智能型电网调度决策支持系统的开发与实现

电网规划智能辅助决策系统的设计与实现要点初谈摘要：当前阶段我国电网规划面着着数据量大、决策复杂、技术手段匮乏的局面，给我国电网规划及运行工作带来了一定阻碍。

未来的电网发展方向应是向智能电网发展，电网规划智能辅助决策系统的设计和实现，对提升电网规划工作的整体决策效率和科学水平有着重要的帮助作用。

关键词：电网规划；智能辅助决策系统；决策效率作为电力系统建设组成部分，电网规划工作的质量直接影响着电网的高效安全运行。

在当前智能化电网建设的目标下，对电网规划工作提出了更高层次的要求。

本文在对当前时期下电网规划工作面临的主要问题分析的基础上，从电网规划智能辅助决策系统的体系结构和系统特色入手，探讨其设计和实现。

1 我国电网规划工作存在的主要问题电网规划工作的首要问题是协调问题，主要是指如何在从整体层面上对对电源以及电网进行的协调性进行把握，使得电源和电网规划建设能够实现同步发展；第二个问题是电网规划工作的差异化问题，差异化规划主要是指如何在电网规划工作中有针对性的提升电网重大灾害的防御和抵抗能力；第三，对于电网规划工作来说，我国还尚未形成有效的方案评估指标和评估体系，从电网规划的整体效率和质量来说，其关注的重点应是电网运行的安全稳定性，但在就目前发展阶段而言，电力企业主要考虑的是规划方案的经济性，没有充分的对其社会性进行考虑。

除此之外，在电网智能化发展的大环境趋势下，对电网规划方案环保性也提出了一定的要求；第四，当前电网规划工作中存在着一定的智能化与信息化缺少有效支撑的问题，主要原因是由于其没有形成统一的数据平台，地理信息等可视化技术应用相对较少，并且电网规划和电网仿真之间无法实现电网规划和仿真两者之间的数据交互，造成电网规划智能辅助决策系统缺乏有效的技术支持。

2 系统架构电网规划智能辅助决策系统采用了C/S与B/S混合架构并将其分为了五个层次：（1）数据层。

电网规划智能辅助决策系统的数据层采用Oracle数据库，实现了能量管理系统以及电力系统分析程序的有效对接，形成了高效的数据规划平台；（2）分析层。

智能型电网调度决策支持系统的开发与实现研究作者：张兵张伟来源：《科技创新导报》2020年第13期摘要：智能型电网调度决策系统已经成为未来电网调度管理的重要组成部分，基于此，本文设计一套智能型电网调度决策支持系统，在了解系统的基本特征、结构以及关键技术的基础上，结合大数据技术，对软件功能做进一步的完善。

本文所设计的系统具有先进性，能够满足复杂电力条件下的数据处理需求，是一种科学有效的处理方法，为保证电力系统的正常运行奠定基础，因此值得推广。

关键词：智能型电网调度决策支持系统系统研发大数据中图分类号：TM734 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2020）05（a）-0004-02目前我国的电网调度决策正在从经验型调度向分析型调度转变，在智能化技术的支持下，智能型电网调度决策的功能得到了完善发展，并且相关系统的架构更加合理，对于复杂环境下的电网调度都具有很强的适应能力。

基于此，本文提出了一种智能型电网调度决策支持系统，详细资料如下。

1 智能型电网调度决策支持系统的特征目前我国的电力系统已经有了显著发展，无论是规模还是结构都有显著提高，这也导致影响电力系统安全性的因素越来越多，各种故障日益复杂，并且多重化、连锁故障的出现都有可能引发严重后果。

而面对这种问题，传统的电网调度管理系统显得力不从心，系统的弊端逐渐凸显，无法有效采集系统的状态信息，导致调度人员无法对电力系统的运行情况作出科学合理的判断。

而随着智能化技术的发展，为电网调度提供了必要的环境，本文所介绍的智能型电网调度决策支持系统是建立在SCADA/EMS基础上所发展而来的一种更高级电网调度决策系统，是对传统系统的一种变革、发展。

该系统以智能化技术为依托，能够适应复杂环境下的电网调度需求[1]。

2 智能型电网调度决策支持系统分析2.1 系统的硬件结构本文所介绍的智能型电网调度决策支持系统，主要硬件包括数据服务器、前置机、PAS工作站等，各个部件在100BASE-T交换式以太网连接的基础上，通过TCP/IP为局域网的基本网络协议。

智能电力调度控制系统的研究与开发电力是现代社会最基本的能源之一，它对于工业生产、城市建设、生活用电等方面都有着非常重要的影响。

而随着社会的不断发展和人们对电力需求的不断增加，电网负荷不平衡问题也逐渐显现出来。

因此，如何合理地调度和控制电力资源，以达到高效供电、节约能源和保障用电质量等目的，成为了电力调度和控制领域内急需解决的问题。

近年来，随着信息技术的飞速发展，智能电力调度控制系统得到了广泛的研究和应用。

这种系统是利用信息技术、人工智能等先进技术，对电力系统的发电、输电、配电等环节进行全方位的信息获取和动态分析，从而对电力负荷进行精确、动态的预测和调度，最终达到全面优化电力资源配置和用电质量控制的目的。

智能电力调度控制系统一般由硬件设备和软件系统两部分组成。

其中，硬件设备主要包括数据采集仪、终端设备、控制设备等，用于对电力系统进行实时监控和数据采集；而软件系统则是基于计算机技术开发的一套综合管理系统，包括数据管理、监视控制、预测调度等主要功能模块。

通过这些硬件设备和软件系统的有机结合，智能电力调度控制系统可以聚集大量的电力数据，并实现对电力系统负荷实时分析和控制，从而最大限度地提高电力系统的效率和质量。

目前智能电力调度控制系统在实际应用中的优点也是显而易见的。

首先，它能够全方位实时监测电力系统的运行状况，包括电量、电压、电流等关键参数，确保电力系统的稳定运行和安全运营。

其次，智能电力调度控制系统能够实现对电力负荷进行合理调度和分配，最大程度地优化电力资源配置，把各种电力资源充分利用起来，从而实现电力的节约和高效供应。

再次，这种系统还能够对电力系统进行应急处置和灾害预警，有效减少电力故障造成的损失。

总之，智能电力调度控制系统的开发应用，是电力系统现代化建设和能源可持续发展的重要一环。

在未来的研究中，我们需要进一步提高智能电力调度控制系统的性能和功能，使之更加精准、高效、智能地调度和控制电力系统，更好地为人民生活和社会发展服务。

基于人工智能的智能化电网调度控制系统设计与实现随着科技的进步和发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）在各行各业中发挥着越来越重要的作用。

其中，智能化电网调度控制系统设计与实现是一个备受关注的课题。

本文将对基于人工智能的智能化电网调度控制系统的设计和实现进行探讨。

一、智能化电网调度控制系统的重要性随着电力系统规模的扩大和复杂程度的增加，传统的电网调度控制方法逐渐无法满足需求。

智能化电网调度控制系统的设计和实现，可以通过人工智能技术提高电网的可靠性、稳定性和安全性，进一步提高电网的运行效率和经济性。

二、基于人工智能的智能化电网调度控制系统的设计原理1. 数据采集与处理智能化电网调度控制系统通过传感器等设备采集电力系统的各种数据，包括供电负荷、电压、电流等。

通过人工智能算法对采集到的数据进行处理和分析，形成对电力系统状态的准确描述和预测。

2. 智能化调度决策基于人工智能的智能化电网调度控制系统利用优化算法对电力系统进行调度决策，并实时对电力系统进行优化控制。

通过对电力系统历史数据和实时数据的学习，系统可以不断提升调度控制能力，适应复杂多变的运行环境。

3. 智能化设备协同智能化电网调度控制系统可以通过与各类电力设备的通信协议，实现与电力设备的协同控制。

通过与变压器、开关设备、智能电表等设备的联动，实现电力系统的智能化运行和优化控制。

三、智能化电网调度控制系统的关键技术1. 数据挖掘和建模技术通过对大量历史数据的挖掘和建模，可以帮助智能化电网调度控制系统准确预测电力系统未来的负荷和运行状态，为调度决策提供准确的依据。

2. 优化算法通过使用优化算法，智能化电网调度控制系统可以对电力系统进行最优调度，实现最佳的供电效果和经济效益。

优化算法可以有遗传算法、模拟退火算法等。

3. 通信与协议技术智能化电网调度控制系统需要与各种电力设备进行通信和数据交换。

通信与协议技术的应用可以实现系统与设备之间的信息交互和协同控制，实现电力系统的智能化运行。

电力市场的智能决策支持系统开发与应用在当今能源领域，电力市场的复杂性和动态性不断增加，这对电力企业的决策提出了更高的要求。

为了在竞争激烈的电力市场中取得优势，开发和应用智能决策支持系统成为了至关重要的举措。

电力市场的特点决定了决策的难度。

一方面，电力的生产、传输和分配需要在瞬间完成，且要保证稳定性和可靠性；另一方面，市场中的供需关系、价格波动、政策法规变化等因素相互交织，使得决策环境充满了不确定性。

智能决策支持系统的开发是一个综合性的工程。

首先，需要强大的数据采集和处理能力。

系统要能够从各种数据源获取大量的信息，包括电力生产设备的运行数据、用户的用电需求数据、市场价格数据以及相关的政策法规文件等。

这些数据来源广泛、格式多样，需要进行有效的整合和清洗，以确保数据的准确性和完整性。

在数据处理的基础上，建立合适的数学模型是核心环节。

例如，通过建立供需预测模型，可以根据历史数据和当前的市场态势，对未来一段时间内的电力供需情况进行预测。

还有价格预测模型，能够分析市场因素对电价的影响，为制定合理的定价策略提供依据。

同时，系统还应具备优化决策的功能。

比如，在发电计划的制定中，综合考虑成本、效益、环保等多方面因素，以实现资源的最优配置。

对于电网的运行管理，能够根据实时数据进行动态调整，提高电网的运行效率和安全性。

为了让决策支持系统更加智能，引入机器学习和人工智能技术是必然趋势。

通过深度学习算法，可以对复杂的数据模式进行自动识别和分析，发现潜在的规律和趋势。

强化学习则可以让系统在不断的试错中优化决策策略，提高决策的准确性和适应性。

在实际应用中，智能决策支持系统为电力企业带来了诸多显著的效益。

对于发电企业来说，能够更精准地制定生产计划，降低生产成本，提高发电效率。

在电力交易市场中，帮助企业把握交易时机，实现利润最大化。

对于电网企业，有助于优化电网的运行和调度，提高供电可靠性，减少停电事故的发生。

然而，智能决策支持系统的开发和应用也面临一些挑战。

智能电网调度技术支持系统设计与实现摘要：对近些年我国发生的电网互联和重大的停电事故进行分析，可以得知电网调度度自动化安全运行所应用的技术水平是影响电网运行的重要因素。

所以，必须以智能化的调度技术为基础，为电网精益化的调度和管理提供安全运行的保障。

本文分析了智能电网调度技术支持系统设计与实现。

关键词：智能电网；调度技术支持系统；设计与实现随着社会经济的持续发展，我国电网建设规模也在持续地扩大，而电网日常运行中所具有的不确定因素也相应地日益增加。

为了实现电网运行的安全、稳定以及经济目标，电力调度的相关技术水平急需得到提升。

电力调度系统可以实现对所辖区域电网运行方式进行集中有效地控制，让电网能够在正常运行时可以实现安全、稳定以及经济运行的目标。

一、智能电网调度技术支持系统概述智能电网调度技术支持系统解决了各级电网调控机构长久以来系统繁多、模型不一致、命名不规范、数据冗余度高以及各厂家标准和风格不一致，功能重复，互操作性差，使系统的使用和维护难度很大，造成重复投资建设和资源的严重浪费问题。

智能电网调度技术支持系统由统一的基础平台和四大模块应用（即调度管理、安全校核、调度计划、实时监控与预警）构建的广域全景分布式一体化电网调度技术支持系统。

该系统实现了精益化调度决策、网络化数据传输、自动化运行控制、动态化安全评估，全景化运行监视和最优化网源协调。

二、智能电网调度技术支持系统设计1.智能电网调度技术支持系统总体构架。

SG—OSS在总体的设计上主要是面向跨区域互联电网以及与之对应的各级调度系统，从整个大系统层面设计区域互联电网的相应数据与模型地交换以及共享，电网的监视预警以及调整控制，在线分析评估、调度计划编制以及调度管理等有关问题。

SG—OSS的体系结构、功能以及维护是完全分布的。

各级调度系统间既为一个有机的整体，但又各有侧重点；各应用功能能够依据要求进行相应地配置以及调用；同时相应系统的运行维护也是分层进行的。

基于人工智能的电网监管决策支持系统设计与应用随着社会的快速发展和人口的不断增长，电力需求不断增加，电网监管成为一个备受关注的话题。

为了提高电网监管的效率和准确性，人工智能技术被引入到电网监管领域，设计了基于人工智能的电网监管决策支持系统。

一、系统概述基于人工智能的电网监管决策支持系统是一种利用人工智能技术对电网运行数据进行分析、预测和决策的系统。

该系统以实时采集的电网运行数据为输入，经过数据处理、模型训练和算法分析等步骤，输出给电网监管部门决策的相关信息和建议。

二、系统设计1. 数据采集与处理该系统通过传感器等设备实时采集电网运行的各项指标数据，例如电流、电压、功率等，并对采集到的数据进行预处理，去噪、补全缺失值等，以提高数据质量和可用性。

2. 数据存储与管理经过预处理的电网运行数据存储在专门的数据库中，以备后续的数据分析和决策支持。

同时，系统还具备数据管理和数据清洗的功能，确保数据的完整性和准确性。

3. 数据分析与建模基于人工智能技术，系统运用数据挖掘、机器学习和深度学习等算法对电网运行数据进行分析和建模。

通过对历史数据的学习和训练，系统可以建立电网运行的预测模型，预测电网运行状态、故障风险等。

4. 决策支持与可视化系统根据经过算法分析的电网运行数据，提供给电网监管部门决策支持的相关信息和建议。

包括电网健康状态评估、潜在故障预警和维护建议等方面。

同时，系统还提供数据可视化的功能，以图表、曲线等形式直观地展示电网各项指标的变化趋势和关联关系。

三、应用案例基于人工智能的电网监管决策支持系统已经在实际生产中得到了广泛的应用。

以下是几个典型的应用案例：1. 电网运行状态预测系统通过学习历史数据，建立了电网运行状态的预测模型。

当系统实时采集到电网运行的数据时，通过模型预测当前电网的健康状况和未来发展趋势，从而提前预警潜在故障，并采取相应的应对措施，保障电网的安全运行。

2. 电网运行优化系统可以分析电网运行数据，找出潜在的优化空间，并给出相关的建议和措施。

电网规划智能辅助决策系统的设计与实现摘要：伴随着电网数据的不断增大，现代电网规划之中往往面临的便是较大的数据量需要进行决策，而人工进行相关规划往往会因为任务量较大，进而出现遗漏或错误，所以需要有相关程度来辅佐决策。

先进技术的发展，带来了各种先进技术的不断进步，这就使得现代之中开发电网规划智能辅助决策系统实现成为了一种可行性。

本文针对于该系统的设计与实现进行了分析，希望带来相关帮助。

关键词：电网规划；智能辅助决策系统；设计与实现在电力真正投入使用之前，往往需要前期良好的规划工作。

规划工作作为前期工作，其自身往往较为复杂，直接关系着电网运行安全，我国电网已经走入了智能化时代，这也就代表了，智能程序走入电网规划已经成为了可行的办法。

虽然现阶段电网规划仍然依靠人工来进行，但本文探讨的便是设计一种电网规划智能辅助决策系统，来帮助规划，在这里进行相关设计探讨，希望可以帮助该项系统得以实现。

系统体系结构进行电网规划智能辅助决策系统的设计过程，通常情况下，该系统采用混合架构方式，具体工作层次分为5个层次，在这里进行相关层次的分析：数据层。

数据层通常便是建立相关数据库，进而形成与外界相关程序的连接，具体连接程度有能量管理系统、GIS和电力系统分析程序等，这也是形成电网规划智能辅助决策系统的基础程序，作为基础数据，相关程序建立首要任务便是建立相应的数据层。

数据结构的存在才是后期计算的基础，所以数据层也是辅助决策系统的基础功能。

分析层。

在这里采用的便是针对大型数据库的数据挖掘技术，然后通过对于统计数据进行相关分析，得到有利于电网规划工作开展的重要信息。

应用层。

在人工进行相关的电网规划过程之中，应用层完成辅助工作。

具体落实到电网规划工作之中，分为基本型和差异化电网规划方案设计。

评价层。

对于已经完成的规划方案，进行多方面指标的评价，具体评价指标应该包括安全、可靠和经济环保。

决策层。

根据综合评价，确定选用方案类型，具体得出相关的电网规划方案。

电网智能调度架构及其实现方法随着能源需求的不断增长以及可再生能源的快速发展，电网的规模和复杂性也在不断提升。

在这种情况下，传统的电网调度方式已经无法满足对电力系统的智能化需求。

因此，电网智能调度架构及其实现方法成为了一个热门的研究课题。

本文将通过分析电网智能调度的需求和挑战，介绍一种基于智能化技术的电网调度架构，并探讨其实现方法。

一、电网智能调度的需求和挑战电网的智能调度是指通过利用现代信息技术和通信技术，将传统的电网调度方式转变为一种更加智能化、高效化的调度方式。

电网智能调度需要满足以下几个方面的需求和挑战：1. 实时性：电网智能调度需要能够快速、准确地获取电网运行状态的实时数据，并且能够在短时间内对数据进行分析和处理，以及做出相应调度决策。

2. 自适应性：电网智能调度需要能够根据电网的运行状态和需求变化，自动调整调度策略和参数，以确保电网的稳定运行和高效运转。

3. 可靠性：电网智能调度需要具备高可靠性，能够在各种异常情况下仍能保持电网的正常运行，并且能够进行故障隔离和恢复。

4. 安全性：电网智能调度需要确保电网的安全运行，防止黑客攻击和破坏行为，保护电网的数据和系统的完整性和机密性。

二、电网智能调度架构的设计为了满足电网智能调度的需求和挑战，我们可以设计一种基于智能化技术的电网调度架构。

该架构可以包括以下几个关键组成部分：1. 数据采集与传输：通过在电网各个关键节点安装传感器和测量装置，实时采集电网运行状态的数据，包括电流、电压、功率等参数。

通过高效的通信方式，将这些数据传输到智能调度中心。

2. 数据处理与分析：在智能调度中心，借助大数据技术和智能算法，对采集到的电网数据进行处理和分析。

通过建立电网的状态模型和预测模型，对电网的状态进行评估和预测，为后续调度决策提供依据。

3. 调度决策与优化：在电网智能调度中心，根据电网的运行状态和需求，利用优化算法和智能决策方法，对电网进行调度决策。

这些决策包括电力分配、负荷控制、能源调度等，以实现电网的高效运行。