电气工程

智能电网大数据技术发展研究

张东霞，苗新，刘丽平，等

摘要：目的：智能电网被看作是大数据应用的重要技术领域之一。2012年以来，国内外在智能电网大数据技术研究和工程应用方面做了一些有益的尝试，但总的来看，这些工作尚处于探索起步阶段。战略研究和顶层设计，对推进智能电网大数据应用有着重要的意义。通过阐述智能电网大数据的理论基础，总结智能电网的技术体系，提出智能电网大数据研究框架和技术发展路线建议。方法：通过查阅文献，总结国内外智能电网大数据发展现状和面临挑战；对各主要技术领域开展了大数据技术应用的需求分析和场景设计；分析战略目标和现状间差距，提出研究框架和技术发展路线图。结果：随着电网智能化水平的提高，电网部署了众多的监测控制系统，每时每刻都在产生着数据量巨大、结构复杂、异构的数据，这些数据与影响电网发展和运行的外部数据如天气、用户特征、社会经济等数据相结合，构成了智能电网大数据。智能电网大数据有潜在的应用价值，在新能源发电预测、负荷预测、用户行为分析、大电网安全稳定分析、设备监测、停电管理等众多领域都能发挥重要的技术支持。智能电网大数据应用面临诸多挑战，如：缺乏共识、技术储备不足、数据获取困难、技术复杂度高等。智能电网中的大数据关键技术包括数据的获取、集成和融合、数据质量控制、存储、处理和分析等，数据的集成和融合是智能电网大数据应用的最大难点。在数据融合基础上，需要结合不同的应用进行数据的管理、处理，并选择适宜的数据分析方法。在应用层面，需要针对智能电网相关技术领域，深入开展大数据技术应用需求分析、场景设计、分析模型、专业方法的研究。结论：建议我国智能电网大数据的发展路线如下：第1阶段，完成需求分析、场景设计、应用价值分析和智能电网大数据平台研发；第2 阶段，重点开展智能电网大数据的数据接入和融合相关关键技术研究，在配用电数据融合基础上开展以用户用电信息采集数据为核心的大数据应用研究；第3 阶段，在在智能电网其他技术领域全面开展大数据应用研究。

来源出版物：中国电机工程学报, 2015, 35(1): 2-12

入选年份：2016

电力系统信息物理融合建模与综合安全评估：驱动力与研究构想

郭庆来，辛蜀骏，孙宏斌，等

摘要：目的：智能电网与能源互联网都是典型的信息—物理融合系统（CPS，cyber-physical system），信息环节的可靠性问题可能导致物理系统的运行风险。为了定量评估信息故障对能量系统的影响程度，实现了电力系统信息—物理系统的耦合建模，并基于该模型实现对信息物理融合系统的综合安全评估。方法：以电力系统控制中心应用为着眼点，针对智能电网信息—物理的强耦合特性，研究电力信息—物理系统中信息侧元件、拓扑的建模方法。提取电力信息—物理耦合的关键因素——信息流作为分析目标，构造数据节点、信息支路和信息母线，分析三者与信息流之间的相互映射关系，建立信息系统物理侧的等值模型。借鉴电网建模的思路，基于建立的等值模型，采用有向拓扑图描述各信息元件的连接关系，并将其等价转换为节点—支路关联矩阵。基于前文的通信网信息流等值模型，对电力系统的潮流模型进行扩展，提出了电力信息—能量流混成计算的模型架构，并引入虚拟信息接地节点，生成扩展节—支关联矩阵，实现对冗余信息的剔除，优化信息流模型。具体分析了不同信息侧故障场景中该模型的应用，为量化评估信息流对电力系统的影响大小，定位信息系统中关键元件与脆弱环节，提出了信息—物理耦合灵敏度对电力系统安全评估的量化方法。结果：对电力信息—物理系统的耦合建模进行研究，提出一种基于信息流输入输出映射关系的信息支路元件建模方法，建立了通信网络信息流的物理侧等值模型架构，并提出信息—能量流混成计算模型。在此基础上，系统的信息—能量流可通过矩阵运算的方式快速简单地进行量化计算，引入的虚拟信息接地节点也有利于信息流冗余信息的剔除和计算效率的提高，与一般的迭代计算和仿真方法相比，该方法可有效提升计算速率。最后，分别讨论了该模型应用于各种信息故障的分析方法，借助提出的信息—物理灵敏度，可利用已有的网络模型和信道可靠性参数进行可靠性分析，并对信息物理系统的综合安全评估技术体系进行了展望。结论：构建了将传统电力系统分析方法推广到与信息侧耦合建模的信息—物理模型框架，提出了信息流—能量流混成计算模型，为未来电力信息能量综合安全评估与架构改进提供了基础。

来源出版物：中国电机工程学报, 2016, 36(6): 1481-1489

入选年份：2016

智能电网与能源网融合的模式及其发展前景

李立浧，张勇军，陈泽兴，等

摘要：目的：随着传统化石能源的逐渐枯竭及环境污染问题的日渐加剧，现有能源生产和消费模式与节能减排矛盾突显。面向能源结构转型的需求，智能电网拓宽其互联范围，与其他能源网（以下简称“能源网”）深度融合，以此促进能源结构优化已成为趋势。在此大背景下，将对智能电网与能源网融合所存在模式的形态特征、约束条件、应用场景等方面展开研究。方法：首先，从电力行业、其他能源行业以及互联网行业三者博弈的角度出发，提出智能电网与能源网融合的3 种典型模 式。其次，从物理融合特征和信息融合特征分析了3 种融合模式的形态特征，并以时间和空间两个维度，分析形成不同融合模式的客观约束。其中，时间维主要指关键技术随时间的发展。空间维主要指在不同地域环境下，原有的能源基础设施、能源资源的产量、负荷量及资源与负荷的空间分布等客观因素。最后，综合形成不同融合模式主客观因素，提出不同融合模式的应用场景。结果：智能电网与能源网存在3 种典型模式，包括智能电网2.0、互联能源网和互联网＋能源网。智能电网2.0 以智能电网为核心网络，各种能源转换为电能供用户使用，电力专用网采集各种数据并借助大数据、云计算等技术服务于智能电网的优化运行；互联能源网，强调多种能源互联互通并同时为用户所选择使用，能源系统专用网采集各种数据并借助大数据、云计算等技术服务于能源网的优化运行；互联网＋能源网指的是利用信息通信技术及互联网平台，让互联网与传统能源行业深度融合，创造新的发展生态和商业模式，实现能源产消者与其他用户的能源高效共享，互联网数据作用于能源网中的所有生产者、消费者和产消者的效益优化。形成不同融合模式的主要技术约束包括：能源存储技术，能源转换技术，能源传输技术，信息系统通信质量与信息安全等。在技术约束的基础上，综合考虑主观因素导向（主要指国家宏观政策）以及不同的地域环境，可以认识到：（1）由于目前电能在传输效率仍占据优势，因此，在能源市场管制较强，地域辽阔、电网基础设施完善、负荷与能源资源分布不均，负荷类型相对单一的地方，发展智能电网2.0 模式的融合网络较为适合，如我国西北部、西南辽阔地带等；（2）在一次能源资源丰富、地域相对狭小，能源市场有一定的管制的区域，可借助于该能源资源优势，就地利用，构建互联能源网模式的融合网络，实现能源综合高效利用，如海岛等；（3）在大城市等互联网基础设施建设发达、能源市场管制放开，市场行为活跃的地方，可逐渐利用互联网平台建设边际成本低的优势，构建互联网＋能源网模式的融合网络，如区域性自营的配电网和售电公司等。结论：智能电网与能源网融合的3 种模式都是不同宏观政策导向、不同技术条件及不同地域环境约束下的产物，它们分别适应于不同的场景，3 种融合模式或将共存很长的一段时间。随着时间的推移和社会经济的不断发展，3 种融合模式或将进一步走向统一，形成以某种融合模式为主导。这一方面取决于未来关键技术在经济成本及技术水平方面的突破，另一方面亦受到宏观政策导向、不同地域环境资源差异的制约。

来源出版物：电力系统自动化, 2016, 40(11): 1-9

入选年份：2016

大能源思维与大数据思维的融合： （一）大数据与电力大数据

薛禹胜，赖业宁

摘要：目的：大能源思维将电力视为能源生产与消费全流程中的枢纽环节，借此推动上游一次能源的清洁替代与下游终端能源的电能替代，支撑能源的可持续发展。大数据思维将各种数据资源从简单的处理对象转变为生产的基础要素。强调两种思维的融合，促使电力大数据成为大能源系统广泛互联、开放互动及高度智能的支撑，包括：广域多时间尺度的能源数据及相关领域数据的采集、传输和存储，以及从这些大量多源异构数据中快速提炼出深层知识并发挥其应用价值。方法：在演绎大数据基本概念、结构类型及本质特征的基础上，归纳电力大数据的特点，阐述了大数据的采集、集成、存储、分析、应用及安全性等方面的技术挑战。从信息创新必须与能源革命在更高层次上深度融合的需求出发，将电力大数据的思维应用到电力的广义可靠性、大能源安全及环境安全。将单一维度转向多维度统筹融合，开发知识处理的新方法，从更深刻的视角，以更高的时效发掘多源异构数据，从而发现新知识和新规律。最后，从电力大数据对电力可靠性的支撑探究电力大数据未来的发展方向。结果：大数据研究应该遵循问题导向、需求牵引及数据共享的原则。必须结合具体的目标问题，将采集到的低价值的大数据加工成高价值的思想或知识，大数据技术才有生命力。虽然当前关于大数据的应用案例大多发生在互联网企业中，但传统的电力及能源企业也在思考如何从关于大数据的空泛介绍走向实际应用。特别是除了直接依赖互联网的电力金融业务及面向消费的个性化服务以外，在基于传统数据的系统分析与控制领域中，如何融合电力及能源的统计关系数据、因果关系数据及博弈行为数据，发挥大数据的价值。例如：间歇性能源及负荷预测，引导需求响应及节能减排，降低停电风险，反窃电，堵塞经营漏洞，优化资产全寿命周期管理等方面。特别是：如何使企业决策从当前基于常规数据及主观经验的模式，发展为基于数学模型、参与者及多代理模型的混合仿真的沙盘推演模式。其中的多代理模型就需要大数据技术的支撑。这关系到电力大数据技术能否进入到通常由因果关系数据一统天下的物理系统分析领域。为此，思维方式需要重大变革。结论：已有信息系统与物理系统研究中存在藩篱和孤岛，必须遵循以电力系统为核心环节的大能源系统在大数据时代下的发展理念，顺应管理体制及技术路线的变革。针对综合能源，建议通过基于数学模型的因果型数据、无因果关系的统计型数据以及参与者博弈型数据的融合，构建信息能源系统的知识挖掘平台。

来源出版物：电力系统自动化, 2016, 40(1): 1-8

入选年份：2016