智能电网发展对地区电网调度模式的要求及应对措施

　　适应于智能电网背景下的地区电网建设，应重视发展微型电网并将其确定为电网规划设计的主导思想。发展具有自愈功能的智能电网，包括智能输电网和智能配电网，是当前世界能源和环境客观形势发展的必然结果。把分布式电网集成入配电网是智能化电网的核心，将配电网改造成主动配电网和微电网将极大提高用户用电的可靠性，提高抗灾能力。在发展微网的同时，中低压电网的每一分区都宜有适当的分布式电源作为支撑电源。

　　3.有利于提高数据处理效率和考虑数

　　据特性的分布式数据处理平台研究随着智能电网的不断完善，电网将具有更快采集速率的采集装置，这将给电力调度自动化二次系统带来很大的变化和挑战。一方面，巨大的数据量对一次系统的数据采集带来了很大的压力，需要发展大信息量、高速数字实时通信及处理技术。另一方面，众多的调度自动化系统采集和积累了大量的电力系统运行、生产管理以及电力市场运营等方面的相关信息。但是计算机积累的众多数据，直接影响了系统对于数据的有效利用与高效处理。因此，提出提高调度平台数据处理能力的措施与方法主要有：

　　（1）网格技术

　　网格技术理念是在多个机构动态形成的虚拟组织中共享资源和协同解决问题，其本质是共享和协作。网格技术在电力调度自动化领域的应用可将其称为“电力网格”。电力网格具有很强的分布式处理和信息集成能力。因此，电力网格有助于在不同区域调度中心之间交换数据，解决电力系统海量数据之间多种数据格式共存的问题，构建数据网格和信息网格，将数据变成信息，为实现及时、准确地掌握整个电力系统的实时动态创造条件。网格具备整合电力系统现有数据和资源的功能，并能提供分布式高性能计算能力，网格技术对于网络上各种资源的巨大整合能力使其应用到电力系统中来为不同调度系统间信息和资源的共享带来方便，并能够支撑整个电力系统数据共享、监控、分析计算和仿真的平台。采用网格技术来实现信息共享、集成，提高海量数据处理效率的优势是按照原有的数据存放的格式和位置。

　　（2）数据仓库与数据挖掘

　　数据仓库和数据挖掘能够从大量的数据中挖掘出隐含于其中的知识，并使数据存储技术进入一个更高的阶段。不仅利用了数据仓库的存储功能，对历史数据进行查询与遍历，并且通过数据挖掘能够找出历史数据之间的潜在关系，挖掘其背后隐藏着得许多信息。实时数据和历史数据作为电网运行的重要资料，需要在运行部门中共享。目前的数据传输使得各部门间数据流较为复杂，若面临海量数据，很难保证数据的一致性和唯一性。因此，将公共数据整理、统计起来，建立电网数据仓库，应用数据挖掘技术，实现数据一致性集成与共享，减轻网络负担。

　　（3）多数据源调度信息的融合技术

　　系统中存在多个数据源，进入综合数据平台的系统数据模型不同而且大部分统的数据可能存在冗余，在系统集成时需要对其中的冗余数据进行归并及预处理。经过预处理操作，以保证数据的合法性和有效性。对于数据的集成和应用过程可以从数据源、数据清洗、数据存储、数据表达、数据应用五个过程进行。在数据源的建立中要汇集各个模块的数据，并进行数据分析工作，为数据存储做准备。预处理操作除了做冗余信息处理外，还需要对电网缺失的信息进行估计和推断研究，以及坏数据的分析和处理，进行电网调度信息的状态估计等。