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电力企业智能调度系统设计方案

一、设计背景与意义

当前，电力系统正经历深刻变革。一方面，风电、光伏等新能源发电具有间歇性、波动性和随机性，其大规模接入给电网的实时平衡和安全控制带来巨大压力；另一方面，分布式能源、储能系统、电动汽车等新型元素的涌现，使得电网形态从传统的“源-网-荷”单向结构向“源-网-荷-储”互动的复杂网络演变。此外，电力市场环境下，多主体参与、多目标优化的调度需求日益凸显。

在此背景下，构建智能调度系统具有至关重要的现实意义。它不仅能够提升电网态势感知的全面性与准确性，增强故障预判与紧急处置能力，保障电网安全稳定运行；还能通过精细化的负荷预测与发电计划优化，提高能源利用效率，降低运营成本，促进新能源全额消纳；同时，为调度人员提供智能化决策支持，减轻工作强度，提升调度指挥的科学性与前瞻性。

二、设计目标

本智能调度系统的设计旨在达成以下核心目标：

1.提升电网安全稳定运行水平：通过全面的状态感知、精准的风险预警和智能的辅助决策，有效预防和处置电网故障，降低事故发生率及影响范围。

2.提高调度运行效率与经济性：优化发电计划编制，实现机组的经济组合与负荷的最优分配，降低网损，提升整体运营效益。

3.促进新能源高效消纳：结合高精度的新能源功率预测，优化风光水火储多能互补调度策略，最大化清洁能源利用率。

4.增强调度决策智能化与自动化水平：引入人工智能、大数据等先进技术，减少人工干预，实现调度决策从经验驱动向数据驱动、智能驱动转变。

5.保障系统开放性与可扩展性：系统架构应具备良好的兼容性和扩展性，能够适应未来电网形态、技术发展和业务需求的变化。

三、总体架构设计

智能调度系统的总体架构设计应遵循“技术先进、架构合理、安全可靠、实用高效、易于扩展”的原则，采用分层分布式结构，确保各模块间的松耦合与高效协同。

（一）分层架构

1.数据采集与接入层

该层是系统的数据源头，负责采集和接入来自各类数据源的信息。包括：

*实时数据：通过SCADA/EMS系统采集的电网运行实时数据（潮流、电压、电流、开关状态等）、发电机组实时出力、新能源场站实时功率等。

*计划数据：发电计划、检修计划、负荷预测计划等。

*静态数据：电网拓扑结构、设备参数、线路参数、约束条件等。

*外部数据：气象数据（风速、光照、温度等影响新能源出力和负荷的关键因素）、市场交易数据、用户侧响应数据等。

数据接入应支持多种标准协议，确保数据的实时性、准确性和完整性。

2.数据处理与存储层

对采集到的各类数据进行预处理、清洗、转换、融合和存储。

*数据预处理：包括数据校验、坏数据辨识与修复、数据归一化等。

*数据融合：结合多源异构数据，实现数据的时空对齐与关联分析，提升数据质量和信息价值。

*数据存储：采用关系型数据库、时序数据库、非关系型数据库（如NoSQL）等多种存储技术相结合的方式，满足不同类型数据（结构化、非结构化、时序）的存储需求，并保证数据的高可用性和安全性。

3.核心应用层

这是智能调度系统的核心功能实现层，集成了各类智能算法和业务模型，支撑调度业务的智能化开展。主要包括以下功能模块：

*电网状态感知与态势评估模块

*安全稳定分析与控制模块

*负荷预测模块（短期、超短期）

*新能源功率预测模块

*经济调度与机组组合模块

*新能源消纳与协调控制模块

*辅助决策支持模块

*调度计划编制与评估模块

*市场交易辅助决策模块（如适用）

4.展现与交互层

提供友好、直观的人机交互界面，实现数据可视化、告警展示、报表生成、操作控制等功能。支持多种终端访问，方便调度人员实时监控电网状态、获取决策建议和进行调度操作。

（二）横向支撑体系

1.统一技术平台：提供统一的开发框架、中间件、算法库和接口标准，为各应用模块的开发、部署和集成提供技术支撑。

2.标准规范体系：建立涵盖数据、接口、安全、应用等方面的标准规范，确保系统的规范性和兼容性。

3.安全防护体系：从物理安全、网络安全、数据安全、应用安全等多个层面构建全方位的安全防护机制，保障系统和数据的安全。

四、关键技术与功能模块

（一）数据融合与状态估计

基于多源数据融合技术，结合改进的加权最小二乘法或人工智能算法（如神经网络、支持向量机）进行电网实时状态估计，提高对电网运行状态的感知精度，为后续分析和决策提供可靠的基础数据。

（二）智能负荷预测

综合考虑历史负荷数据、气象因素、经济指标、节假日、重大事件等多方面因素，采用传统时间序列分析方法与机器学习算法（如LSTM、GRU、随机森林）相结合的方式，构建高精度的短期（日/周）和超短期（小时/分钟级）负荷预测模型。实现对地区总负荷、母