基于云计算智能电网综合数据可视化管理平台设计

申蕾

摘要：为了顺应全球化经济发展的潮流，我国致力钻研先进的科学技术，伴随着电网智能化的迅速崛起，这为社会主义经济的快速发展奠定了基础。电力大数据是指在发电、配电、输电、营销及管理等各环节产生的电力数据，这些数据由数据中心统一进行储存和管理。电力大数据具有以下特征：数据体量大、数据种类多、数据采集传输和处理速度快、涵盖信息多、跨行业间信息交互频繁。云计算是一种新的分布计算模式，其中包含了大量的资源，能够为电力用户提供存储的大量数据和对数据进行计算，起到提升智能电网存储容量和处理效率的作用。本文将概述云计算和大数据的处理技术方式，探讨云计算大数据处理技术在智能电网中的运用。

关键词：云计算;智能电网;综合数据;可视化管理;平台设计

引言

针对电网规划中存在的数据量大而杂、基础数据获取难度大、规划过程人工干预多、自动化程度低、标准不统一等问题，项目开展基于人工智能和大数据的电网精准规划支持平台的研究与实践，以规划业务流程为主线，通过信息化手段将主网规划核心环节有机衔接，打造智能规划工作体系。创造图数一体的省域智慧电网地图，实现电网规划信息一张图全景管控;构建智能选站选线模型，将规划向设计深度推进，实现电力线自动选线、变电站自动选站、遥感影像典型目标智能识别等功能;研究建立可视化电网规划工作平台，实现电网从基础数据查询、到现状电网分析、到负荷预测、到电力电量平衡计算、到变电站规划、到电气计算、到三维评审等一体化应用，实现线上规划、线上设计、线上评审，输电网规划工作技术全链条支撑。

1云计算概述

①数据的计算范围较大且受到的限制少。以传统的技术计算电网的运行数据时，只能对很少一部分的资源进行计算，受到的限制条件也比较多，对于数据的整合效果也较差，而采用新的云计算智能电网综合数据处理技术受到的限制较少、数据整合效果较好。②数据的虚拟化。通过云计算智能电网综合数据技术虚拟化这一特点，使电网中的数据被迅速的收集整合，进行快速的处理数据，保证电网中的数据被合理的分配和运用。③动态扩展。云计算技术有着较高的兼容能力，可以在电网运行的同时进行数据调动，并且快速的对数据进行计算分析，且使用此功能需要的新型设备可以在原有设备上进行增添，不需要购买新的设备。④良好的安全性。互联网为主要的通信平台，云计算技术可以通过互联网平台对数据进行计算，保证数据资源的安全性和数据处理的准确性，防止发生数据泄露。

2基于云计算智能电网综合数据可视化管理平台设计

2.1整体架构

智能电网可视化平台主要是从整体的角度，使用大数据技术架构开展整体的构建，并且对电网状态数据进行容纳，涉及的内容包含着电网的运行、检修和能量采集过程中所出现的各种各样的数据集合。智能电网大数据信息平台所提供的海量数据以及具体的云计算模式，，能够在一定程度上为智能电网的运行和发展提供更加具有针对性的指导方向，从而使得基于大数据架构的智能电网可视化平台的实现成为未来发展的重要领域。大数据技术的存在，不仅能够从智能调度领域的角度实施高级的应用，同时还能够解决在状态检测方面的问题，并且对电能损耗进行全方位的分析。

2.2技术路线设计

平台采用分层的思想来设计，包括表现层、业务服务层、通用组件层、基础组件层、数据层等。在表现层，平台为高端用户及规划相关人员提供高级功能，辅助管理决策;在业务服务层，平台在辅助电网管理、规划数据分析等功能的基础上，提供现状电网分析、电力仿真与计算、电网规划设计、智能选站选线、智能评审等规划方面的深层次应用;在通用组件层里包括：数据库访问组件、系统日志部件、系统消息部件、插件引擎等;在基础组件层主要用的组件有：基础组件、中间件、工作流组件、GIS组件、NSCGlobe组件（三维球组件）等;在数据层，以构建规划大数据为目标，其中包括：三维模型数据库、影像及地理数据、专题数据、文档数据、业务数据等。

2.3智能电网设备状态监测

接入智能电网设备在线监测数据，集成巡视、试验、检修等获得的设备状态数据，再结合调度SCADA、气象等系统数据，应用边缘计算、大数据分析、机器学习等技术，实现设备状态自感知、自告警、自诊断、自评价，并自动发起设备缺陷处理，辅助开展设备故障抢修。更进一步指导设备年度运维、试验、特巡特维、机巡策略制定，辅助设备物资品控及全生命周期管理。通过对调度保护、站端行波测距、气象环境监测以及雷电定位等数据信息的汇总分析，实现对输电线路跳闸故障的及时诊断和快速定位。并且对输电线路跳闸进行故障査线，同时指导调度决策。结合气象、环境等，开展跳闸统计分析，指导开展线路运维及立项改造。监测平台综合利用主变压器油色谱异常分析、GIS局部放电检测等在线监测信息;缺陷趋势以及预试趋势等生产信息;CVT二次电压异常分析、主变压器负荷油温等运行信息，开展智能电网设备综合监测和多种状态信息综合处理分析，为掌握设备健康状态、优化设备管控策略，提供设备状态综合预警信息。通过对设备检修、预试等各类生产信息数据的收集和分析，同时综合多种评价信息构建科学的评价模型，对智能电网设备进行基准状态评价和智能综合评价。为制定智能电网设备基准运营维护策略、系统整体风险管控策略，得出智能电网设备状态综合评价结果。变电站作为智能电网的关键节点，是智能电网建设的重要组成部分。智能巡检机器人，采用自动巡检、数字自动识别记录、人像自动抓拍等多种智能技术，为变电站提供了完整的监控架构，可以实现的自动采集、自动分析和自动报警，在极大地提高了智能运维水平的同时，大大减少了运维工作量，为日益提高的电网设备保障要求和人工成本越来越高之间的矛盾，提供了可持续的解决方案。

2.4变电站规划及接入方案设计

平台能够根据负荷预测计算结果、电网和电源的现状及规划网架等信息，构建布点分析模型，同步考虑地理环境因素，自动计算出规划年主网变电站的站址位置、容量规模、所供负荷等结果，自动避让保护区、居民区等环境敏感点，进一步提升变电站规划的科学性和准确性。同时，在变电站规划的基础上，平台根据接入回路数、距离、跨越保护区距离、可用间隔及造价估算等构建辅助电气接入模型，自动推荐最优接入方案。平台支持同步利用专业电气计算软件进行电气计算，对规划方案进行校核，計算成果可以进行可视化直观展现。

结束语

综上所述，对智能电网可视化平台进行建设，能够把底层的数据进行全方位的抽取和清洗，并且在转换计算的背景之下，能够更加实时和准确地应对智能电网的各项任务，开展实施的监控工作，最终解决电力在生产和调度方面的问题。从大数据架构的角度出发，了解智能电网可视化平台的设计，甚至将其应用到实际的操作过程中，会成为行业发展的必然趋势。

参考文献

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