可视化分析在大电网运行中的应用

李晓露, 柳劲松

(1.上海电力学院 电气工程学院, 上海　200090; 2.上海市电力公司电力科学研究院, 上海　200437)



可视化分析在大电网运行中的应用

李晓露1, 柳劲松2

(1.上海电力学院 电气工程学院, 上海200090; 2.上海市电力公司电力科学研究院, 上海200437)

摘要:针对大电网运行中数据海量、动态且可能存在瑕疵的问题,引入可视化分析的理念,提出了特定于电网运行领域的态势感知模型.分析了国内外基于可视化分析的电网运行决策工具的研究与实践,建议以意义建构和任务导向为切入点进行电网运行可视化分析研究,提出了电网运行可视化意义建构环,并以消除设备越限为例说明了任务导向的电网运行可视化分析过程.

关键词：电网运行; 可视化分析; 意义构建环; 态势感知; 任务导向

随着互联电网规模的不断扩大以及电网运行管理的日益精细,能量管理系统(EMS)需要处理的模型信息也迅速增加,例如美国中西部独立系统运行商(MISO)的EMS在2013年的电网规模就达到了44 000个节点及56 000条支路.同时，随着电网运行管理要求的不断提高,各种各样的自动化系统不断得到应用,高级应用功能也不断丰富.电网调度控制中心从传统的稳态实时监视控制、向稳态和暂态的监视控制发展,各种自动化系统所采集和分析形成的数据及信息也广泛应用于管理、经济、环保、生产、计划、决策等方面.但由于电网结构和关系的不断复杂化,采集的信息呈爆炸式增长,这无疑为信息的分析和使用带来了极大的挑战.

虽然IEC 61970/61968/61850等国际标准已广泛应用于电网调度控制中心的自动化应用系统之间进行信息交换,国家电网与南方电网分别制定了智能电网调度技术支持系统规范[1]和一体化电网运行智能系统技术规范[2]以实现对电网监控所需各类信息的统一采集和存储,但仍无法避免由于业务需求不同而导致的信息不统一和不一致,从而降低信息的有效性,影响了调度运行人员对整个电网状态的总体把握,甚至可能造成错判和误判,成为电网运行安全的潜在风险.

因此,如何有效处理大型互联电网中动态、复杂、海量的信息是亟需解决的一个问题.而可视化分析技术的发展正是为了解决由于动态的、甚至是相互冲突的海量数据而带来的信息处理方式不恰当、信息展示的方式不恰当，以及所展示的信息与当前任务关联度不高等问题.

本文对可视化分析技术在大电网运行中的应用现状与关键问题进行了研究,并以一个“消除设备越限”的任务为例，说明了如何实现任务导向的电网可视化分析.

1可视化分析的定义

可视化分析是一门综合了可视化、数据挖掘、数据管理、数据融合、统计和认知科学等领域的技术.

文献[3]将可视化分析定义为:通过交互的可视化界面进行分析推理的科学.而文献[4]则将可视化分析定义为:可视化分析将交互式的可视化结合到自动化的分析技术上,以在超大规模、复杂的数据集基础上实现有效的理解、推理和决策.

从这两个定义可以看出,可视化分析不同于我们以往所看到的信息可视化技术,它更强调“交互”,提倡通过交互从海量、动态、模糊甚至是冲突的数据中获取深层次的信息,通过交互来验证分析人员的设想或提示分析人员可能遗漏分析的地方,并帮助使用人员采取合理、有效的措施.

传统的电网运行信息可视化,例如潮流动画、电压等高线、无功备用、曲线图等,它所处理的并非一个分析任务,因此在进行信息可视化时一般不会用到先进的数据分析算法.而可视化分析是一个结合了可视化、人因和数据分析的整体决策方法,通过交互过程从数据中提取知识.在这个交互过程中,通过人的认知模型来说明人想完成的任务,计算机则对人的任务进行理解.因此,可视化分析的一个关键问题就是如何建立人的认知模型,对于大电网运行来说,则是调度员关于电网的心智模型(Mental Model).

电网运行心智模型可以是常识性的电网运行知识,如增加并联电容投入组数可抬高母线电压,线路送端降出力、受端升出力可降低线路负载等;也可以是某个具体电网的运行知识,如电网在某些预想故障下是脆弱的、某个区域中的电压问题一直比较突出等.心智模型的形成过程恰好也是一个交互过程,因此可以说电网运行的可视化分析是一个关于电网运行心智模型逐步完善的过程.文献[5]提出的“以运行人员思维模式为框架,以可视化界面为功能模块,以互动计算为系统核心”的智能调度框架也与可视化分析的思路一致.

2可视化分析在态势感知中的应用

电网运行可视化分析的目的是帮助调度员从海量、动态、可能有瑕疵的数据中提取有效信息,提高调度员对电网的态势感知能力.因此,态势感知是电网运行中可视化分析的一个重要应用场景.

ENDSLEY M R等人于1995年提出态势感知(Situation Awareness,SA)的概念,其定义为：在一定的时空条件下,对环境因素进行获取和理解,并对未来状态进行预测.[6]ENDSLEY M R同时提出了通用的态势感知理论模型.[6]本文将结合电网运行的具体需求和特点,形成电网运行感知模型,即特定于电网运行领域的SA模型.

一般来说,特定领域SA模型需描绘出以下内容:

(1)调度员为获取态势知识而执行的工作活动的唯一集合(即态势评估活动);

(2)通过执行工作活动而获取的态势感知知识(即SA元素);

(3)认知科学研究和SA活动及知识之间的联系.

对于电网运行调度员来说,其在电网调度中的关键工作包括广域监视、可靠性评估、可靠性预测、故障处理等.广域监视、可靠性评估、可靠性预测活动对应的SA元素分别为事件提取、场景理解、场景预测，故障处理对应电网操控.由此形成的电网运行态势感知模型如图1所示.

图1　电网运行态势感知模型

在该模型中,可视化分析可应用于态势感知的各个层次:在事件提取层次上,从海量的实时量测、可靠性分析、风险评估、故障诊断等各种应用的分析计算结果，以及这些应用的状态中提取电网运行的关键事件,并展示在可视化界面上;在场景理解层次上,先进的数据分析算法和数据分析过程将对提取到的关键事件做进一步分析,依据当前任务所需要的电网运行心智模型进行画面的自动关联与导引,提高调度员对电网运行态势的理解能力;在场景预测层次上,则可以通过人机协作的交互分析方式验证即将采取的控制措施是否合理、有效.

3基于可视化分析的电网运行决策工具

基于可视化分析的电网运行决策工具可综合反映图1中的电网运行态势感知模型.应用可视化分析技术来设计电网运行的决策支持工具,将实时提升广域的态势感知能力,帮助调度员进行快速决策.目前已有一些研究机构、生产厂商和电力公司在此方面展开了研究、开发与实践.

2003年“8·14美加大停电”之后,北美电力可靠性委员会(NERC)要求电力公司的控制室必须具有更好的态势感知能力,使调度运行人员对系统当前状态有总体的理解,帮助调度运行人员及时、协同地解决问题,以避免连锁大停电,并保证系统的经济、可靠运行.为此,美国能源部西北太平洋国家实验室(PNNL)开展了一项人因测试与评估研究,旨在开发先进的分析和可视化工具,以提高调度员在电网正常和紧急情况下的态势感知及决策能力.[7]该项研究评估了4个可视化分析工具,分别是图形化的预想故障分析(GCA)、力矩图、相量状态估计、模式计/模式图.以GCA为例,传统EMS中预想故障分析结果大多为列表形式,用户需要在众多的列表中搜索电网监控所需的关键信息.而PNNL开发的GCA则是将大量的预想故障分析结果转化为系统全景图上的风险信息以提升态势感知,使分析人员可以直观地了解预想故障方式下是否存在可靠性问题;通过趋势分析来判断系统的发展趋势;然后通过分析影响的模式来预测问题的后果;最后通过交互式风险分析来评估控制预案的效果,这也是对调度员可能采取的行动进行评估.[8]

我国的一些学者也积极从事可视化技术在电网运行领域的应用研究,而且所关注的重点也逐渐转移到实现知识洞察及预测的可视化分析上.文献[5]提出的智能调度框架中对电网的当前态、评估态、能力态、可控态、未来态的感知,其中“互动计算为系统核心”的理念即是以可视化分析为基础.

文献[9]提出了智能电网态势管理概念模型和概念设计,认为在态势管理的审慎控制回路上，需要结合人类智慧与机器智慧来进行决策,这也是一个交互式的可视化过程.但这些文献的研究成果尚处于概念阶段.

文献[10]提出将可视化分析应用到关键基础设施的监控、级联影响与应急处理中，将电网作为研究对象之一,提出了结合多个关键基础设施、感知重要事件、让交叉学科人员理解危机状态，以及洞察领域详情和按需控制的可视化分析概念.该文献以一个2020年德国的假想案例为例，研究了电网调度员在通信、天气等关键基础设施的相互影响下的应急处理可视化分析过程，这一过程会对图1中感知模型的各个层次提出更高的要求.

同步地,能量管理系统(EMS)的生产厂商也在电网运行可视化分析方向进行了大量的研发工作.例如,作为业内领先的EMS产品供应商——ALSTOM,基于可视化分析技术提供了态势感知解决方案.该方案是通过先进的可视化技术,实现电网的广域监视、可靠性评估，以及通过“What-if”分析对电网可靠性进行预测.[11-12]模型驱动的分析与量测驱动的分析协同工作,使得调度运行人员不仅了解电网中何处存在问题,还可了解如何解决已发现的问题.

当态势感知系统识别到电网出现非正常运行状况时,与调度员的心智模型匹配，以形成相关的信息,包括报警、关联信息、关联设备和关联区域等,调度运行人员根据需要解决的问题与系统交互,主动寻求相应的解决问题决策信息.

许多电力公司也积极进行可视化决策的实践,例如我国的华北电网和南方电网公司.南方电网公司在一体化电网智能系统的电力系统运行驾驶舱设计中,围绕调度运行人员的任务目标,通过智能信息引擎和智能任务引擎,在综合展示界面及操作界面上交互实现掌控大电网运行的态势感知能力.[2]

4电网运行可视化分析的关键技术

4.1　意义建构

如上所述,可视化分析过程需要调度员的电网运行心智模型;基于不断完善的心智模型,调度员对电网的态势感知能力不断提升.在这一过程中,运用意义构建理论可以分辨哪些信息对了解电网态势更为重要.

信息可视化的意义建构依据是“总览—缩放与过滤—按需的详情”的交互过程,一些文献也针对电网运行目标研究了如何通过意义建构过程来获得态势感知，[13-15]并在这一过程中强调了可视化.最近,KEIM D等人将以上过程改为“先分析—显示重要内容—缩放与过滤—进一步分析,按需的详情”.[4]因此,可视化分析将使用户进入一个环,在这个环里,数据可被交互操纵以深入了解数据及其表示.同样,本文将意义建构环[4]映射到电网运行领域,得到如图2所示的过程.

图2　电网运行可视化分析的意义建构环

在这个环中,电网运行分析人员必须将注意力完全集中在调度任务上,而不是过于技术性或复杂的用户界面上.

4.2　任务导向

图2中的意义建构环是由任务驱动的,即任务导向.任务导向是按照电网运行状态的认知规律,针对电网运行的特定需求,确定需要执行的流程,而认知规律就是电网运行的心智模型.任务导向强调的是工作技术和任务事项,注重任务的完成情况.在任务的执行过程中,可视化分析可帮助调度运行人员认知电网的当前状态,及时检验任务的执行情况,并掌握电网的发展趋势.

除了执行正常的计划外,调度运行人员的重要任务是维持电力实时平衡、防止设备越限、快速处理故障.以电网运行调控业务中的消除设备越限任务为例,任务的触发条件及执行该任务的过程中调度运行人员可能进行的分析如图3所示.

图3　消除设备越限任务的可视化分析过程

5结语

随着大型互联电网的发展,海量、动态甚至是有冲突的数据涌入调度控制中心,应用可视化分析是处理此类信息的有效手段.可视化分析基于调度员心智模型的意义建构环,以调度任务为导向，可以有效提高调度员对电网运行的态势感知能力.

调度员心智模型的形成是一个迭代，且需要结合实际电网中调度员经验的过程.我国的互联电网典型地按照分层分区原则进行调度,但随着超/特高压电网建设的逐步深入,以及需求调度等新型调度模式在电网运行调度领域的出现,调度员心智模型的形成与完善尤为困难和迫切.在我国进行电网运行可视化分析的研究,可在一个仿真的调度运行环境下,对调度员的实际经验进行广泛总结,同时仿真具体电网特性、调度模式以及市场规则对调度运行的影响,形成有效的电网运行意义建构环,发挥可视化分析在电网运行态势感知方面的作用.

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(编辑白林雪)

Application of Visual Analysis to Power Grid Operation

LI Xiaolu1, LIU Jinsong2

(1.SchoolofElectricalEngineering,ShanghaiUniversityofElectricPower,Shanghai200090,China;

2.ElectricPowerResearchInstitute,ShanghaiElectricPowerCompanyLtd.,Shanghai200437,China)

Abstract:With respect to massive,dynamic and possible flawed data,the concept of visual analysis is introduced.The situation awareness model specific to grid operation domain is proposed.The researches and practices of visual analytical tools for grid operation decision in China and abroad are analyzed.It is suggested that the sensemaking and task-orientation can be taken as breakthrough point of visual analysis for grid operation.A sensemaking loop for grid operation visualization is proposed,and then the task-oriented visual analytical process of grid operation is illustrated with an example of “eliminating violation on device”.

Key words:power grid operation; visual analysis; sensemaking loop; situation awareness; task-orientation

中图分类号：TM732;TP391.41

文献标志码：A

文章编号：1006-4729(2015)06-0575-06

通讯作者简介：李晓露(1971-),女,博士,副教授,广西藤县人.主要研究方向为电力系统分析与运行，电力企业信息的集成技术.E-mail:lxl.lixiaolu@gmail.com.

收稿日期：2014-09-24

DOI：10.3969/j.issn.1006-4729.2015.06.016