电网调控业务自主并行处理虚拟调度员的研究与开发

阮志杰

摘 要：随着电网规模的不断扩大和调控一体化模式的建立，电网监控、业务处理工作量骤增，在人员编制受限情况下，开发出具备自学习能力的电网调控业务自主并行处理虚拟调度员，将改变现有的调控业务处理模式，将重复的、有规律的工作由虚拟调度员完成，调度员本身可以更关注电网的安全调度上，可以大大提升电网的安全运行水平。可以大大提升电网的安全稳定运行水平。

关键词：并行处理；虚拟调度员；智能监视；人机交互

中图分类号：TM76 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2019）20-0050-02

Abstract： With the continuous expansion of the scale of the power grid and the establishment of the integrated mode of regulation and control， the workload of power grid monitoring and business processing has increased sharply. The development of a virtual dispatcher with self-learning ability for autonomous parallel processing of power grid regulation and control business will change the existing mode of regulation and control business processing， and the repetitive and regular work will be completed by the virtual dispatcher. The dispatcher himself can pay more attention to the security dispatching of the power grid， and can greatly improve the safe operation level of the power grid， thus greatly improving the safe and stable operation level of the power grid.

Keywords： parallel processing； virtual dispatcher； intelligent monitoring； human-computer interaction

1 项目研究背景

近年来，国内外在智能调度领域开展了大量的研究和实践工作。享有“调度自动化之父”之称的Dyliacco博士提出“智能调度机器人”概念，其目的是为了使运行规则能适应在线运行方式，实现精细化调度，提高电网的输送能力。美国电力科学研究院提出智能电网调度控制系统应具有自愈、交互、优化、预测、协同、集成、安全等特征，具有代表性。美国PJM公司先后提出了先进控制中心（advancedcontrolcenter，AC2）的构想和理想调度（perfectdispatch，PD）的概念，侧重于電力市场环境下的计划滚动编制和实时有功控制。国内在智能调度领域的研究相比国外发达国家而言起步较晚，但是发展迅速。文献[1]提出了面向中国智能输电网的智能控制中心的概念，从信息基础、分析评估和控制决策等3个层次探讨中国智能控制中心的技术革新。文献[2]提出了智能广域机器人的思想，以电力混沌控制论为理论基础，目标是使电网具备“多指标自趋优运行能力”。其核心是事件驱动控制，即电网运行出现不满意状态时进行控制，使其恢复为满意状态。

2 研究的必要性

随着电网规模的不断扩大和调控一体化模式的建立，电网监控、业务处理工作量骤增，在人员编制受限情况下，依靠人工监控和业务处理易造成操作延误、影响供电可靠性和安全性。以中山局为例，中山局现有变电站110座、馈线2000多条，日需处理停电计划近60单，带电作业近30单、操作票近120单，监控告警信息近3万条。每值调度员主、配、监控共8人，日均近1/3的工作许可出现延迟，每单延迟时间半小时以上。为了进一步提高调控专业的自动化、智能化水平，为此各级供电局纷纷开展智能调度的研究与开发。虽然近年来智能调度得到了很大的发展，相关的研究与应用众多，但从各个地市局调度中心的实际情况来看，现有调度业务处理仍以“经验型+分析型”为主，其自动化和智能化程度仍然不高。体现在以下几点：

（1）现有业务表单的生成、流转、安全分析、工作许可、电话通知、记录填写均需人工驱动，未实现根据业务流程自主驱动。随着调控一体化、调配一体化管理模式的建立以及调度日常业务管理流程的不断规范，涵盖调度管理业务的方方面面均实现了电子化管理。调控人员日常管理业务工作量呈几何级增长，工作量巨大，工作效率难以提升。

（2）现有调控日常管理业务表单的处理主要采用单线程处理，未实现多线程并行处理。现有业务管理系统仅支持调度人员在同一时间只能处理一个业务表单，无法实现多个业务表单的多线程并行处理，在工作任务繁重时常常会导致现场工作的延迟，造成停电时间的延长和供电可靠性的降低。

（3）作为调控专业的主要任务之一的海量告警信息需人工监视、分析、处理、通知和记录，未实现自动监视。目前监控人员每天要面对大量实时上送的告警信息，快速刷屏的告警信息使监控人员眼花缭乱，无所适从，很容易遗漏重要告警信号。

（4）调度日常业务沟通交流主要依靠人工电话，未利用语音识别、语音合成与智能应答技术。虽然目前网络发令、移动APP的应用减少了电话沟通的工作量，但调控人员在日常业务处理过程中仍需要花费大量的时间与现场工作人员进行电话沟通。

3 项目研究内容

（1）电网调控业务自主并行处理虚拟调度员功能架构的研究，系统深入的对调控的主要业务，包括带电作业、停电计划、操作票和告警信息监视的业务流程进行分析，研究人工智能技术在相关业务中应用的结合点和方案，开展基于人工智能电网调控业务自主并行处理虚拟调度员功能架构设计，包括调度业务数据预处理虚拟调度员、智能分析与决策虚拟调度员、调度业务流转处理虚拟调度员、语音识别人机交互虚拟调度员等。

（2）基于深度学习文本挖掘的调控业务数据预处理技术的研究；研究基于深度学习的调度业务数据文本挖掘神经网络设计与训练，通过对业务数据的中文分词、特征抽取、训练模型建立，自动将符号化的文字转换成计算机可識别的特征向量数据。

（3）基于人工智能技术的智能监视、分析和决策虚拟调度员的研究；研究海量电网调控业务处理记录信息特征提取技术；研究基于聚类的电网业务处理数据融合关联分析技术；研究基于深度学习算法的电网监控业务事件化知识模型构建技术；研究基于调度员历史业务处理经验的电网调控业务处理策略深度学习模型；研究面向电网告警信息监控业务智能处理的神经网络训练技术；研究基于深度学习的电网监控业务事件智能处理算法。

（4）基于自主流程驱动引擎的调控业务并行处理虚拟调度员的研究。可扩展、图形化的调度业务自主流程驱动引擎的自定义技术的研究；面向调度日常业务的工作流程自主驱动与流转技术的研究；基于自主流程驱动引擎的调控业务表单并行处理技术的研究。

4 项目设计方案

（1）电网调控业务自主并行处理虚拟调度员功能架构的研究。在深入分析停电计划、带电作业、告警信息监视、集控操作票等主要调控日常业务处理流程的基础上，构建电网调控业务自主并行处理虚拟调度员，包括调度业务数据预处理虚拟调度员、智能分析与决策虚拟调度员、调度业务流转处理虚拟调度员、语音识别人机交互虚拟调度员。

（2）基于深度学习文本挖掘的调控业务数据预处理技术的研究。主要是利用基于深度学习的文本挖掘技术对检修申请单、带电作业等调度日常业务表单内容进行自动分析学习，通过对业务数据的中文分词、特征抽取、训练模型建立等。自动分析工作设备、工作内容、停电范围、安全措施、处理策略等。

（3）基于人工智能技术的智能监视、分析和决策虚拟调度员的研究。本课题的研究内容主要包括基于无监督学习的监控告警虚拟调度员的研究、海量历史调控操作记录建模、基于调控操作经验的电网实时调控策略深度学习、电网智能调控与决策虚拟调度员研究。其中基于无监督学习的监控告警虚拟调度员的研究实时接收主配网告警信息，模拟人工监屏思维，根据告警类型、告警设备、告警次数、是否已复归、告警关联关系等自动分析异常告警信息，对不重要的告警信息自动确认，对重要的告警信息实现自动分析、自动通知、自动记录。海量历史调控操作记录建模从EMS＼DMS＼OMS＼PMIS＼用电调度等多个业务系统中选取相关的历史调控操作记录，经过数据预处理分析进行数据建模，并整合成适用于深度学习的样本数据。基于调控操作经验的电网实时调控策略深度学习挖掘历史操作记录中隐藏的调控操作经验，建立基于多层神经网络的深度学习模型，具备自学习能力。电网智能调控与决策虚拟调度员基于深度学习训练结果，结合实时调控操作任务，实现电网调控自主学习和智能调控。

（4）基于自主流程驱动引擎的调控业务并行处理虚拟调度员的研究。首先开展可扩展、图形化的调度业务自主流程驱动引擎的自定义技术的研究，然后基于调度业务作业指导书定义主要业务的处理流程。虚拟调度员根据获取调度业务数据、数据预处理、业务数据智能分析、业务表单自主流转、调度员与现场作业人员智能语音交互实现业务表单的自主流转和操作指令的自动下发，同时基于人机智能应答技术获取现场工作人员的工作反馈，通过语音识别、业务表单自主记录、业务表单自主流转、业务数据回填到生产管理系统实现整个调度业务表单处理的全流程闭环自主运行。

参考文献：

[1]孙宏斌，张伯明，吴文传，等.面向中国智能输电网的

智能控制中心[J].电力科学与技术学报，2009，24（2）：2-7.

[2]卢强，戚晓耀，何光宇.智能电网与智能广域机器人[J].中国电机工程学报，2011，31（10）：1-5.