基于调控云的生产早报数据对象化及分析

2021-07-28 12:35张定军卢浩哲谢敬东陆池鑫
科技创新导报 2021年7期
关键词:架构设计

张定军 卢浩哲 谢敬东 陆池鑫

摘  要:国网公司明确提出十三五期间建设包括“企业管理云”、“公共服务云”和“生产控制云”的“国网云”系统。在此背景下,本文提出一种基于调控云的生产早报数据对象化分析方法,包括事故异常数据对象化步骤和检修工作单数据对象化步骤,提取原始的事故异常源数据,将数据对象化、标准化和结构化,使得生产早报与调控云电力系统分析高级应用相融合。

关键词:调控云  生产早报  数据对象化  架构设计  应用服务化

中图分类号:TM93          文献标识码:A                   文章编号:1674-098X(2021)03(a)-0130-04

Data Objectification and Analysis of Production Morning Post Based on Regulatory Cloud

ZHANG Dingjun1  LU Haozhe2  XIE Jingdong1*  LU Chixin1

(1. Energy Science and Technology Center, Shanghai University of Electric Power, Shanghai, 200082 China;2.Institute of Electrical and Information Engineering, Changsha University of Science and Technology, Changsha, Hunan Province, 410114 China)

Abstract: The SGCC clearly proposed to build a “State Grid Cloud” system including “Enterprise Management Cloud”, “Public Service Cloud” and “Production Control Cloud” during the 13th Five-Year Plan. In this context, the article proposes a method of objecting analysis of production morning report data based on the control cloud, which includes the steps of objecting accident abnormal data and repairing work order data, extracting the original accident abnormal source data, and objecting the data. Standardization and structuring enable the integration of production morning reports and advanced applications of cloud power system analysis.

Key Words: Control cloud; Morning production report; Data objectification; Architecture design; Application service

随着国家电网公司“调控云”建设的不断推进,全国各地已经具备开展基于调控云的生产早报对象化及分析技术研究的条件,以充分发挥调控云大数据平台数据智能汇聚优势,进一步提升生产早报的编制效率和数据关联分析能力,为电网安全生产提供有力支撑[1-3]。

在实现技术上,“调控云”具备元数据和数据字典的统一维护和分发功能,应用端和源数据端都具备以元数据和字典数据的订阅接收的功能[4-6]。本文提出一种基于调控云的生产早报数据对象化分析方法,将数据的描述对象化、标准化和结构化,将生产早报与调控云电力系统分析高级应用相融合,展示电网运行深度模拟分析有关结论。

1  云调度日报浏览及功能模块

调度日报模块分为两个大部分。一部分云调度日报浏览模块,具备报表生成,报表日志浏览,报表下载以及在线查看的功能。

另一个部分为云调度日报功能模块,主要由全网电力电量日报,地区电网电力、电量日报,主力机组启停,电网事故异常情况,当前电网停复役设备,一周气象预报,全网电力平衡情况,恶劣天气线路故障统计等模块组成。这些模块为报表的每个部分提供一个快速浏览,校核数据的界面,还提供了更改模块在报表中显示顺序的功能以及全局的数据切换的功能,使用户能够快速的切换数据的日期。

1.1 日报浏览功能

该模块功能是为用户提供一个浏览报表生成日志、手动生成报表、报表在线浏览、以及报表下载的功能。该部分分为2个部分的界面,一个是日报浏览的主界面;另一个是在线查看日报的主界面。

自动生成报表在每天生产早会之前会定时抽取数据,并生成在线版报表和离线版报表文件。自动执行任务会先校核数据,当满足依照系统内的模板,和预设的偏好要求自动生成指定样式的报表。系统还能根据之前报表的生成情况,自动识别需要生成报表的日期,加入双休、节假日以及取消报表生成的日期的数据;同时,报表也能够自动加入恶劣天气线路故障的统计值。

当自动生成报表的某些偏好值(如:为过去的某段时间设置恶劣天气,系统自动生成的报表却因生成无恶劣天气做不到添加恶劣天气线路故障统计,因此,无法使用)不满足用户需求时,手动生成报表。当用户手动生成报表的时候,需要指定数据的起始日期、是否包含节假日500/220kV電压情况,是否包含节假日气温情况,以及是否包含恶劣天气线路故障统计。当用户选择的数据起始日期间不完整的包含节假日、恶劣天气时间区间时,系统只会计算区间内的节假日数据。另外,报表的业务日期/和报表文件名会随着数据结束日期自动填充,但是用户也可以手动更改。

新增的报表会以日志的形式存储在数据库中。在该模块的主界面中,日志会以报表业务时间、报表生成时间倒序的方式显示并自动分页。每个报表都有一个状态标识码,分别为手动生成中、自动生成中、生成成功、生成失败;生成成功的报表可以在线查看下载文件。生成失败的报表在用户更改源数据后可以再次生成。自动生成中的报表当数据满足校核规则后,用户则可以在线查看,待报表文件生成好,状态变为生成成功,此时用户就可以下载了。当报表还未生成,处于计划中,那用户可以取消生成计划,下次自动生成时,就会把取消自动生成那天报表的数据加入进来新报表中。每次自动生成好后,在列表中都会加入一个计划生成中的报表记录。

1.2 云调度日报功能模块

1.2.1 全网电力电量日报

该模块以表格的形式显示三个部分的内容,第一个部分显示的属性有:气温的昨日最高最低值以及历史上最高值;用电峰谷差的昨日最高值,当月最最高同比,历史最高值。用电负荷,售电电力,发电出力的昨日最高值,昨日最低值,当月最高同比值以及历史最高值;这个部分置于界面的顶端。第二个部分显示用电量,发电量,受电量的昨日电量,历史最高,月累积,月增长,年累积,年增长。第三个部分显示的内容有用电负荷率,发电负荷率,发电负荷率新。这个三个部分每个属性的后面都跟随一个校验值和差值。所求数据要满足校验规则,不满足规则的需要标红。

校验值差值取数方法以及校验标红规则如下所示:

(1)正常情况下参考值为前一天的数据。

(2)昨日最高、昨日最低、历史最高校验值为昨日数据,当差值相差10%标红。

(3)当月最高同比显示昨日数据和去年当月最高值,当昨日数据有变化则标红。

(4)昨日电量和历史最高校验值为昨日数据。

(5) 月累计=昨日月累计+昨日电量/10000,误差如许在0.2之内,否则标红。

(6)月增长和年增长的校验值为昨日数据,当差值偏差0.4以上标红;用电负荷率和发电符合率校验值为昨日数据。当差值大于10以上标红。

(7)用电负荷校验的时候,校验值取近期的用电负荷的平均值。倘若出现突变,则对比气温,如气温没突变,则标红;否则对比近期气温相同或近似日期的值,检查负荷是否突变,如果突变即标红,没有突变则校验通过。注意,工作日只能和工作日的对比,双休日只能和双休对比。

在数据显示格式方面,除月增长、年增长取一位小数外,所有的百分比均保留两位小数。月累积值和年累积值保留2位小数。气温保留一位小数,剩下的属性值均取整数。

1.2.2 地区电网电力、电量情况

该模块以表格方式显示各地区的昨日最高负荷,历史最高负荷,当月最高同比,日电量,月累积,月增长,年累积,年增长等数据。除当月最高同比只需取校验值外,其余的值均要显示对应的校验值并取差值。昨日最高负荷是用户所选数据日期前一天的最高负荷值。该模块的校验标红规则如下所示:

(1)昨日最高负荷和历史最高负荷的校验值为昨日数据,相差10%标红。

(2)当月最高同比需要显示昨日数据,如昨日数据有变化,则标红。

(3)月累计=昨日累计加上日电量,相差超过3标红。

(4)年累计=昨日累计+日电量/10000,误差如许在0.2之内,否则标红。

(5)月增长和年增长显示昨日数据和差值,相差0.4标红。

该模块表格显示效果与报表显示不同,用户可以通过点击按钮以报表形式预览数据,则会用弹窗的方式将将预览效果显示出来。数据从OMS系统中获取,在OMS系统界面上对应的系统模块为: 系统菜单-调度每日汇报-地区电网电力电量平衡情况。除当月最高同比保留两位小数,月增长、年增长保留一位小数,年累积保留三位小数外,其余的值均保留整数

1.2.3 主力机组启停

该模块显示机组检修工作单中未完工的机组数据。机组单机容量要求300MW以上;工作单的工作内容为调停或检修,主设备类别及设备类型均为机炉;机组要求为燃煤机组或调峰机组。

由于OMS数据库中源数据一直在变动,因此系统会每天定时抽取数据进行分析并将源数据和分析后的数据一并保存到数据库。因此,切换数据只能根据数据抽取日期切换显示的数据。另外,通过编辑数据的功能,方便用户更改分析错误的数据。以提高数据质量。

1.2.4 电网事故异常情况

当显示数据的时候应先判断判断事故异常所属的单位,显示顺序按直流,主网,电厂,地调(停电),地调(不停电)的顺序排序。同地调故障按电压等级从高到低排,同电压等级按故障时间正序排序。如果有用户失电,则应将单位名标红。事故(调度)和事故(监控)部分存在重复的内容时,优先使用事故(调度)的数据。异常(监控)中会有部分异常在现场检查无问题,或者不影响电网安全的时候,不需要显示在报表中。

在交互方面,该模块是按数据分析和抽取的日期显示数据。数据抽取分析方式请见日志事故异常报表模块。显示样式和报表样式一致,对于许多个条记录,系统可以自动分页。用户也可以手动选择分页方式。以获取最佳显示效果。但是此处的分页和报表生成时显示的分页方式没有任何关系。

1.2.5 当前电网停复役设备

该模块分为两个部分,第一个部分是当前电网停役设备;第二个部分是当前今日计划复役设备。每个部分均要显示的设备有,直流设备,1000/500kV联变,母线,线路设备,母线设备,每个部分的数据均从机组检修工作单中查询。其中当前电网停役设备,应查询工作单中待完工的设备;今日计划停役设备应查询机组檢修计划工作单中,开工时间(调度台下令时间)在报表业务日期当日的设备。

每日的停役设备数据应进行对比,倘若存在减少的停役设备,一方面确认工作单已经结束,一方面要校核系统中该设备是否已投运带电(校核方式主要为对应开关位置、电压或电流情况)。

1.2.6 一周气象预报

未来一周的气象数据指的是报表的业务日期起到7d后的数据,该模块数据定时从数据库中抽取,所以切换数据的时候需要按数据抽取日期切换。该模块能日期格式按“月份日期(周数)”的格式显示。显示的数据有每天的早间天气,晚间天气,最高和最低气温等四条数据。其中早间天气和晚间天气为文字描述,最高最低气温单位为℃,且数值保留一位小数。

1.2.7 全网电力平衡情况

该模块显示的数据包含:报表业务日期当日预计最高/最低气温,今日预计最高用电负荷,今日高峰受电电力,今日最高发电出力,今日可用负荷,今日高峰旋转备用,今日低谷负荷,今日有序用电需求。昨日闸燃油库存,昨日闸燃油库存可用天数,昨日电厂煤库存,昨日电厂煤库存平均可用天数。其中,今日最高发电出力,应取实际开机-燃机开机计划或17:00前读取编制的次日发用电计划相应数,今日可用负荷等于今日高峰最高受电力+今日最高发电出力;今日高峰旋转备用=早高峰出力-计划最高出力,今日高峰旋转备用括號里数据=全天最高出力-全天预计。其余的数据均从D5000平台上直接读取。

1.2.8 恶劣天气线路故障统计

该模块的数据来源于事故异常事故分析模块。事故异常分析模块每天定时自动抽取数据后,定时分析,并对地调数据进行统计。当用户在恶劣天气管理模块中定义好恶劣天气的日期区间,系统便可以自动将各个地调单位的数据统计出来,展示给用户。

在显示的时候,该模块的界面样式和报表对应的模块显示。在实际生成该模块的报表时,如果报表的数据日期包含,已经定义的恶劣天气,改模块会显在报表中,否则不会显示在报表中。如果报表的数据日期只包含了部分恶劣天气情况,则报表该模块也只会显示部分统计数据。

2  结语

本文基于调控云平台,采用人工智能技术、数据挖掘等技术进行数据分析处理。能够处理多种不同数据源结构化或非结构化的信息,并进行个性化分析。具备可视化技术实现调度日报内容的自动生成。后续可深入研究生产早报数据分析及可视化展示技术,提升分析深度,提升用户体验。探索包括人工智能等先进数据分析手段,与调控云应用平台功能衔接,进一步提升生产早报分析深度。

参考文献

[1] 房娟,张宏杰,施佳锋,等.基于调度云的智能电网海量运行数据深层次检测技术[J].自动化与仪器仪表, 2018(12):162-165.

[2] 许洪强.调控云架构及应用展望[J].电网技术, 2017, 41(10):3104-3111.

[3] 阙凌燕,蒋正威,肖艳炜,等.调控云关键技术研究及展望[J].浙江电力,2019,38(8):1-7.

[4] 许洪强.面向调控云的电力调度通用数据对象结构化设计及应用[J].电网技术,2018,42(7):2248-2254.

[5] 徐浩,武毅,董向明,等.基于调控云的电网调控数据信息共享的研究[J].湖北电力,2018,42(5):17-24.

[6] 张勇,郭骏,刘金波,等.调控云平台基础设施即服务层技术架构设计和关键技术[J/OL].电力系统自动化:1-9[2020-12-22]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/32.1180.TP.20200828.0746.008.html.

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