决策支持系统在电力调度管理中的应用

陈蓉珺,何永秀

(华北电力大学经济与管理学院，北京 102206)

近年来随着可再生能源的快速发展，具有间歇性特点的风电光伏接入电网，新能源发电技术和分布式电源、柔性输变电设备的应用越来越广泛，且随着新一轮电改的深入，未来电力系统的运行模式将发生巨大变化。未来电网的发展将以大规模集中式电源与分布式电源相结合、主网与地方输配电网、微电网相结合为趋势[1-2]。电力系统优化调度是电网安全稳定运行的重要一环，由于需求侧用户的用电行为的不确定性及发电侧间歇性电源的大规模接入，电力调度的难度日益增加，现阶段的电力调度正在由按照指令完全响应向多方互动调度发展。

信息技术的发展为电力调度提供了新思路，通过“互联网+”智慧能源，可以通过信息共享，实现电力调度的经济性及效率。因此，建设完备的电网调度决策支持系统(Decision Support System，DSS)可以辅助调度人员决策，以免信息冗余、能力不足等因素带来的决策时间长、决策策略不佳等结果，进而保障电网安全稳定运行[3]。

1 理论分析

1.1 决策支持系统

利用计算机软硬件、网络通信设备等，可以加速信息的收集、传输、加工、存储、更新和维护，帮助决策管理者实现目标。信息系统一般包括数据处理系统、管理信息系统(Management Information Systems， MIS)、决策支持系统和办公自动化系统等。

决策支持系统不仅可以实现数据处理，还能结合外部环境因素，给管理决策人员提供关键信息并辅助最终决策。DSS的概念在20世纪70年代由美国麻省理工学院的M.S Morton教授在《管理决策系统》一文中首先提出。随后，由于其实用与高效性，DSS系统在管理信息系统和运筹学的基础上迅速发展起来。DSS将众多辅助决策的模型有效地组织和存储，通过人机交互功能，将模型库和数据库有机结合起来[4]。

信息管理系统与决策支持系统的特点对比如图1所示，从图1中可以看出，MIS与DSS的目标一致，均能提供相应的辅助信息，而DSS比MIS处理的信息更为复杂，辅助决策的级别相对更高，且对决策的准确度要求更高。

图1 MIS与DSS的特点对比

1.2 电网调度

调度的目的是保持发配电平衡，从而使电网能够安全稳定运行。电网的智能调度系统能够对发输配电设备的运行进行实时监控，并保证其不受外界影响。智能调度系统功能丰富，包括远程监控、远程控制以及智能决策等，可以指挥配电网中的多项设备，保证电网稳定运行。将智能配电网与地理信息平台(Geographic Information System，GIS)结合将区域配电网直观反映，当区域中某处配电网设备出现故障时，能够通过GPS信息迅速定位，及时对故障进行处理。智能调度中还结合了云计算功能，可以实现实时在线分析与计算，并实现信息共享。

电网调度的发展经历了三个阶段。第一阶段是20世纪70年代，只能实现数据采集和处理功能，还不能实现数据分析。第二阶段是基于通用计算机的调度系统，出现在20世纪80年代，可以实现完整的数据采集和监视控制(SCADA)功能，具备初步的分析功能。第三阶段产生于20世纪90年代，采用大量关系型数据库和可视化用户界面技术，可分析的内容也越来越丰富，数据的收集和整理也更为精确。目前，电网调度系统多处于第三阶段，可以实现较为广泛的分析和应用，但还需要人为操作来调用分析功能，这使电网的调度决策变得滞后。

1.3 关键技术

a. 数据库和模型库

数据库作为DSS中最基础的部分，可以频繁向其他模块提供数据，需要保证数据的快速调用；模型库通过构建辅助决策的复杂模型，结合从数据库中获取的数据保证决策的精度，数据库和模型库决定着决策者的精准决策。

b. 知识库

知识库是概念、事实与规则的集合，在电网调度管理的知识库中，存储着电力调度问题的形式化和模型化问题，可以通过调用SCADA系统的实时信息，结合知识库中的大量信息，判断电力系统的状态(一般包括正常、警戒、紧急、极端和恢复)，知识库通常与数据库和模型库结合辅助决策。

c. 支持技术

电网调度决策管理中的关键技术有很多，如智能控制技术、事故诊断处理技术等，这些技术保证了电网调度的智能化和准确性。在事故发生后，智能控制技术可以深入分析电网运行的薄弱环节，并制定如改变机组出力、减负荷等调整策略，以保证电网安全稳定运行。事故诊断技术通过结合错误信息冗余技术、事故恢复技术等，采用分组手段对信息流中的开关状态、保护状态及诊断信息进行展示及关联重组，可以有效诊断故障并提供恢复策略[5]。

d. Agent技术基础

传统的面向对象方法基于单处理器和集中式计算机，对象和它的调用者之间只是一种单线的、被动的主从式关系，缺乏灵活性和主动性。随着信息技术的快速发展，许多应用系统变得越来越复杂，智能化、自动化以及广泛分布和合作已经成为人类对应用的普遍要求，为了满足这些要求，Agent的概念被引入，继而得到迅猛发展。

Agent是计算机软/硬件系统，它能够从外界环境变化中主动学习知识并积累经验，为其他的实体提供服务，具有主动性、反应性、社会性、自主性、交互性等特征。Agent技术为决策支持系统的发展提供强有力的智能支持，用户只需向代表用户的提交任务，最后系统将向用户显示结果。在这一过程中，各类的协作交互，用户不需要参与决策任务的分解和调度、用户之间的信息交互以及知识库系统与任务系统的协作，系统的智能化水平较高。

2 基于Agent的电网调度决策支持系统的设计

2.1 电网调度决策支持系统设计原则

电网调度决策支持系统的设计、实现要综合考虑可操作性、决策精度、决策及时等多方面因素，一般设计原则如图2所示[6]。

图2 电网调度决策支持系统设计原则

2.2 电网调度决策支持系统的逻辑与结构

电网调度管理的决策支持系统结构如图3所示，决策资源层是系统的基础，数据源来自系统和故障信息系统，操作员通过人机交互层获取决策信息，该决策支持系统提供了高级软件分析、故障处理、信息发布、报表管理四大模块，这些功能主要由数据库、模型库与知识库实现。

每个Agent包含感知、行动、反应、建模、规划、通信和决策生成等模块。Agent之间使用ACL进行通信，使用通信双方都能理解的格式来描述信息或者消息。当一个向另一个提出服务要求时，接到请求方要通知请求服务方采用合适的方式、提供相应的信息，并以消息的方式返回，在请求方收到消息后再决定是不是接受它的服务[7]。

2.3 电网调度决策支持系统功能模块

a. 高级软件分析

高级软件分析模块可以进一步细分，包括状态估计、潮流测算、负荷预测、无功优化等功能，通过一系列模型及输入数据，可以输出系统状态，并提供提升系统稳定性的建议供电力调度人员参考。

高级软件分析模块可以实现只能触发，根据触发的方式不同，分为3类：①实时触发，通过计算机不停地评估实现，但由于计算机功能有限，这种方式应用较少；②由事件触发，通过预设事件的发生触发分析模块；③定时触发，每隔一段时间对系统进行评估。调度员也可以根据实际情况随时调整定时触发的时间间隔，也可以随时停止自动模块，调整为手动调度[8]。

图3 基于Agent的电网调度管理决策支持系统结构

b. 故障处理

该模块中，首先接收从SCADA上传的信息，根据一定的约束条件对信息进行粗辨识，若信息通过粗辨识，则开启故障诊断程序判断是否发生故障，若诊断结果为故障，则开启故障恢复程序，若诊断结果无故障，则进行静态安全分析。该模块的具体流程如图4所示[9]。

图4 故障处理逻辑

c. 信息发布

信息发布模块可以将内部的关键数据、信息发布至外网，根据不同信息对系统的影响程度进行分级，对于重要信息通过声音警报等方式提醒决策者，保证在第一时间反馈紧急信息并及时处理，可以有效提升决策速度。

d. 报表管理

该模块定时记录电力系统的运行情况，并基于决策者的需求提供相应的统计分析服务，定期生成重要信息报表，体现了决策支持系统的人性化、智能化。

e. 操作票

主要负责对电力系统设备检修、故障处理等操作开票，传统的操作票都是由工作人员手工处理，很容易受外界和自身的影响而造成失误引起事故。操作票除了手工开票的方式，还提供自动、点图和短语3种开票方式，这样不仅可以提高效率，也能提高开票的准确度。

3 系统实现功能

基于Agent的电网调度决策支持系统通过利用智能调度控制技术、事故诊断处理技术等可以降低电网安全风险，实现在线防控，可以实现许多功能。

a. 利用人工智能方法建立数据挖掘模型可以实现电网调度业务的分析预测功能，利用决策树算法作为数据挖掘模型算法，大大提高了负荷预测精度，同时还可以对预测结果进行说明。

b. 设计智能化调度决策支持系统及结构。基于电网调度决策支持系统设计原则，设计了多层次的调度决策支持系统结构，可以通过通信技术协调各部分运行，实现智能化调度。

c. 提供多种业务实现平台及友好用户交互界面。该系统具有用户按要求搭建分析平台的功能，丰富模块化特性增强了系统的灵活性。同时用户界面图形化、直观化，建立分析平台只要按构成组合，只需简单操作，利用多种曲线和多维图形表示更容易让用户理解。

4 结束语

随着该系统的开发实施，电网调度的决策支持系统寻求、扩展了信息与知识，强化了规则推理过程，通过“自学习”增强知识深度，必将大大提高调度运行人员应对电网复杂多变的运行方式和电网严重突发事件的能力，有助于提高电网运行调度的安全可靠性、经济效益以及生产管理水平，同时大大减轻操作人员工作强度，提高工作效率，培育与增强应急预控与处理恢复能力。

参考文献：

[1] 周孝信. 能源革命中电网技术及发展预测和对策[M]. 北京：科学出版社, 2015：20-30.

[2] 李碧君, 周晓宁, 刘 强. 基于智能电网调度技术支持系统的电网运行安全风险在线防控[J]. 华东电力, 2014, 42(6):1 057-1 063.

[3] 陈文伟. 决策支持系统教程[M].北京：清华大学出版社, 2010： 1-13.

[4] 高洪深. 决策支持系统(DSS):理论·方法·案例[M].北京：清华大学出版社, 2004：25-36.

[5] 关守仲, 马金辉, 戴长春,等. 电网调度智能监控与事故处理辅助决策系统的研究与实施[J]. 华东电力, 2009, 37(9):1 450-1 453.

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[7] Yu K J, Yang Z L, Yang Y. Research Summary of Dispatching System Based on Multi-Agent Technology[J]. Applied Mechanics & Materials, 2013, 462: 217-224.

[8] 王明俊. 我国电网调度自动化的发展——从SCADA到EMS[J]. 电网技术, 2004, 28(4):43-46.

[9] 钱奕兰. 基于多Agent的智能电网调度决策支持系统的研究与应用[D]. 长沙：中南大学, 2011.