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光源与照明总第203期2025年4月照明电气

文章编号：2096-9317（2025）04-0251-03

结合大数据分析的电力系统优化调度方法研究

ResearchonDispatchingOptimizationMethodforPowerSystem

CombinedwithBigDataAnalysis

刘闯1，王慧明2※

12※

LIUChuang,WANGHuiming

1.济南热力集团有限公司，山东济南250131

2.淄博新晖燃气有限公司，山东淄博255400

1.JinanHeatingGroupCo.,Ltd.,Jinan250131,Shandong,China

2.ZiboXinhuiGasCo.,Ltd.,Zibo255400,Shandong,China

摘要：文章提出了一种结合大数据分析的电力系统优0引言

化调度方法。该方法构建了去中心化调度模型，利用

大数据技术的兴起，为电力系统调度优化提供

分布式优化算法和多目标优化技术实现了系统的高效

了新的机遇。全面收集和分析大量运行数据，可实

能量管理与负荷分配。对某区域分布式电力系统进行

实验验证，实验结果显示，基于大数据的调度方法显现对系统状态的实时监控与精准预测，从而优化调度

著提升了调度效率，降低了能耗成本，并增强了系统决策。

的负荷均衡性和整体可靠性。

关键词：电力系统；优化调度；大数据分析；可靠性1构建和完善调度模型

评价高效的调度模型是保障电力系统稳定运行的核心，

Abstract:Thispaperproposesadispatchingoptimization其设计需兼顾去中心化协同机制与大数据分析能力，

methodforpowersystemcombinedwithbigdataanalysis.

以适应复杂多变的运行环境。

Thismethodbuildsadecentralizeddispatchingmodel,and

usesdistributedoptimizationalgorithmsandmulti-ob-1.1去中心化

jectiveoptimizationtechniquestoachieveefficientenergy去中心化调度通过节点自治实现高效协同，各节

managementandloaddistributionofthesystem.Theex-点独立采集电压、电流等参数并本地预处理，仅上传

perimentalverificationofthedistributedpowersystemin关键数据，降低延迟与带宽压力。采用分布式梯度下

aregioniscarriedout,theexperimentalresultsshowthat降和遗传算法，节点基于本地供需动态调整功率输出，

thedispatchingmethodbasedonbigdatasignificantlyim-通过迭代协作逼近全局最优解，实现系统级功率平衡

provesthedisp