成應用使得高精度采樣并全息記錄電網(wǎng)運行過程中帶有時標數(shù)據(jù)成為可能［13-17］。因此，本文提出了一種基于時標量測的電網(wǎng)實時預警方案，有效地解決了量測跳變難以捕捉、告警規(guī)則單一、電網(wǎng)運行異常時缺乏有效預警手段等問題；并將其成功應用到地區(qū)智能電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)中，將電網(wǎng)運行實時數(shù)據(jù)、全息歷史數(shù)據(jù)以及電網(wǎng)模型數(shù)據(jù)三者融合，實現(xiàn)實時運行狀態(tài)快速預警。

1 基于時標量測的實時預警系統(tǒng)設計思想

完整、準確、及時、可靠的基礎信息是電網(wǎng)監(jiān)視、預警和輔助決策的基礎［18］。為了實現(xiàn)準確可靠的實時預警，本文立足于實時數(shù)據(jù)庫存儲的帶有時標的電網(wǎng)量測數(shù)據(jù)，確立了基于時標量測實時預警的總體技術(shù)架構(gòu)如圖1所示。該架構(gòu)采用關(guān)系數(shù)據(jù)庫以及實時數(shù)據(jù)庫作為混合數(shù)據(jù)源，包含新的實時數(shù)據(jù)入庫處理、基于規(guī)則的告警、基于歷史數(shù)據(jù)的預警以及前端可視化，在完成基礎數(shù)據(jù)分流存儲以及調(diào)度基本的告警系統(tǒng)功能的同時，綜合加入了基于規(guī)則的聯(lián)合告警以及基于歷史數(shù)據(jù)的智能預警，滿足不同的告警業(yè)務應用需求，形成一體化的電網(wǎng)實時預警體系架構(gòu)，新的預警模塊可以插件的方式增加到該開放式的架構(gòu)中。

圖1 基于時標量測的實時預警體系架構(gòu)Fig.1 Architecture of real-time alarm system based on measurements with timestamp

在調(diào)度自動化系統(tǒng)中實現(xiàn)基于時標量測的實時預警有如下核心技術(shù)點。

a.系統(tǒng)數(shù)據(jù)的分流處理。實現(xiàn)電網(wǎng)運行過程中所有帶有時標的量測數(shù)據(jù)均通過數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制（SCADA）系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)處理后存入實時數(shù)據(jù)庫中，實現(xiàn)時標量測數(shù)據(jù)的全息記錄，為后續(xù)的智能告警、預警以及其他電網(wǎng)業(yè)務應用提供全面的歷史數(shù)據(jù)支撐。

b.腳本驅(qū)動的告警規(guī)則定義與執(zhí)行。實現(xiàn)從告警業(yè)務應用需求到規(guī)則腳本的平滑完整描述，使得無論是單一量測的多時刻數(shù)據(jù)組合判斷，還是多個量測的數(shù)據(jù)組合判斷，都可以通過配置告警判斷規(guī)則的腳本實現(xiàn)。

c.基于電網(wǎng)運行歷史數(shù)據(jù)挖掘的運行狀態(tài)預測告警。通過電網(wǎng)設備歷史數(shù)據(jù)訓練學習以及當前狀態(tài)的運行數(shù)據(jù)，預測最貼近長期歷史運行的狀態(tài)數(shù)據(jù)，從而可以通過預測數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)的差距對比，發(fā)現(xiàn)電網(wǎng)設備的不良狀況，最終實現(xiàn)預警。

d.探索告警結(jié)果精細化的展示以及多樣化的輔助決策分析。研究實現(xiàn)按照電網(wǎng)模型的告警/預警信息顯示、告警相關(guān)量測前后一定時間段的數(shù)據(jù)對比分析以及對重要告警進行接線圖和數(shù)據(jù)曲線的歷史反演等功能。

2 關(guān)鍵技術(shù)方案

智能告警可分為基于規(guī)則、基于數(shù)據(jù)、基于模型以及基于推理等方向，如圖2所示。

圖2 實時預警分類示意圖Fig.2 Schematic diagram of real-time alarm classification

本文以綜合的實時預警為目標，弱化了各種分類之間的關(guān)系，將規(guī)則、模型、數(shù)據(jù)融合，達到按規(guī)則實時預警的目的，如對于電網(wǎng)中的某個設備，會有溫度、功率因數(shù)、電壓限值等多個限值規(guī)則，在運行過程中會有一系列的指標，需要計算后才可以進行判斷，利用計算后的數(shù)據(jù)以及原始的實時和歷史數(shù)據(jù)，本方案試圖通過規(guī)則的完整腳本描述完成多個限值規(guī)則的結(jié)合，實現(xiàn)按規(guī)則實時預警；另外，本方案也將模型、數(shù)據(jù)、推理算法融合，達到按推理結(jié)果進行實時預警的目的。

2.1 系統(tǒng)數(shù)據(jù)的分流處理

常規(guī)的調(diào)度自動化系統(tǒng)中，前置機采集到的實時數(shù)據(jù)報文經(jīng)SCADA系統(tǒng)處理后存入系統(tǒng)的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫中，供系統(tǒng)的各種應用使用，而內(nèi)存數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)按分鐘級（如5 min）周期存儲到歷史數(shù)據(jù)庫即關(guān)系數(shù)據(jù)庫中。筆者在前期工作［13］中提出了集成實時數(shù)據(jù)庫后的調(diào)度自動化系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流，即關(guān)系數(shù)據(jù)庫仍作為電網(wǎng)運行數(shù)據(jù)周期存儲的載體，而實時數(shù)據(jù)庫則并行地記錄全息的帶有時標的量測數(shù)據(jù)。為了實現(xiàn)全息存儲并充分利用時標量測數(shù)據(jù)，在以上集成思想的基礎上，提出如下技術(shù)創(chuàng)新點。

a.按照IEC61970系列標準對電力系統(tǒng)公共信息模型（CIM）及應用程序接口規(guī)范［19-20］，在調(diào)度自動化系統(tǒng)中提供模型代理服務以及標準的模型訪問接口，接口集成至統(tǒng)一的數(shù)據(jù)訪問層中，服務則集成至調(diào)度自動化系統(tǒng)的平臺服務層。服務完成電網(wǎng)模型的組織以及模型的具體量測與實時數(shù)據(jù)庫測點的映射構(gòu)建。該技術(shù)創(chuàng)新點的前提是：在調(diào)度自動化系統(tǒng)的模型數(shù)據(jù)庫中已定義了系統(tǒng)實時采樣量測與實時數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)信息的映射關(guān)系，包括實時數(shù)據(jù)庫中對應測點名稱、壓縮配置、數(shù)據(jù)有效時間等重要參數(shù)。

b.調(diào)度自動化系統(tǒng)的實時數(shù)據(jù)處理模塊根據(jù)創(chuàng)新點a中列出的時標量測在實時數(shù)據(jù)庫中的關(guān)鍵信息，將來自前置機的帶有時標的量測數(shù)據(jù)預處理后存入實時數(shù)據(jù)庫中，同時將數(shù)據(jù)存至內(nèi)存數(shù)據(jù)庫供系統(tǒng)原有應用在必要時訪問。

c.應用通過具體時標量測對應的實時數(shù)據(jù)庫測點名稱或創(chuàng)新點a中提及的模型訪問接口得到存放在實時數(shù)據(jù)庫中的量測數(shù)據(jù)，包括某個量測一段時間歷史數(shù)據(jù)的獲取、多個量測在某時刻的斷面數(shù)據(jù)獲取、某個模型某個時刻所有量測的數(shù)據(jù)獲取等數(shù)據(jù)訪問方式。圖3是集成實時數(shù)據(jù)庫的調(diào)度自動化系統(tǒng)數(shù)據(jù)流圖。

圖3 調(diào)度自動化系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流Fig.3 Data flow of dispatch automation system

圖3中，虛線框外的部分是調(diào)度自動化系統(tǒng)集成實時數(shù)據(jù)庫之后的數(shù)據(jù)流向，在處理實時數(shù)據(jù)之后，數(shù)據(jù)可能分為帶時標的量測變化數(shù)據(jù)和電網(wǎng)運行實時數(shù)據(jù)2種流向，也可能是其中的一種流向；虛線框內(nèi)則包含了實時數(shù)據(jù)庫訪問、模型訪問、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫訪問等訪問方式，這些方式都封裝在數(shù)據(jù)統(tǒng)一訪問層中；1、m、n為設計時對要素如測點、量測、模型之間的映射關(guān)系的描述，如測點與量測的關(guān)系為1∶1，即1個量測對應1個測點；模型與量測間的關(guān)系為m∶n，即1個模型可能涉及m個量測，而1個量測可能為n個模型所用。

2.2 腳本驅(qū)動的告警規(guī)則定義與執(zhí)行

調(diào)度自動化系統(tǒng)的告警業(yè)務需求是通過告警限值、開關(guān)變位等固有的告警定義方式實現(xiàn)的，這種方式能夠滿足對電網(wǎng)實時運行狀態(tài)診斷判定的基本需求，但也存在諸多局限，如無法結(jié)合1個量測的多個時間點數(shù)據(jù)進行聯(lián)合判斷、多個量測之間數(shù)據(jù)的聯(lián)合判斷以及告警規(guī)則定義的靈活度差等。而常見的利用告警專家?guī)熘械膶＜抑R進行告警的智能判斷則依賴調(diào)控人員經(jīng)驗以及理論分析，且側(cè)重于原因分析以及故障解決方法，在實際的告警判斷環(huán)節(jié)沒有明顯的改進。本文集成Lua腳本引擎，將傳統(tǒng)的告警業(yè)務需求通過簡便高效的規(guī)則腳本描述并定義，再通過后臺服務執(zhí)行腳本并對判斷結(jié)果進行后臺存儲及前端展示通知的處理。圖4是基于腳本驅(qū)動的告警判斷流程示意圖。

圖4 腳本驅(qū)動的告警判斷流程示意圖Fig.4 Flowchart of script-driven alarm judgment

（1）告警規(guī)則定義。

Lua腳本是精簡的腳本語言，運行速度快，且能夠方便地嵌入 C/C++程序中［21-22］，其腳本引擎可以與主流的調(diào)度自動化系統(tǒng)無縫集成。本方案中的告警規(guī)則腳本使用Lua語法作為語法規(guī)則約束，利用其邏輯判斷、循環(huán)、數(shù)學函數(shù)、字符串函數(shù)、自定義變量以及自定義函數(shù)等強大的邏輯設計功能［23］，首先完成調(diào)度自動化系統(tǒng)中模型訪問函數(shù)、歷史數(shù)據(jù)訪問函數(shù)、實時數(shù)據(jù)訪問函數(shù)的腳本封裝，并擴展到Lua腳本引擎中，以此作為告警規(guī)則定義的基礎；其次，在告警規(guī)則定義時，將電網(wǎng)模型可視化為樹結(jié)構(gòu)，遙測限值設置、遙信變位設置、告警結(jié)果類型設置等集成到規(guī)則菜單中，告警規(guī)則定義時只需要將模型樹中的量測項拖入配置框，再選擇彈出的規(guī)則菜單項即可對電網(wǎng)帶時標量測的告警完成基本的規(guī)則腳本生成，也可以基于告警規(guī)則腳本模板或人工編寫腳本完成告警規(guī)則定義；最后，利用腳本引擎對腳本進行語法檢查以及告警定義規(guī)則合法性檢查。

（2）后臺執(zhí)行及結(jié)果處理。

根據(jù)告警規(guī)則的配置，對于基本的告警，首先需要解析所有規(guī)則腳本得到每個腳本中涉及的量測，并向?qū)崟r數(shù)據(jù)庫訂閱這些量測的實時數(shù)據(jù)，然后根據(jù)實時數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)通知來持續(xù)地維護量測的實時數(shù)據(jù)，且當接收到量測的新數(shù)據(jù)通知時即對涉及到該量測實時數(shù)據(jù)的告警規(guī)則進行判斷執(zhí)行；而對于需要周期性判斷的告警規(guī)則，則通過告警判斷的后臺程序根據(jù)時間進行告警判斷。

對于判斷出的告警信息，主要有3種處理方式。

a.告警信息入庫。以告警時間以及告警配置別名作為關(guān)鍵詞，將告警信息存入關(guān)系數(shù)據(jù)庫中，作為告警信息歷史回溯分析的基礎。

b.預警系統(tǒng)統(tǒng)一客戶端展示。將實時產(chǎn)生的告警信息推送至系統(tǒng)的客戶端展示界面，實現(xiàn)對電網(wǎng)運行告警全面而及時的跟蹤。

c.其他應用的通知。告警判斷處理后臺提供根據(jù)告警類別進行告警訂閱的功能，在新的告警信息產(chǎn)生時，即根據(jù)訂閱情況向各應用進行信息分發(fā)推送。

2.3 運行狀態(tài)預測告警

間隔是由若干相互關(guān)聯(lián)的設備與設備之間的連線組成的設備集合，而將廠站內(nèi)的斷路器和刀閘按照其組成、功能、接線方式進行分組就得到了電網(wǎng)的間隔，間隔是調(diào)度監(jiān)控人員進行電網(wǎng)業(yè)務管理、操作的重要組織形式?，F(xiàn)有的告警系統(tǒng)中，未見以電網(wǎng)間隔作為告警分類依據(jù)的功能，本方案即以電網(wǎng)間隔中各量測的歷史運行數(shù)據(jù)為基礎，挖掘得到間隔歷史運行模型；然后基于間隔歷史運行模型，對間隔實時運行的狀態(tài)進行判斷，計算其與歷史運行模型的差別以確定當前運行是否存在異常，同時定位間隔中各個分量對偏差的貢獻程度，最終實現(xiàn)面向電網(wǎng)間隔及其相關(guān)量測的預測告警。

步驟1：間隔歷史運行模型構(gòu)建。

間隔歷史運行模型構(gòu)建采用層次聚類的思想。首先讀取反映間隔正常運行的歷史數(shù)據(jù)集，每組數(shù)據(jù)都由間隔的關(guān)鍵量測即有功P、無功Q、電流I及斷路器狀態(tài)B組成，稱為間隔歷史數(shù)據(jù)向量（P，Q，I，B），從歷史數(shù)據(jù)向量集中得到間隔歷史運行的最大向量（Pmax，Qmax，Imax，1）以及最小向量（Pmin，Qmin，Imin，0），將歷史數(shù)據(jù)向量集標準化，標準化時斷路器狀態(tài)B不變，另外3個量測P、Q、I的標準化方式為：

然后根據(jù)模型構(gòu)建的參數(shù)，包括對各歷史向量聚類的初始范圍向量、擴展范圍向量，依次處理標準化后的數(shù)據(jù)向量（P′，Q′，I′），根據(jù)數(shù)據(jù)向量集的最大向量、最小向量將其標準化，第一個向量自成一個類模型，其后的向量根據(jù)其與各個類模型的距離差、類模型范圍以及擴展范圍確定是否需要與某個類模型結(jié)合，然后確定其所在的類模型（屬于某個當前已有類模型或者自成一個新的類模型），直到所有間隔歷史數(shù)據(jù)向量被處理一遍，至此得到若干個類模型，總稱為間隔歷史運行模型。圖5是間隔歷史運行模型構(gòu)建的流程示意圖。

步驟2：間隔當前狀態(tài)預測告警。

間隔當前狀態(tài)預測采用基于相似性的回歸預測思想。在步驟1中產(chǎn)生的間隔歷史運行模型已經(jīng)覆蓋了間隔幾乎所有正常運行下的狀態(tài)，包含多個聚類模型即正常狀態(tài)。在調(diào)度自動化系統(tǒng)實時運行中，根據(jù)采集得到的實時量測數(shù)據(jù)向量，得到與其距離最近的歷史運行聚類模型即近似模型。在計算與每個歷史模型的距離時，有如下準則。

圖5 間隔歷史運行模型構(gòu)建的流程示意圖Fig.5 Development of historical operating model for bay

a.如果斷路器狀態(tài)為1，那么只與斷路器狀態(tài)為1的歷史模型計算距離；如果斷路器狀態(tài)為0，則只與斷路器狀態(tài)為0的歷史模型計算距離。

b.如果量測實時值大于該模型的對應量測的上限值，那么該量測分量的距離為實時值減去模型對應分量的上限值。

c.如果量測實時值在該模型的對應量測的上限值和下限值之間，那么該量測分量的距離為0。

d.如果量測實時值小于該模型的對應量測的下限值，那么該量測分量的距離為模型對應分量的下限值減去實時值。

然后根據(jù)確定的近似模型，計算得到該時刻間隔運行關(guān)鍵量測的預測值，除了斷路器狀態(tài)的預測值與實時值相同外，其他的量測預測值計算遵循如下準則：

a.如果量測實時值大于近似模型對應量測的上限值，那么該量測當前狀態(tài)預測值即為上限值；

b.如果量測實時值在近似模型對應量測的上限值和下限值之間，那么該量測當前狀態(tài)預測值即為其自身；

c.如果量測實時值小于近似模型對應量測的下限值，那么該量測當前狀態(tài)預測值即為下限值。

如果實時運行向量與預測向量的差大于設定的經(jīng)驗值，即預測向量與其近似模型的距離較大，那么說明此時該間隔出現(xiàn)了運行異常的情況，則求出每個量測對該異常的貢獻程度以供偏差定位，同時進行告警；如果該實時運行向量與預測向量相差較小，則認為此時該間隔運行狀態(tài)正常。至此，完成間隔運行狀態(tài)的預測告警。

2.4 預警方法融合

在本系統(tǒng)中，各預警方法如關(guān)聯(lián)告警、運行狀態(tài)預警等方法都分為后臺服務與前端界面服務2個插件，且均以松耦合的方式掛接在系統(tǒng)中。以運行狀態(tài)預測告警算法為例，其后臺模塊以服務的形式掛接在告警后臺判斷的框架上，成為系統(tǒng)后臺服務的一部分；前端界面則以智能電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)中常見的信息監(jiān)控畫面、接線圖以及關(guān)鍵潮流為中心，聯(lián)動地掛接到前端展示框架中。通過此種松耦合的方式，本系統(tǒng)實現(xiàn)了多種調(diào)度業(yè)務預警方法的動態(tài)集成與融合。已集成的其他典型預警方法概述如下。

a.狀態(tài)估計質(zhì)量預警。通過計算參數(shù)辨識，分析出狀態(tài)估計可能受到的影響。該預警方法結(jié)合智能電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)中狀態(tài)估計結(jié)果、狀態(tài)估計誤差量序列以及計算參數(shù)結(jié)果改動記錄，挖掘分析得出計算參數(shù)對狀態(tài)估計結(jié)果的關(guān)聯(lián)關(guān)系。在人為修改狀態(tài)估計的計算參數(shù)時，可以預估出狀態(tài)估計結(jié)果的質(zhì)量，從而對改動參數(shù)的行為進行告警，最終實現(xiàn)對狀態(tài)估計質(zhì)量的預警。

b.線路限值預警。在電網(wǎng)實際運行中，很可能出現(xiàn)新建線路通電，系統(tǒng)中仍未錄入遙測量限值的情況，這可能會導致難以預估的事故。該預警方法結(jié)合電網(wǎng)模型與拓撲，識別出未定義限值的線路并告警，同時分析預測線路限值，并提供合理化的建議。

系統(tǒng)中多種告警、預警方法的融合，實現(xiàn)對電網(wǎng)關(guān)鍵運行狀態(tài)的識別、預測乃至告警，再結(jié)合3種豐富的可視化展現(xiàn)，最終實現(xiàn)系統(tǒng)預警功能的貫通。

3 可視化

前端展示完成用戶與基于時標量測的實時預警系統(tǒng)的交互。重點完成系統(tǒng)中告警配置、告警結(jié)果展示與查詢、預警提醒等功能。具體內(nèi)容包括：電網(wǎng)運行實時/歷史數(shù)據(jù)以及電網(wǎng)模型查看；規(guī)則告警配置，包括規(guī)則告警判斷執(zhí)行的機制、規(guī)則腳本以及規(guī)則告警結(jié)果處理方式配置等；預測告警參數(shù)配置，包括歷史運行聚類參數(shù)、預測告警參數(shù)配置以及預測告警結(jié)果處理方式配置等；結(jié)果展示包括實時/歷史查詢以及篩選、相關(guān)量測全息數(shù)據(jù)對比、對應電網(wǎng)接線圖/量測曲線顯示等，展示的手段包括顏色閃爍、數(shù)據(jù)表格、預警結(jié)果列表、豐富的腳本控件、電網(wǎng)接線圖、量測趨勢曲線、量測偏差雷達圖、量測對偏差貢獻率柱狀圖等，最終達到便捷配置系統(tǒng)參數(shù)、全面展示預警結(jié)果、豐富分析預警結(jié)果的目的。

4 工程實用

本文成果已在蘇州智能電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)中得到了工程實際應用，在系統(tǒng)集成實時數(shù)據(jù)庫作為實時數(shù)據(jù)存儲載體的基礎上，完成電網(wǎng)模型與時標量測的映射并對上層應用提供統(tǒng)一的模型訪問接口。通過集成蘇州電網(wǎng)模型、實時/歷史運行數(shù)據(jù)、電網(wǎng)業(yè)務規(guī)則以及歷史運行經(jīng)驗，以規(guī)則腳本描述、蘇州電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)學習與回歸預測結(jié)合的手段實現(xiàn)了大型地區(qū)電網(wǎng)實時預警。圖6為某間隔中有功分量在一段歷史時間內(nèi)實際值與預測值的對比示意圖，該畫面由預測告警信息跳轉(zhuǎn)而來，圖中ΔP為有功實際值Pr與預測值Pf的差值，可以清晰地指明間隔內(nèi)有功分量對告警的影響情況。

圖6 某間隔的有功分量的預測值與實際結(jié)果的對比Fig.6 Comparison between predicted and actual active powers for a bay

目前，本方案實現(xiàn)的各項功能運行穩(wěn)定，并且經(jīng)過工程應用中的不斷優(yōu)化，實時預警的準確性和有效性都有大幅提升。目前，系統(tǒng)已識別關(guān)聯(lián)規(guī)則告警（如開關(guān)與遙測不一致、對端不平衡以及主變各側(cè)遙測越限等關(guān)聯(lián)告警）2836條、間隔運行狀態(tài)異常預警729條、線路限值預警26條等告警信息，有效地輔助支撐了電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行。

5 結(jié)語

通過在蘇州地區(qū)智能電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)集成實時數(shù)據(jù)庫，時標量測的應用價值得到了充分挖掘。本文探索并提出了基于時標量測的電網(wǎng)實時預警方案，使得電網(wǎng)告警的判斷更切合實際電網(wǎng)業(yè)務規(guī)則，充分利用電網(wǎng)運行歷史數(shù)據(jù)及實時數(shù)據(jù)的特點，也使得電網(wǎng)運行預警能更可靠，并充分輔助決策分析。