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    商務(wù)智能在電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析中的實(shí)踐

    2017-09-07 12:42:08林成鏗
    中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2017年18期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)分析實(shí)踐

    林成鏗

    摘 要:現(xiàn)階段伴隨著各項(xiàng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展,商務(wù)智能開始得到了越來越多的利用,尤其是在電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。本文主要對商務(wù)智能進(jìn)行了簡單的講述,并且就商務(wù)智能在電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析中的實(shí)踐進(jìn)行了一些探討。

    關(guān)鍵詞:商務(wù)智能;電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng);數(shù)據(jù)分析;實(shí)踐

    中圖分類號(hào):TM63 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    現(xiàn)階段我國的電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)得到了非常大的發(fā)展空間,智能調(diào)度控制系統(tǒng)如今已然成為我國現(xiàn)在電網(wǎng)系統(tǒng)發(fā)展的主流趨勢,智能電網(wǎng)的建設(shè)還在進(jìn)一步推進(jìn),調(diào)度控制系統(tǒng)中的數(shù)量也在高速上升,因此電網(wǎng)的調(diào)度以及運(yùn)行維護(hù)會(huì)面臨著一定的壓力,因此需要人們增加對商務(wù)智能的研究,通過商務(wù)智能在電網(wǎng)控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析中的實(shí)踐來給電網(wǎng)的正常運(yùn)行以及調(diào)控奠定一定的基礎(chǔ)。

    1.商務(wù)智能概念

    商務(wù)智能也被稱作BI,最早是在1996年被提出,在當(dāng)時(shí),商務(wù)智能被稱作是由查詢報(bào)表,數(shù)據(jù)倉庫,數(shù)據(jù)恢復(fù),數(shù)據(jù)備份,數(shù)據(jù)挖掘以及數(shù)據(jù)分析等多部分組成的可以對企業(yè)決策起到一定輔助作用的技術(shù)以及具體的應(yīng)用。商務(wù)智能是一個(gè)對商務(wù)信息進(jìn)行搜集、管理,并且對這些信息進(jìn)行分析的過程,為的是可以讓企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者具備一定的洞察力以及知識(shí),從而做出正確的決策。

    現(xiàn)階段,在電網(wǎng)調(diào)度控制領(lǐng)域中開始廣泛應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘,而數(shù)據(jù)挖掘則采用應(yīng)用模式匹配或者場景匹配的方式進(jìn)行特定算法的開發(fā),從而進(jìn)行分析,數(shù)據(jù)挖掘中的經(jīng)典算法,例如決策樹算法,聚類算法以及分類算法現(xiàn)階段在電網(wǎng)調(diào)度控制中的應(yīng)用僅僅只是初級(jí)階段。過去的電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)更多的是針對特點(diǎn)程序的開發(fā),而通過商務(wù)智能的應(yīng)用,商務(wù)智能可以利用對數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取,轉(zhuǎn)化,通用用戶界面以及多維建模等多種手段為數(shù)據(jù)分析提供了有效的解決方案,使編碼工作的重復(fù)性得到有效的避免,因此需要人們加強(qiáng)對智能電網(wǎng)在電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用研究,從而使系統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)以及處理能力得到提升。

    2.商務(wù)智能在電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)功能

    電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)的實(shí)際統(tǒng)計(jì)功能主要可以分為兩種,其一,以歷史采樣作為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。其二,實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)。其中第一種數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)可以對常規(guī)取樣數(shù)據(jù)進(jìn)行直接利用,沒有必要對統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行提前的定義,但是該數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法只能對平均數(shù)、最小值以及最大值等一些常規(guī)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),而且統(tǒng)計(jì)工作會(huì)消耗掉大量時(shí)間。而實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)雖然可以進(jìn)行次數(shù)以及時(shí)長的統(tǒng)計(jì),但是在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)之前需要先對數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行定義,會(huì)形成系統(tǒng)資源的浪費(fèi),而且只能實(shí)現(xiàn)對少量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì),并不能滿足所有統(tǒng)計(jì)要求。然而在對電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)中的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)時(shí),一個(gè)非常重要的任務(wù)就是保證人們可以非常直觀并且快速地將異??闯觯瑫r(shí)對發(fā)生異常情況的位置進(jìn)行定位。面對這種情況,如果對所有的數(shù)據(jù)點(diǎn)都展開統(tǒng)計(jì),會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)信息量過大,很多時(shí)候工作人員會(huì)將在真正有用的信息放過,另外,尤其發(fā)生異常的位置不確定,因此人們無法提前對數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行定義,不能展開實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)。在這種情況下,我們可以將告警數(shù)量以及告警類型作為依據(jù),然后在和采樣信息、數(shù)據(jù)點(diǎn)以及時(shí)間段進(jìn)行結(jié)合,從而對數(shù)據(jù)展開詳細(xì)的分析。

    3.商務(wù)智能在電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析中的實(shí)踐

    3.1越限統(tǒng)計(jì)分析

    在該實(shí)踐過程中,對斷面負(fù)載、主變負(fù)載、線路負(fù)載以及母線電壓都展開統(tǒng)計(jì)分析,這樣便可以實(shí)現(xiàn)對一個(gè)時(shí)間段的越限時(shí)長的統(tǒng)計(jì),同時(shí)可以從斷面或者是設(shè)備、 廠站、區(qū)域等角度對持續(xù)時(shí)間以及越線時(shí)刻展開對數(shù)據(jù)的鉆取,從而了解非常詳細(xì)的信息。

    如果采用的是之前的方法,其一,可以對特定應(yīng)用程序進(jìn)行開發(fā),從而使其可以將展示以及統(tǒng)計(jì)功能實(shí)現(xiàn),然而這樣會(huì)使人們面對非常龐大的任務(wù)量。其二,對所有的斷面或者是觀測點(diǎn)的所有歷史數(shù)據(jù)都展開實(shí)時(shí)的統(tǒng)計(jì),這樣會(huì)導(dǎo)致巨大的系統(tǒng)資源被消耗,而且會(huì)非常容易因?yàn)閿?shù)據(jù)多的原因?qū)е陆y(tǒng)計(jì)效率非常低。這時(shí)候借助商務(wù)智能的實(shí)踐,首先可以借助ETL軟件的分析空間將告警信息作為依據(jù)對發(fā)生時(shí)刻以及越限設(shè)備進(jìn)行確定。其次,越限時(shí)段的歷史采用數(shù)據(jù)以及越限的實(shí)際持續(xù)時(shí)間數(shù)據(jù)進(jìn)行有針對性的獲取并且統(tǒng)計(jì),這樣可以將統(tǒng)計(jì)范圍進(jìn)行縮小,有效提升效率,然后,借助ETL軟件將已經(jīng)分析出來的結(jié)果構(gòu)成星形數(shù)據(jù)模型的展示。最后,借助DashBoard軟件設(shè)計(jì)的使用并且使展示功能得以實(shí)現(xiàn),另外,在對模型進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí),需要保證同時(shí)支持?jǐn)嗝尕?fù)載,主變負(fù)載,線路負(fù)載以及母線電壓的越限分析,使統(tǒng)計(jì)功能具有一定的通用性。

    在告警展開分析時(shí),可以將實(shí)際序列分析空間作為基礎(chǔ),對模擬量的發(fā)生時(shí)刻以及越限時(shí)長展開統(tǒng)計(jì),最終可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)包含有越限類型維度,時(shí)間維度以及設(shè)備維度的所有模擬量越限統(tǒng)計(jì)模型。在設(shè)備維度中需要包含有具體設(shè)備、廠站以及區(qū)域這3個(gè)層級(jí),時(shí)間維度上需要包括有日,月以及年這3個(gè)層級(jí),在越限類型維度中則只需要有一個(gè)層級(jí)即可,其中有母線、線路、斷面以及主變這4種越限設(shè)備。該模型既可以支持設(shè)備維度上的數(shù)據(jù)鉆取,同時(shí)可以支持時(shí)間維度上的數(shù)據(jù)鉆取,在越限類型維度之上則可以實(shí)現(xiàn)對具體越限類型的統(tǒng)計(jì),同時(shí)還可以在多個(gè)維度之上展拉開切塊,切片操作。

    在該模型中設(shè)置有數(shù)據(jù)母線電壓的越限數(shù)據(jù)展示壓面,統(tǒng)計(jì)時(shí)段被確定之后,可以借助餅圖對各時(shí)段的越限情況分布情況進(jìn)行大概的瀏覽,點(diǎn)開餅圖便可對越限時(shí)間進(jìn)行詳細(xì)的觀看。

    3.2遙信變位統(tǒng)計(jì)

    該實(shí)踐對遙信變位的數(shù)量展開統(tǒng)計(jì),可以在最快的時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)對頻繁出錯(cuò)的遙信設(shè)備的定位,然后在經(jīng)過電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)中進(jìn)行對遙信封鎖或者在站端進(jìn)行著整改的方式來有效地降低誤遙信造成的危害。場景展示可以從測點(diǎn)或者是設(shè)備,廠站以及區(qū)域等角度實(shí)現(xiàn)對變位次數(shù)的數(shù)據(jù)鉆取,從而使變位的實(shí)際信息更快的被人們獲得。

    和上面講述的實(shí)例比較相似,過去的方法會(huì)導(dǎo)致編碼的實(shí)際工作得到大幅度加劇,同時(shí)也會(huì)造成各種系統(tǒng)資源的浪費(fèi),因襲需要人們借助商務(wù)智能的應(yīng)用,首先需要以變位告警信息作為依據(jù)對變位設(shè)備的發(fā)生時(shí)刻以及發(fā)生位置進(jìn)行確定,從而對變位信息展開有針對性的獲取以及統(tǒng)計(jì),使統(tǒng)計(jì)范圍得打縮小,使工作效率得到提升,最后形成一個(gè)包含有遙信類型維度,時(shí)間維度以及設(shè)備唯獨(dú)的遙信變?yōu)榻y(tǒng)計(jì)模型。在設(shè)備維度中依然包括有具體設(shè)備,,廠站以及區(qū)域這3個(gè)層級(jí),在時(shí)間維度中已然包含有日,月,年這3個(gè)級(jí)別,遙信類型維度只需要有一個(gè)層級(jí)即可,其中有測點(diǎn)遙信,保護(hù)信號(hào),刀閘變位,開關(guān)變位這3個(gè)遙信類型。

    在該模型之下對數(shù)據(jù)展示頁面進(jìn)行展示設(shè)計(jì),統(tǒng)計(jì)時(shí)段被確定之后,可以借助餅圖將遙信變位的實(shí)際分布情況展示,點(diǎn)開餅圖,便可以對特點(diǎn)區(qū)域的實(shí)際遙信變位數(shù)據(jù)進(jìn)行觀看。

    當(dāng)然,和上面所舉實(shí)例相似的實(shí)踐應(yīng)用還有很多,例如對數(shù)據(jù)不刷新,數(shù)據(jù)跳變,事故情況,測量通道出現(xiàn)中斷,告警直傳等現(xiàn)象的模型設(shè)計(jì)以及展示。

    結(jié)語

    將商務(wù)智能和電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析進(jìn)行結(jié)合,將商務(wù)智能的深度鉆取以及多維觀察的思想作為一種指導(dǎo),可以更多地進(jìn)行適用于電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)的商務(wù)智能軟件模塊的研發(fā),從而促進(jìn)電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的進(jìn)一步完善。

    參考文獻(xiàn)

    [1]宋鑫,郭駿,尹壽垚,等.商務(wù)智能在電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2015,39(12):93-96,145.

    [2]荀挺,張珂珩,薛浩然,等.電網(wǎng)調(diào)控?cái)?shù)據(jù)綜合智能分析決策架構(gòu)設(shè)計(jì)[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2015(11):121-127.

    [3]黃江.商務(wù)智能云平臺(tái)多租戶方案的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].北京郵電大學(xué),2013.

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