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电力系统中的智能电网优化调度研究智能电网作为电力系统的重要发展方向，在实现资源高效利用、提升供电可靠性和满足用户需求方面具有重要的意义。
而智能电网的优化调度是实现智能电网运行高效稳定的关键之一。
本文将就电力系统中智能电网优化调度的研究进行论述，并提出相关的优化方法和技术。
一、智能电网简介智能电网是一种以信息技术为基础，以信息互联、智能感知为特点的电力系统。
它通过实时监测、分析和调度，能够更好地适应电力系统的变化和需求，提高供电可靠性和经济性，降低能源消耗和环境污染。
智能电网主要包括智能感知、智能传输、智能运行和智能控制四个方面的技术。
其中，智能运行和智能控制是智能电网优化调度的核心领域。
二、智能电网优化调度的意义智能电网优化调度是指通过优化电力系统的产、供、网、用等环节的调度策略，提高系统的供电可靠性和经济性。
它能够合理分配电力资源，提高能源利用效率，并优化电力系统的负荷分布，减少线损和设备的运行损耗，从而实现电力系统的高效稳定运行。
三、智能电网优化调度方法1. 负荷预测与优化调度负荷预测是智能电网优化调度的基础，通过对负荷进行准确的预测，可以提前制定合理的调度策略。
负荷预测可以采用时间序列分析、神经网络、支持向量机等方法来实现，以提高预测的准确性和精度。
在负荷预测的基础上，可以采用优化算法来进行调度决策，如遗传算法、蚁群算法、粒子群优化算法等。
这些算法可以对电力系统的发电、输电和用电等环节进行优化，以实现供需平衡和最优调度。
2. 能源管理与优化调度能源管理与优化调度是智能电网优化调度的重要方向之一。
它通过对电力系统中各种能源的生产、转换、传输和储存等环节进行优化调度，提高能源利用效率和供能可靠性。
能源管理与优化调度还涉及到清洁能源的优先利用、储能技术的应用以及电力系统的灵活调度等内容。
3. 智能感知与优化控制智能感知技术是实现智能电网优化调度的基础。
通过对电力系统中各种设备和传感器的联网监测和数据采集，可以实时获取电力系统的状态和参数信息。
电力系统中的智能电网调度与优化智能电网调度和优化是电力系统中的重要技术，它能提高电网运行效率，降低电力供应成本，并有效应对电力系统中的各种变化和挑战。
本文将探讨智能电网调度与优化的概念、技术与应用。
一、智能电网调度与优化概述智能电网调度与优化是指通过引入先进的信息通信技术、数据分析技术和人工智能技术，对电力系统中的发电、输电、配电等环节进行优化和调度，以提高电网运行的经济性、可靠性和可持续性。
它的目标是实现供需平衡、降低电力系统的损耗、提高电力系统的可调度性和灵活性，进而提高能源利用效率和供电质量。
智能电网调度与优化包括多个方面的内容，如发电调度、负荷预测、电力市场运营、电网频率控制等。
通过对这些环节的全面优化和调度，可以使电力系统的运行更加高效、智能化和可持续。
二、智能电网调度与优化的技术1. 信息通信技术：智能电网调度与优化需要大量的实时数据和信息，包括发电机组的运行状态、负荷需求、天气预报等。
信息通信技术可以实现对这些数据的采集、传输和处理，为后续的优化和调度提供支持。
2. 数据分析技术：数据分析技术可以对历史数据、实时数据进行挖掘和分析，提取出有价值的信息和规律，并用于电力系统的优化和调度。
例如，基于数据分析的负荷预测模型可以提高负荷预测的准确性，从而更好地进行发电调度和电力市场运营。
3. 人工智能技术：人工智能技术在智能电网调度与优化中有着广泛的应用，例如基于人工神经网络的负荷预测、基于遗传算法的发电调度等。
人工智能技术可以模拟人类智能，通过学习和优化来实现电力系统的自动化和智能化运行。
三、智能电网调度与优化的应用智能电网调度与优化已经在电力系统的各个环节得到了广泛的应用。
1. 发电调度：智能电网调度与优化可以根据负荷需求、发电机组的运行状态和天气预报等信息，优化发电机组的运行策略，提高发电效率和经济性。
同时，发电调度还可以考虑能源的可再生性和可持续性，合理安排可再生能源的发电计划，实现电力系统的绿色发展。
智能电网中的智能电力调度算法智能电网作为一种新型能源系统，旨在通过将智能技术与电力系统相结合，实现电力的高效、稳定和可持续供应。
其中，智能电力调度算法作为智能电网的核心部分，起到了重要的作用。
本文将介绍智能电网中的智能电力调度算法的原理与应用。
一、算法原理智能电力调度算法是通过对电力系统中各个节点的电力需求与发电能力进行综合分析和优化，来实现电力的有效调度和分配。
其主要原理包括以下三个方面：1. 能效优化：智能电力调度算法通过对电力系统中各个节点的电力需求进行预测和统计，并结合电力发电设备的特性和运行状况，来实现对电力的有效调度和优化。
例如，根据用电负荷曲线和能源消耗曲线对电力需求进行预测，然后通过动态调整发电机组的输出功率，以降低系统的能耗和电力浪费。
2. 资源调度：智能电力调度算法通过对电力系统中各个发电设备和储能设备的状态进行实时监测与调度，来合理分配电力资源。
例如，当某个发电机组出现故障或停机时，算法将实时识别该情况，并通过自主决策和智能调度，将其他发电机组的输出功率进行相应调整，以保证电力系统的供需平衡和稳定运行。
3. 系统优化：智能电力调度算法通过对电力系统中各项运行指标进行实时监测和分析，来优化系统的整体性能和效率。
例如，通过对电力系统中各个节点的电压、功率因数、谐波等参数进行监测，算法能够及时检测到系统中存在的问题，并通过相应的调度和控制手段，解决这些问题，以提高系统的稳定性和可靠性。
二、算法应用智能电力调度算法在智能电网中具有广泛的应用价值，主要体现在以下几个方面：1. 能源管理：智能电力调度算法可以通过对电力系统中各个节点的用电负荷进行实时监测和预测，并结合电价、天气等外部因素，来优化电力的分配和调度。
例如，当电力需求较低时，算法可以自动降低电力供应，从而降低电力消耗和成本。
2. 风光互补调度：智能电力调度算法可以通过对不同能源发电装置的特性和运行状态进行综合分析和调度，实现风能和光能的互补利用。
智能电网中的分布式能源优化调度算法研究一、引言随着能源供应紧张和环境问题的加剧，分布式能源逐渐受到广泛关注。
智能电网作为一种新型的能源系统，具有高效、可靠、灵活的特点，被认为是未来能源系统的发展方向。
在智能电网中，分布式能源的优化调度算法是提高能源利用效率和系统稳定性的关键。
二、分布式能源的概念与特点分布式能源是指将各种能源设备布置在用户侧，通过电网的相互连接，实现能源的协同运行和管理。
与传统的集中式能源系统相比，分布式能源具有以下几个重要特点：1. 多样性：分布式能源包括太阳能、风能、生物能等多种能源类型，能够满足不同用户的能源需求。
2. 可再生性：分布式能源主要利用可再生能源资源，如阳光、风等，对环境友好，减少了对传统能源的依赖。
3. 灵活性：分布式能源设备分布在用户侧，能够更好地适应用户需求的变化，提高能源利用效率。
4. 可靠性：分布式能源系统具备分散的供应、多重备份和自我修复等能力，提高了能源供应的可靠性和鲁棒性。
三、分布式能源优化调度算法的研究意义分布式能源优化调度算法的研究对于智能电网的稳定运行和能源利用效率的提升具有重要意义。
通过合理的优化调度，可以实现以下目标：1. 提高供需匹配度：通过分析用户的负载需求和能源供给情况，合理安排能源的调度和利用，提高供需匹配度，减少能源浪费。
2. 降低系统负荷峰值：通过合理分配分布式能源设备的负荷，控制系统负荷峰值，提高系统的稳定性。
3. 减少能源损耗和发电成本：通过优化调度算法，合理安排分布式能源的发电和消耗，减少能源损耗和发电成本。
4. 提高系统响应速度：分布式能源的优化调度算法能够实现快速响应和灵活调度，提高系统响应速度，适应复杂多变的电网环境。
四、分布式能源优化调度算法的研究内容分布式能源优化调度算法主要包括以下内容：1. 负荷预测算法：根据历史数据和用户行为，对负荷需求进行预测，为后续的能源调度提供参考。
2. 能源生产与消耗协调算法：在保证用户需求的前提下，合理安排能源的发电和消耗，减少能源浪费。
电力行业智能电网与电力调度系统方案第一章智能电网概述 (2)1.1 智能电网的定义与发展 (2)1.1.1 智能电网的定义 (2)1.1.2 智能电网的发展 (2)1.2 智能电网的关键技术 (3)1.2.1 信息采集与处理技术 (3)1.2.2 自动化调度技术 (3)1.2.3 互动性技术 (3)1.2.4 故障自愈技术 (3)第二章电力调度系统概述 (4)2.1 电力调度系统的功能与作用 (4)2.2 电力调度系统的现状与发展趋势 (4)2.2.1 现状 (4)2.2.2 发展趋势 (4)第三章智能电网架构与关键技术 (5)3.1 智能电网的架构设计 (5)3.1.1 物理层 (5)3.1.2 信息层 (5)3.1.3 应用层 (5)3.1.4 支撑层 (5)3.2 智能电网的关键技术分析 (5)3.2.1 通信技术 (5)3.2.2 信息采集与监控技术 (6)3.2.3 信息处理与分析技术 (6)3.2.4 分布式能源技术 (6)3.2.5 电动汽车充电技术 (6)3.2.6 安全防护技术 (6)第四章电力调度系统智能化改造 (6)4.1 电力调度系统的智能化需求 (6)4.2 电力调度系统智能化改造方案 (7)第五章电力系统监测与数据分析 (7)5.1 电力系统监测技术 (7)5.1.1 监测技术概述 (7)5.1.2 数据采集技术 (8)5.1.3 数据传输技术 (8)5.1.4 数据处理与展示技术 (8)5.2 电力数据分析与处理 (8)5.2.1 数据分析概述 (8)5.2.2 统计分析方法 (8)5.2.3 关联分析方法 (8)5.2.4 聚类分析方法 (8)5.2.5 电力数据挖掘技术 (9)5.2.6 数据处理与可视化技术 (9)第六章智能电网调度策略 (9)6.1 智能调度策略的设计 (9)6.2 调度策略的优化与应用 (10)第七章电力市场与智能电网 (10)7.1 电力市场的现状与改革 (10)7.2 智能电网对电力市场的影响 (11)第八章智能电网安全与防护 (12)8.1 智能电网的安全风险 (12)8.2 智能电网的安全防护措施 (12)第九章智能电网与新能源接入 (13)9.1 新能源接入的技术挑战 (13)9.2 智能电网与新能源的协同发展 (14)第十章项目实施与效益分析 (14)10.1 项目实施步骤与策略 (14)10.2 项目效益分析与评估 (15)第一章智能电网概述1.1 智能电网的定义与发展我国经济的快速发展和能源需求的持续增长，电力行业面临着日益严峻的挑战。
智能电网中的电力系统优化调度策略概述智能电网是指利用现代信息技术和先进通信技术进行电力生产、传输、分配和消费的高效能电力系统。
其中，电力系统的优化调度策略是确保智能电网能够实现高效、可靠和可持续运营的关键因素之一。
本文将探讨智能电网中的电力系统优化调度策略，并分析其对电力系统运行的影响。
一、能源管理和需求响应智能电网的关键目标是实现能源的高效管理和灵活调度。
通过实时监测和分析电力系统的运行状态、负荷需求和能源供应情况，智能电网可以根据需求的变化进行相应的调整。
而这种需求响应的方式主要依赖于先进的数据处理和通信技术。
例如，通过智能电表的安装，电力系统可以实时监测用户的用电情况，并根据需求调整电力供应的方式和时段。
同时，智能电网还可以利用可再生能源和储能技术，将分散的能源资源进行有效管理和调度，实现能源的可持续利用。
二、电力负荷预测和优化调度电力负荷预测是电力系统优化调度的重要环节。
通过对历史负荷数据的分析和建模，智能电网可以预测未来的负荷需求，并根据需求的变化制定相应的优化调度策略。
例如，根据预测的负荷需求，智能电网可以合理安排发电机组的运行计划，以及调整电力网络的输电线路。
同时，通过与用户进行有效的信息共享，智能电网可以调整用户的用电行为，实现负荷的平衡和优化。
这种负荷预测和优化调度策略可以有效提高电力系统的供需匹配程度，并降低能源的浪费和环境的负荷。
三、能源交易和市场运行智能电网中的电力系统优化调度策略还包括能源交易和市场运行。
通过建立高效的能源交易平台和市场机制，智能电网可以实现电力资源的灵活配置和交易。
例如，智能电网可以利用电力市场的竞价机制，通过对电力供应和需求进行定价，实现电力资源的高效分配和调度。
同时，通过电力市场的建立，智能电网可以促进可再生能源的开发和应用，推动新能源产业的发展。
这种能源交易和市场运行的调度策略可以有效提高电力系统的运行效率和经济性。
四、故障监测和智能维护电力系统的故障监测和智能维护是智能电网中的一项重要任务。
新能源电力系统中的智能调度与优化技术研究随着全球能源需求的不断增长和环境问题的日益突出，新能源电力系统作为一种可持续发展的能源选择受到了广泛关注。
与传统的电力系统不同，新能源电力系统主要依赖于可再生能源如太阳能和风能等，其特点是不稳定且具有一定的间歇性。
因此，如何在新能源电力系统中实现智能调度和优化，以提高系统的稳定性和效率，成为了当前研究的热点。
新能源电力系统中的智能调度与优化旨在通过合理安排能源的生产、消费和储存，使系统的供需平衡得到有效管理。
一方面，通过智能调度可以实现对可再生能源的最大利用，减少对传统能源的依赖。
另一方面，智能调度可以优化能源系统的运行，减少能源的浪费和损耗，提高系统的效率。
下面将介绍一些主要的智能调度与优化技术。
首先，新能源电力系统中的智能调度与优化可以借助电力预测技术。
利用大数据、人工智能等相关技术，对电力需求和电力生产进行准确预测，有助于优化能源的调度安排。
电力预测技术可以根据历史数据、天气状况、用电负荷等因素，预测未来一段时间内的电力需求和可再生能源生产情况。
基于这些预测结果，可以合理安排能源的调度，以提高系统的供需平衡。
其次，新能源电力系统中的智能调度与优化还可以借助储能技术。
储能技术可以将过剩的可再生能源转化为电能并储存起来，以供系统在需要时使用。
通过智能调度和优化，可以合理安排储能的使用和充放电时间，以最大程度地减少系统的能源浪费和损耗。
例如，在太阳能和风能丰富的时段，可以将多余的电能储存起来；而在能源短缺的时段，则可以利用储能系统提供额外的电能，确保系统的供需平衡。
此外，新能源电力系统中的智能调度与优化还可以借助供需协调技术。
供需协调技术可以根据实际需求和可再生能源的产生情况，合理地安排能源的供应和消费。
通过与用户的需求进行精确匹配，减少能源的浪费，并优化系统的能源利用效率。
供需协调技术可以通过智能电网和智能计量等手段，实现对能源的精确控制和调度，确保系统的供需平衡。
智能电网调度系统随着科技的不断发展，智能电网调度系统在能源领域扮演着越来越重要的角色。
智能电网调度系统是一个复杂的系统，它利用先进的技术和算法，对电网进行实时监测和调度管理，以实现电力资源的高效利用和能源供应的安全性。
智能电网调度系统通过实时数据的采集和分析，可以监测电力网络的各个环节，从发电到输电，再到配电和用电，无处不在地监控能源的流动和消耗情况。
随着智能电表的广泛应用，系统可以实时监测用户的用电情况，进而预测用电峰谷，并对供电进行及时调整。
这样一来，电力资源可以更加高效地利用，避免了能源的浪费和供需不平衡的问题。
除了实时监测和调整能源供需，智能电网调度系统还通过预测分析，提供了更加智能化的能源管理。
系统可以利用历史数据和机器学习算法，对用电负荷进行预测，根据预测结果进行相应的电力调度。
这样一来，能源分配更加合理，用户的用电需求得到了更好的满足，同时也减轻了电网的压力，提高了整个电力系统的稳定性。
在传统电网中，出现故障时的处理通常是人工干预，这既费时又不够灵活。
而在智能电网调度系统中，由于设备之间的联网和通信，系统可以自动检测和识别故障，及时采取补救措施。
例如，当某一电站发生故障时，系统可以自动将负载转移到其他电站，保证用户用电不受影响。
这种智能化的处理方式不仅提高了电网的可靠性，还大大减少了停电时间，提高了用户的用电体验。
智能电网调度系统的一个重要特点是网络化。
通过设备之间的互联和数据的共享，电网各个环节之间的协调工作可以更加高效地进行。
同时，系统的网络化还为电力公司提供了更多的管理手段。
例如，公司可以通过远程监控和管理系统，实时获取电网的运行状态，做出相应的调整。
这样一来，公司的维护和管理成本大大降低，运营效率也得到了显著提高。
虽然智能电网调度系统在能源领域取得了显著的成果，但还存在一些挑战和障碍。
首先，建设智能电网调度系统的投入成本较高。
需要大量的设备和技术支持，以及对电网各个环节的改造。
智能电网中的微电网管理与能量调度优化随着可再生能源和分布式能源资源的快速发展，智能电网成为未来能源系统的关键所在。
微电网作为智能电网的基础单元之一，扮演着管理和调度能源的重要角色。
本文将探讨智能电网中的微电网管理与能量调度优化的相关内容。
一、微电网管理微电网是由多种能源资源组成的小型电力系统，在智能电网中扮演着能量传输和分配的关键角色。
微电网管理的主要目标是最大化能源效率、提高电网可靠性和降低能源成本。
1. 能源资源管理微电网管理需要综合考虑不同的能源资源，包括太阳能、风能、储能系统等。
通过合理的能源资源管理，可以优化微电网的能量利用效率，满足用户需求的同时降低能源浪费。
此外，利用储能系统进行能量储存和平衡，可以提高微电网的可靠性和稳定性。
2. 负荷管理微电网管理还需要合理分配能量供应，以满足用户的负荷需求。
通过对用户负荷的监测和分析，可以实现负荷预测和负荷调度，在保证供电质量的前提下最大化利用可再生能源资源，实现能源的节约和优化。
3. 智能监测与控制微电网管理还需要建立智能监测与控制系统，实时监测微电网的运行状态和能源资源利用情况。
通过对微电网的数据分析和智能控制，可以实现对微电网的远程监控和优化调度。
智能监测与控制系统可以根据实际情况进行能量调度，最大化利用可再生能源和储能系统。
二、能量调度优化能量调度优化是微电网管理中的核心问题之一。
通过合理的能量调度优化，可以实现能量的高效利用和供需平衡，从而提高微电网的能源效率和经济性。
1. 能量调度策略能量调度策略是指根据用户需求和能源资源情况，合理分配能量供应和消耗的方法和规则。
常见的能量调度策略包括基于时间的定期调度、基于需求响应的实时调度和基于市场交易的经济调度。
根据不同的情况，选择合适的能量调度策略可以实现能源的高效利用和供需平衡。
2. 基于优化算法的能量调度随着计算机技术的进步，基于优化算法的能量调度在微电网管理中得到了广泛应用。
常见的优化算法包括遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法等。
智能电网调度管理系统构建及应用近年来，智能电网发展迅速，已成为解决能源问题的重要途径。
作为智能电网中重要的一环，调度管理也开始受到广泛的关注。
在这种情况下，智能电网调度管理系统的构建和应用成为了必要的选择。
一、智能电网调度管理系统的概念智能电网调度管理系统是用于智能电网系统调度和管理的工具套件。
它通过集成电网调度的核心算法和自动化管理技术，将数据采集、分析、处理、展示和控制整合在一起，为电网调度人员提供全面的信息支持和决策依据，从而实现对电网的稳定运行和优化管理。
二、智能电网调度管理系统的构成智能电网调度管理系统主要由以下几部分构成：1.数据采集和传输系统：包括各种传感器、监测设备和数据传输通道，负责采集并传输电网各种状态信息，如电压、电流、功率等，以及气象、负荷、能源等信息。
2.数据处理和分析系统：包括实时数据库、历史数据库、数据仓库、数据挖掘和分析平台等，采用大数据分析技术和人工智能算法对电网状态信息进行分析，挖掘电网运行规律，为电网调度提供科学决策支持。
3.调度决策和控制系统：包括调度决策和控制软件、网络模型、潮流计算等，负责对电网进行调度控制，并通过发电、送电、补偿等手段实现电网的优化运行。
4.应用支撑和展示系统：包括数据可视化工具、移动终端、云计算平台等，提供实时的数据分析结果和运行状态，支持电力公司的管理人员、调度人员和客户进行业务管理和决策分析。
三、智能电网调度管理系统的应用智能电网调度管理系统广泛应用于电力公司的输变电调度、负荷预测和供电质量保障等业务场景。
1.输变电调度：通过收集实时的输电线路电流、电压数据等信息，采用潮流计算、电网结构分析等算法对电网线路进行优化调度，保证电网稳定运行。
2.负荷预测：通过大数据分析，对历史数据和实时数据进行预测，提供有针对性的负荷预测方案，为电网调度提供决策参考。
3.供电质量保障：通过监测电网供电质量，采取补偿措施，确保用户用电质量稳定，减少供电事故和负面影响。
智能电网节能优化调度系统王朝明[1][2]，马春生[2]（东南大学江苏南京 210096）[1]（南京软核科技江苏南京 210019）[2]摘 要：本文基于智能电网和节能发电调度背景下，针对现代地区电网调度的特点，提出了智能电网节能优化调度系统，本系统由电网经济运行控制系统、分布式无功电压优化控制系统、能耗在线监测及综合降损分析系统、分布式电源优化调度和大用户优化调度等多个模块构成。
通过该系统，地区电网能够实现有功无功的联合优化控制，在智能电网调度的正常模式下，实现电网在安全约束条件下的经济运行。
关键词：节能优化调度，节能发电调度，智能电网，经济运行，无功电压优化，在线线损0 引言经济调度的目标是在保证电网安全运行的前提下，尽可能提高电网运行的经济性。
传统的经济调度一般只考虑当前运行方式的安全性约束，而不考虑预想故障条件下的安全性约束，从而使问题大大简化，数值计算简单迅速，其结果则可能导致调度后电网因不满足预想故障条件下的安全性约束而进入预警状态，下一断面又需进行预防控制以消除预警状态，从而出现控制振荡现象。
为避免出现上述情况，在经济调度问题中应加入预想故障条件下的安全性约束。
其求解可在传统经济调度结果的基础上，借鉴预防控制问题的求解方法加以实现。
在智能电网环境下，要求各级调度在安全可靠、经济环保、运行效率等多个目标下进行优化调度，要求传统的调度转为以节能、环保、经济为目标，以公正友好的方式接纳各种电源，能够兼顾多目标优化、灵活协调、安全可靠。
在智能电网环境下，传统的经济调度要转变为节能优化调度，调度员也只有在节能优化调度帮助下才能达到智能电网的要求。
在节能发电调度和智能电网的背景下，智能电网节能优化调度是地区电网经济运行的综合决策平台，为地调提供了智能电网下、节能环境下地区电网经济运行整体解决方案。
它以系统安全运行为约束条件，以降损节能为目标进行经济调度。
1地区电网节能优化调度系统的定位1.1与省网节能发电调度的关系为实现节能减排目标，引导电源结构向高效率、低污染方向发展，2007年8月，国家发展和改革委员会等部门提出了《节能发电调度办法（试行）》（以下简称《办法》），要求改革现行发电调度方式，开展节能发电调度[1]。
节能发电调度是指在保障电力可靠供应的前提下，按照节能、经济的原则，优先调度可再生发电资源，按机组能耗和污染物排放水平由低到高排序，依次调用化石类发电资源，最大限度地减少能源、资源消耗和污染物排放。
节能调度的基本原则是：以确保电力系统安全稳定运行和连续供电为前提，以节能、环保为目标，通过对各类发电机组按能耗和污染物排放水平排序，以分省排序、区域内优化、区域间协调的方式，实施优化调度，并与电力市场建设工作相结合，充分发挥电力市场的作用，努力做到单位电能生产中能耗和污染物排放最少。
目前节能发电调度主要在广东、贵州、四川、江苏和河南五个省份进行试点。
由于受到金融危机的影响，节能发电调度的试点遇到不少阻力。
但是，节能降耗和污染减排是“十一五”期间一项全社会任务，是构建和谐社会的重要因素。
国家在“十一五”规划中提出2010年单位GDP能耗下降20％，这个任务非常艰巨。
因此随着经济复苏，节能发电调度的试点会不断推进。
节能发电调度是从省调层面，以降损节能为目标，对大型发电机、高耗能机组、新能源进行优化调度。
地区电网作为省级电网的子网，同样需要降损节能。
两者有机配合才能真正实现降损节能的目标。
1.2与智能调度的关系近年来，智能电网是国际电力业界的热门话题，被认为是改变未来电力系统面貌的电网发展模式。
我国国家电网公司已明确提出要“建设坚强的智能电网”的规划。
目前，在扩大内需的大背景下，智能电网的影响已远远超出了电力工业界，受到了国内外各界的高度关注。
智能调度作为智能电网的中枢，对智能电网的发展起着至关重要的作用。
图1是本文提出的地区电网智能调度的基本框架。
在这个框架下，智能调度主要由三部分构成：智能运方决策支持子系统、智能保护决策支持子系统和智能调度决策子系统。
图1 地区电网智能调度框架智能电网节能优化调度系统是智能调度在正常状态下的经济调度模式。
当电力系统处在异常状态下，智能调度自动切换至故障诊断及恢复决策的异常态。
在这种异常态下，安全是首先确保的。
在可视化智能异常告警系统判断电网处于正常且安全状态下，智能调度切换至节能优化调度决策模式，以安全为约束、经济为目标的优化进行调度，包括三维协调的电网分布式无功电压优化控制系统、变压器经济运行实时控制系统、电网能耗在线计算及降损分析系统、分布式电源优化调度系统和大用户优化调度系统。
2地区电网节能调度方案地区电网开展以节能及安全为目标的电网调度，目前电网规模越来越大，以原有的经验调度方法是无法达到要求的，需要一个综合安全及节能技术的辅助决策平台来帮助调度员。
结合多年电网调度自动化软件开发经验，我们率先在国内提出电网节能优化调度系统。
从电网优化运行角度考虑，节能调度问题就是对有功、无功潮流进行优化调度，充分考虑电网各约束条件，实现网损最小、设备安全运行的目标。
自主创新的无功电压自动控制技术将有功、无功进行解耦优化，达到无功优化控制的目的，目前已经比较成熟。
与此同时，有功优化主要采用电网经济运行技术和配网重构来实现，目前国内已有变压器经济运行投入闭环控制的案例。
2.1 电网经济运行控制系统电网经济运行控制系统包括：变压器经济运行实时控制系统和线路经济运行实时控制系统。
电网经济运行是不用物资投入就能取得明显节电效果的一项内涵节电技术。
变压器总的电能损失占发电量的10％左右。
电网经济运行分为两个方面，首先它是由变压器经济运行节电技术形成系统工程，包括8个方面45种变压器经济运行的节电范畴，需要按系统工程方法对变压器经济运行节电技术进行优化排序；同时，又把变压器经济运行领域扩充到变压器及其供电线路经济运行，变电所及其供电网经济运行，也就是说扩展到输电网经济运行(三绕组变压器及其供电系统)和配电网经济运行(双绕组变压器及其供电系统)。
电网经济运行是指在保证区域电网(110kV 以上)和地区电网(110kV以下的城区网、农网和企业网)的安全运行以及满足供电量和保证供电质量的基础上，充分利用电网中现有输(配)变电设备，通过优选变压器及电力线路经济运行方式和负载的经济调配及变压器与供电线路运行位置的优化组合等技术措施，最大限度地降低变压器与供电线路的有功损耗和无功消耗。
2.2分布式无功电压优化控制系统[7]做好无功电压管理，是提高电压质量，降低系统网损的关键。
无功电压管理包括无功设备管理与调节、无功优化运行、电压合格率管理、功率因数管理、根据优化计算进行合理无功补偿等。
随着电网规模日益增大，电网公司对电压质量、功率因数考核要求日益提高，通过人为进行管理已经无法满足，要降低全网网损就更加困难。
在本系统中实现了面向无功电压管理全过程的解决方案，解决了设计、考核、控制、评估四个方面的问题：¾在无功规划阶段解决无功优化配置问题¾在系统运行阶段解决无功管理与考核问题¾在操作阶段解决无功电压自动控制问题¾在评估阶段解决无功电压效果分析问题降损节能、提高电压质量要从源头抓起，要求供电企业先要管好无功补偿。
全网无功补偿优化配置模块帮助供电企业完成了电网规划、技术改造阶段无功补偿容量、补偿地点计算问题。
无功补偿优化配置模块以网损最小及无功设备投资最小为目标，以母线电压、变电站功率为约束，以分接头配合调压及高、中、低典型负荷计算结果考虑电容器的分组问题。
无功电压优化控制在满足电压合格的基础上，以全网网损最小及离散设备动作次数最少为目标，考虑电压约束、功率因数约束、支路功率约束，对无功潮流进行优化，给出发电机、有载调压分接头、无功补偿装置的调节策略，并使用SCADA的遥控遥调通道对这些设备进行闭环控制，使得无功/电压调整实现了调度智能化。
目前，各省调已经开始对其所属的地调进行220kV变电站高压侧功率因数的考核，并实施严格的奖惩措施。
无功电压优化控制功能可以实现功率因数的自动校正，帮助地调调度员实现优化调度。
系统可以自动地根据无功电压优化控制模块中统计得到的电压越限情况、功率因数情况、无功补偿设备动作情况的统计结果，给出电容器配置建议，功率因数考核合理性建议等。
2.3能耗在线监测及综合降损分析系统[2]线损率是电力企业的一项重要综合性技术经济指标，它反映了一个电力网的规划设计、生产技术和运行管理水平。
因此，对线损指标像对电压指标一样进行在线监测、实时跟踪、自动计算分析，有利于调度员及时发现线损管理的薄弱环节，及时采取降损措施实现降损节能。
调度人员和运行方式人员通过以下功能实现对地区电网的电网损耗实现全方位的分析和管理：1)将线损指标作为一个监测量进行在线监测，随时掌握线损变化情况。
2)自动理论线损计算，不需手工输入数据，随时可以计算，将大大减小理论线损计算工作量。
3)大大提高理论线损精度，由于系统每分钟进行一次线损累计，提供了最接近实际线损值的理论线损值，供线损管理参考，误差值应在3%以内，将提高管理效果及管理效益。
系统提供了完整的实时曲线、历史曲线及各类报表，用户可随时进行降损分析，从而及时发现电网薄弱环节、及时找出损耗坏过大元件及设备、及时确定管理线损，可尽早提出降损的技术措施及管理措施。
技术线损最优化、管理线损最小化是降损工作的最终目标。
目前各地区都已开展了多种技术降损措施如低压无功补偿、配电网分线分台片、配变经济运行、应用单相变来降低网络损耗，但这些措施的实际应用效果不尽相同，即使是相同的降损办法在不同的地区的应用效果也不尽相同。
因此有必要跟踪分析各类降损措施在不同地区的实际运行开展情况以及降损效果，根据实时分析结果，给出特定地区电网的最优降损措施建议和方案。
2.4分布式电源优化调度针对地区电网，分布式电源包括：小火电、小水电、风力发电、光伏发电等。
这些分布式电源的特点是单位机组发电量小，分布分散，调度和控制比较困难。
首先需要实施短期和超短期母线负荷预测模块。
对于小水电、风力发电和光伏发电，也作为一种倒送的负荷来进行预测。
可以采用人工神经网络技术对负荷趋势进行一定的预测。
人工神经网络是由处理单元组成的一种并行、分布式信息处理结构，处理单元之间由单向信号通道相互连接。
人工神经元是神经网络的基本计算单元，模拟了人脑中的神经元的基本特征，一般是多输入/多输出的非线性单元，可以有一定的内部状态和阀值[3][4]。
在负荷数据预测的基础上，加上系统的功率平衡约束以及交换功率的约束，利用内点法优化算法和专家系统结合的方式进行实时优化调度。
对于地区电网的分布式电源，一般不需要单独优化机组启停，仅考虑安全约束下的经济调度。
