多源数据

国网江苏省电力有限公司为解决线路通道远程监控问题,大量部署单目可视化监拍装置，定时拍摄图像后识别目标物进行告警，由于单目相机不能准确测距，导致告警有效性低，无效告警约占96.76%，单目相机告警测距技术是输电线路运行领域亟待攻克的技术难题。国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司通过自主创新，首创了使用无人机已采集点云数据和电力杆塔上安装摄像头采集图像，运用二维-三维映射技术、内方位元素标定技术、海量空间数据并发加载和搜索技术，解决无法量测通道内危险源与线路安全距离的问题,实现输电线路通道全天候、全天时精准监测，做到及时发现危险源并阻止外破事件发生。

分布式光伏聚合发电的超短期预测是支撑其功率快速调节的前提保障,由于规模化接入的分布式光伏容量小、分布广,其发电时序特性差异性大、非平稳性强,导致其超短期预测精度难以保证。为此,文章提出基于多源数据融合的分布式光伏聚合超短期预测方法。该方法基于变分模态分解法,充分挖掘分布式光伏聚合发电非平稳性特性,并采用核主成分分析法对引发光伏发电非平稳性的影响因素即温度、湿度、光照、云量等多源数据进行量化解析,同时结合改进的长短期记忆神经网络,创建了多源数据融合方法,实现了分布式光伏聚合发电超短期预测。仿真结果表明,该方法有效提升了模型的预测精度。与传统方法相比,提出的预测方法对随机性波动严重的光伏超短期预测具有显著优势。

长期以来在供电系统中，电网中的不平衡电流会增加线路及变压器的铜损、增加变压器的铁损，降低变压器的出力甚至会影响变压器的安全运行。电网公司由于没有可靠的管理和技术手段，低压用电客户相对于配电变压器的相位关系无法确定和记录，在营配管理中以下问题会逐渐显露。目前，三相不平衡问题在电网企业内普遍存在，由于没有可靠的管理和技术手段，低压用电客户相对于配电变压器的相位关系无法确定和记录，多数单位仍凭经验进行三相不平衡调整。基于智能电表非计量数据开发的多源数据分析平台运用交流过零同步分时通讯技术的相位识别方法和基于贪心策略智能算法开展三相不平衡治理工作，为国内首创，可在全国电力行业中全面推广使用。

本项目属于电力系统运行与控制领域，涉及电力系统、计算机和通信等专业，由科研、制造、运行等单位联合参与攻关。 依托系列科技项目，历时7年，产学研协同攻关，以提升高密度负荷城市电网低碳经济性安全稳定运行为目标，从低碳经济调度、在线预警与辅助决策、安全稳定所需精准负荷控制等方面开展了输-配-用协同优化控制研究，研发系统和设备均实际工程应用。主要创新点: ①提出了覆盖发-输-配-用的城市电网碳-能复合流最优潮流模型及均衡迁移学习求解方法，实现了计及多类柔性负荷参与输-配-用的多时间尺度协同调度决策。②提出了基于多源数据智能挖掘技术的细分行业负荷调节特性在线识别方法，实现了稳控系统运行状态快速分析统计和电网安全稳定在线预警分析与辅助决策，研发了计及智能负载的多维度精准负荷控制技术。③提出了基于异构多模实时通信网络的输-配-用协同控制系统架构，研发了覆盖输-配-用异速多类型通信接口的自适应保全映射技术，开发了电网输-配-用协同优化控制成套装备和系统。 授权专利20项、软著10项，实审专利6项，发表论文73篇(英文SCI 期刊35篇，中文EI 期刊24篇)。项目成果有效促进清洁能源全额消纳、经济调度效益明显，有效降低电网侧日均碳排放，降低发用电企业成本；有效提升了电网安全稳定运行水平，助力深圳供电局成为南网连续多年唯一未发生电力安全三级及以上事件省级公司，有力促进供电可靠性大幅提升；大幅提升安全稳定控制精准度和响应速度。鉴定委员会一致认为该成果整体处于国际领先水平，有效促进了高密度负荷城市电网输-配-用系统调控技术发展，具有广阔的推广应用前景。

网络化下令系统的开发，吉林供电公司编制完成涵盖功能、安全、界面等验收内容的《吉林配网调度网络交互指挥系统验收细则》，为系统的推广提供了可行的验收办法。同时，《国网吉林供电公司配网调度倒闸操作网络化下令管理办法》的编制，确保了检修操作的安全性。网络化下令系统的建设，将周计划管理、定值核对、异动管理等分散的业务进行了流程重建和规范，使之更适合配网运行管理的需要。特别是线上周计划管理，提高了周计划平衡的效率，线上校核提高了计划可执行率，避免了重复停电现象的发生。网络化下令系统的开发应与应用，从根本上改变了传统电话调度模式与现有配网发展需求不匹配的问题，使得配网调度向人工智能迈出了坚实的一步。并且通过配网主动抢修技术支撑体系建设，吉林公司将原有的“客户报修—坐席派单—现场巡线—调度开票—缺陷处理”的配网故障处理流程优化为“故障研判—自动派单—智能开票—缺陷处理”，其中原有的 5 个人工环节精简为 2 个自动环节、1 个辅助决策环节和 1 个人工环节，大幅压缩了故障处理时间，将人员从具体事务中解放，使他们有更多时间关注管理及安全，有更多时间进行自身业务能力提升，形成了人员能力提升、配网整体管理水平提高的良性循环。在原有多源数据分析平台以“线—变”关系实现主动工单的基础上，以网络拓扑形式进行故障研判，预期将使故障研判准确率提升 35%以上。网络化下令系统单、双轨试运行期间，共处理停电检修 141 项，完成网络下令 1489 次，成票及操作执行正确率达 100%，操作票编制时间由 10 分钟缩短至秒级，平均操作时间由 27分钟缩短至 19 分钟，同时多操作并行执行模式解决了多操作排队等待问题。配网检修全链条管理方面，实现了业务管控的在线化、可视化，设备异动、定值流转同步率提升至 100%。故障网络可视化指挥方面，实现了故障信息多方即时共享、图像实时可观，信息传递与指挥时间缩短至秒级，现场故障处置效率大大提升。

可观性依赖于完善的量测通信网络和数据分析手段，需要实时感知配电系统运行状态，准确预测未来发展趋势，进而有效降低运行不确定性。可观性的提升以量测终端的优化配置为起点，通过多源数据的集成利用，实现配网运行状态感知和调控参数估计，满足系统的运行调控需求。考虑网络拓扑变化、线路参数可获取性和零注入节点影响，统筹PMU、SCADA、 AMI等多源数据，实现以提高可观性为前提的优化量测配置。

主要介绍了国网北京市电力公司利用暂态录波型故障指示器采集的零序电流暂态信号等信息在配网瞬时性接地故障原因辨识技术领域开展的探索与实践经验，为该领域的相关研究提供借鉴与参考。

电网全时空一张图融合外部政务“四标四实”、不动产登记、地铁站人流量、运营商实时人流量与供电局内部跨专业、跨层级电网资源信息和企业运营信息，开展多源异构时空数据采集转换、计算分析、全时空大数据底座、配网网架实时计算、停电研判、电网气象网格化计算等各项关键技术研究，解决目前信息系统建设过程中出现的数据共享实时性不强、跨专业信息流不贯通、数据价值未能充分挖掘等难题，构建电网运行全景“一张图”和企业管理全景“一张图”， 提出跨领域边界跨平台的多源异构时空数据的采集方法和转换方法，为实现多源异构数据的融合提供了技术和方法上的支撑；创建多维时空数据模型，提出电网全时空数据大规模分布式计算的方法，为电网全时空数据应用奠定基础。融合政府“四标四实”、不动产交易登记、市工程联合审批、民政低保、城管、自来水、地铁集团、气象、三大运营商等多个领域的多时相数据，开展了与内部生产、计量、调度、营销、用户、GIS等多专业数据的深度融合分析，充分发挥了数据融合业务价值。创立电网统一停电信息流管理模型与综合停电研判与预测模型，为了主、配网全电压等级停电事件全覆盖监控和全局停电事件影响情况和复电提供支撑。深度整合调度自动化系统、GIS系统、生产管理信息系统、计量自动化系统、电能量管理系统、营销管理系统的配网数据，构建电网统一地图数据应用模型。通过实时流技术与多源数据接入技术接入配用电系统、营销系统、快速复电系统等，完成主、配网全电压等级停电事件全覆盖监控，实时监控全局停电事件影响情况和复电进度信息。基于多源数据融合的电网全时空分析模型，提出配电网网架结构实时计算方法，实现配电网规划模拟与实时计算；提出气象大数据与电网数据的高效集成及融合方法，创新电网气象网格化分析计算技术，实现电网气象应急预警。

配电网作为供电环节中的最后一环，其运行水平决定了供电服务质量，因此配电网运行评价是供电单位的重要工作。但配电网运行评价工作受到跨业务数据资源难以融合、评价指标选择难以反映实际配电网运行状况等条件限制，现有评价方法难以实施应用。针对这一问题，提出一种基于多源数据深度融合的配电网运行评价方法，首先对区域配电网进行网格化划分，然后基于地址分级匹配算法对跨业务的多源异构数据进行深度融合。在此基础上，提取并设计配电网运行评价指标体系，构建基于多层权重约束的配电网运行综合评价模型，求解配电网综合评价结果。最后研发配电网运行评价系统，支持配电网各业务系统的多源异构数据的统一接入，实现配电网评价功能的可视化、智能化应用。研究成果配电网运行评价系统已采用某省级电网公司数据中台的相关数据进行配电网运行状态评估试验验证，以实际运行数据验证了所述方法的准确性和适用性。

为了解决国网数据知识资源分散，关联程度不高，多模态数据难以融合和有效利用，电网领域数据的知识化服务能力不足等问题，开展基于认知计算的人工智能知识服务平台能力研究，建立多源数据处理规范、形成电网数据的知识本体设计规则，进行数据的知识化构建，提供基于不同业务诉求的场景化知识处理和服务能力。 本研究主要从以下几个方面展开：通过技术研究和开发建设拟建立一种通过知识工程方法的认知计算的人工智能电网知识资源统一表达方式和标准化技术，以此为基础实现建立电网全产业链数据链接，提供设备、数据、服务互联互通的数据标准化处理能力；研究电网知识资源的知识本体设计技术，实现电力多源异构数据的知识化关联融合和有效应用，建立涵盖公司设备全业务数据知识的接入、处理、构建与应用的设备知识图谱本体，同时形成面向电力领域的本体构建规则；研究电网资源知识融合过程中针对其中的设备、资产、组织结构等进行实体建模；针对参数、描述等进行属性建模；针对实体间的关联，进行关系建模；针对监控产生的日志、操作等，进行事件建模；提供基于事件的业务场景化知识服务能力；通过电网业务知识服务能力构建，从分析电力知识数据来源、数据形式出发，对电力知识存储方式以及电力知识查询语言进行归约，同时使用机器学习、深度学习以及自然语言处理技术从非结构化电力文本中进行信息抽取，抽取出具体的结构化电力数据，经过知识融合加工实现了知识图谱可视化与应用以及智能知识检索能力。相关技术成果有效地支撑了电网业务的智能数据知识化融合和电力业务场景新型知识服务能力，全面助力提升公司数据资源管理效率、经营效益和服务水平。