如何做好电力调度运行的工作要点周文兰

(整期优先)网络出版时间:2017-12-22
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如何做好电力调度运行的工作要点周文兰

周文兰

鹿寨供电公司广西545600

摘要:随着大规模电力网络的激烈竞争发展,电力资源数据统计库海量的数据需要得到有效的管理,充分发掘数据之间的潜在联系,帮助企业明确实际有效发展决策方案,完善实际供电企业之间的有效经营需求。本文将针对电力调度技术的相关数据研究标准进行合理的分析,充分研究实际设计模型标准结果方式和结果需求,研究实际有效实施的基本处理原则,对其实际的电力调度技术进行前景拓展,明确实际电力调度的发展技术水平,提升电力调度技术的价值应用。

关键词:电力;调度;研究

引言

随着电力网络规模的快速发展提升,市场竞争准入机制得到有效的拓展,根据电力庞大的数据进行信息化的管理,充分挖掘数据信息之间存在的潜在关系,帮助企业合理的决策分析,明确供电企业之间的需求。数据仓库需要将企业内部、外部的各个方面的数据结合起来,明确实际分析化的处理方式,基本情况,建立合理的电力调度数据仓库管理水平,明确实际应用模式和标准。

一数据仓库的管理技术水平

1数据仓库

按照数据信息进行仓储化的管理,明确实际仓储数据资源的利用标准,以合理的统计学分析方案进行信息提取,采用智能化、信息化、网络化、推广方式进行数据的挖掘提货所能,实现对数据、信息、知识内容的拓展,明确企业实际管理层级之间的关系。

2数据仓库的调度应用特点

按照数据的主题化调度模式,以优化各大事务处理方法为结构标准,对每一个主题数据进行分布化的不同数据库的管理,明确数据信息之间的分布关系,优化数据库之间的结构标准分析,明确数据稳定、调动范围和变化水平。

二区域调度的仓库模型稳定性

按照实际区域调度数据的仓库模型进行分析,明确实际不同主题数据仓库内部建立的数据标准,结合实际情况尽可能的充分发挥不同数据调动方式,确定有效调度的决策标准。

1数据源层的调度

根据数据源层的电力调度库进行系统分析,明确电力调度的决策分配标准,确定省级、电力、气象数据信息,需要根据实际情况明确外部数据的内源化处理过程。

2数据提取和转化

根据电力调度的数据库内容进行分析,明确实际电力调度数据库信息决策标准。采用专项的信息数据调度,准确的分析数据源的相关数据一致性,确定不同数据之间的清晰和转化过程,确定有效载人数据仓库的一致性,明确实际分析决策使用标准范围。

3数据仓库层的管理

数据仓库存储是以数据仓库中的数据和元数据为标准,对数据的存储方式进行虚拟化的建设,明确存储多维结构,按照数据库实际之间的对比分析,采用合理的存储结构方式,确定数据库内部的组织关系。

电网数据结构中往往有数据仓库级别,其中包含高度级别、轻度级别、细节级别和早期级别。根据数据实际的级别,分析每一个系统的应用需求运算时间和运算方式,确定实际系统细节数据随着时间推移老化的过程,确定数据导入备份的标准。数据处理中需要对数据进行细致的层级划分,从而降低数据访问的时间流,明确数据的合理分割,根据实践表进行对比分析,确定数据系统需求。根据实际数据进行导出备份,明确实际内部存在的差距,逐步降低数据访问率水平,对数据表进行合理的分割,尽可能的分析实际时间段和数据操作范围。

按照数据仓库的实际数据更新情况进行比较,判断实际数据的时间,长度和设备信息标准,对数据进行频率的判断和规划,对不同变化频率字段的数据进行分析,明确各个表之间数据的使用情况,对实际标准进行标识化分析,逐步节省存储空间和范围。

按照负载和水平进行预测分析,确定电力调动工作中的重点环节,结合实际情况,准确的预测符合母线、符合预测类别。根据系统符合的实际测算周期,准确的分析短期负荷、中期负荷和长期负荷。系统需要良好的稳定性评估判断,明确系统的实际电力运行状态,确定正常运行、告警标准状态运行、紧急状态运行和危机状态的运行标准,利用现有的挖掘方式,海量电力系统数据,获取电力系统在各个条件下的运行状态标准,明确实际系统的安全稳定评估范围,确定辅助调度人员需要做的操作范围。

电力系统故障分析中需要根据实际的概率水平进行判断,明确实际规律可循方案,运用有效的数据分析,发掘电网故障内容,获取故障、负荷、气候变化之间的联系,提升电力系统的规划设计效果,明确电力企业规划活动环节。按照电力实际操作信息量,尽可能的获取聚集类别、总结、模型、数据之间的关系,以合理的辅助决策方式进行约束判断,尽可能实际的规划电网处理标准。

4逻辑应用层数据的发掘

按照逻辑应用层进行包括范围的分析,明确实际数据、子系统的标准内容。调度人员通过联机对数据库的相关信息进行查询和监控管理,随着时间的推移,电网的整体规模化发展逐步扩大,数据量信息增加,调度人员需要从多为调度中明确实际运营的情况和辅助解决办法。根据实际计算机电力系统的有效应用范围,对电力调度过程进行合理的分析,明确实际数据电网记录的运行过程,确定电力调度标准,明确数据价值获取过程,提升电网运行的可靠性。

数据仓库需要根据实际的分析应用标准,准确的判断企业实际决策优势,明确数据仓库的技术标准水平,尽可能的提升电力调度的规范性,建立良好的数据仓库,对数据信息的潜在联系进行分析,从实际负荷预测过程中确定系统安全评估和电力系统的故障问题,明确实际电网规划标准,确定电力调度人员的决策过程,逐步减轻调度人员的整体负担。按照数据仓库的级别进行划分,明确各个方面数据的功能规模。随着数据仓库技术的逐步完善,数据仓库的技术水平、电力调度系统的应用范围得到有效的完善和提升。

结语

综上所述,电力调度技术发展过程中,需要根据实际发展水平,准确的分析电力调度技术标准应用的价值意义,明确实际电力技术需求完善的标准,以合理的调度数据库分析为前提,支撑电力调度的整体价值应用,完善电力综合系统的规范性管理,实现电力调度水平的快速提升和稳定发展。

参考文献:

[1]曹晋彰,朱传柏,刘波,姜新凡,郭创新,曹一家.基于公共信息模型的电网智能调度编码体系研究与实现[J].电力系统自动化.2011(02)

[2]荆铭,许洪强,梁成辉智能电网信息标准化在调度中心的应用[J].电网技术.2010(10)

[3]刘俊勇,沈晓东,田立峰,陈金海,黄媛,李成鑫.智能电网下可视化技术的展望[J].电力自动化设备.2010(01)