电力系统调度自动化在电厂侧的数据管理

潘朝阳

摘要：电力系统是现代社会中不可或缺的基础设施，而电力系统的调度自动化是实现电力系统安全、稳定和有效运行的重要手段。在电厂侧，数据管理是电力系统调度自动化的关键环节，它涉及到电厂内部各个环节的数据采集、传输、存储、处理和分析等过程。通过对电厂数据的有效管理，可以实现对电力系统运行状态的实时监控和控制，优化运行策略，提高系统的可靠性和效率。同时，通过对历史数据的分析和挖掘，还可以为电厂的运行管理和决策提供支持。

关键词：电力系统；调度；自动化；电厂侧；数据管理

一、调度自动化在电厂侧的主要功能

1.1数据采集

调度自动化系统通过接口与电厂的各个设备和系统进行连接，实时采集电力系统运行过程中的各项数据，包括电厂的发电能力、电量、负荷、状态参数等。

1.2数据传输

采集到的数据通过网络传输至调度自动化系统的数据中心，确保数据的实时性和准确性。

1.3数据存储

数据中心会对采集到的数据进行存储和管理，建立历史数据库，为后续的数据分析和挖掘提供支持。

1.4数据处理

调度自动化系统对采集到的数据进行处理和分析，包括数据质量校验、数据异常检测、数据插补和平滑等，确保数据的可靠性和稳定性。

1.5监测和报警

通过对数据的实时监测，系统可以及时发现电力系统的异常状态和故障情况，并进行报警和告警，通知相关人员进行处理和调整。

1.6展示和可视化

调度自动化系统会将处理后的数据进行可视化展示，以图表、图像等形式展示给运行人员，帮助他们更好地理解电力系统的运行状态和趋势。

二、调度自动化在电厂侧的数据组成

2.1电厂发电能力数据

包括发电机组的额定容量、实际发电容量、发电机组的出力、电

厂的发电能力曲线等信息。这些数据反映了电厂的发电能力水平和发电机组的运行状态。

2.2电厂发电量数据

包括电厂的发电量、实时发电量、计划发电量等。这些数据描述

了电厂的实际发电情况和与计划之间的偏差。

2.3电厂负荷数据

包括电厂的负荷数据、实时负荷、计划负荷等。这些数据反映了

电厂当前的用电情况和负荷的变化趋势。

2.4电厂设备状态数据

包括各项设备的状态、开关状态、运行状态、故障状态等。这些

数据反映了电厂设备的运行状况和健康状况。

2.5电力系统运行数据

包括电厂连接的输电线路、变电站、负荷中心等电力系统元素的

状态和运行数据。这些数据反映了电力系统的整体运行状态和稳定性。

2.6环境数据

包括天气数据、气象数据、环境污染数据等。这些数据对电力系

统的运行和调度有一定的影响，需要进行监测和分析。

三、调度自动化在电厂侧的数据管理

3.1数据采集和传输

通过各种传感器、监测设备等实时采集电厂的运行数据，并将数

据传输到调度自动化系统中。数据采集可以采用不同的技术和协议，如SCADA系统、远动系统、通信网络等。

3.2数据存储

将采集到的数据存储到数据库或数据仓库中，以便长期保存和使

用。可以选择不同的数据库系统来存储数据，如关系型数据库、时序数据库等，以满足数据存储和处理的需求。

3.3数据处理和分析

对采集到的数据进行处理和分析，提取有用的信息和指标。可以使用数据挖掘、统计分析、机器学习等方法来发现数据的潜在规律和趋势，为运行管理和决策提供支持。

3.4数据质量管理

对采集到的数据进行质量检查和校验，确保数据的准确性、完整

性和一致性。需要建立数据监测机制和数据验证规则，及时发现和处理数据异常和错误。

3.5数据安全和保密

电厂的运行数据是敏感信息，需要采取措施确保数据的安全和保

密。包括数据加密、访问控制、防火墙等安全措施，防止数据泄露和非法访问。

3.6数据展示和共享

将处理和分析后的数据以可视化的形式展示和共享给相关的用

户和决策者。可以使用数据可视化工具和报表系统，将数据呈现为图表、报表、仪表盘等形式，方便用户直观地了解和利用数据。

四、数据采集的精度控制

4.1传感器校准

对于传感器采集的数据，定期进行校准以保证其准确性。校准过

程可以包括使用标准设备进行对比测试、比对测量结果，并进行误差修正。

4.2采样频率控制

在数据采集过程中，采样频率的选择需要兼顾数据精度和资源开

销。合理选择采样频率可以避免过采样或欠采样，确保采集到具有一定精度的数据。

4.3数据传输精度

在数据传输过程中，需要确保数据能够按照原始精度进行传输，避免数据传输过程中的损失或变形。使用适当的通信协议和传输方式，如合理的数据压缩算法、数据帧校验等，可以确保数据的传输精度。

4.4数据存储容量

为了保证数据的精度和完整性，需要在数据存储方面考虑足够的

容量。过小的存储容量可能导致数据丢失或压缩损失，影响数据的精度。因此，需要确保选择合适的数据存储设备和管理方案，以满足数据存储的需求。

4.5数据处理算法

在数据采集后进行处理和分析时，需要选择合适的算法和方法，

以确保数据的精度和可靠性。对于某些特殊的数据处理需求，如高精度计算或数据插值，需要选择合适的算法和工具。

4.6数据质量检查

对于采集到的数据，需要通过数据质量检查来验证其准确性和完

整性。可以通过统计分析、异常检测、数据比对等方法来检查数据的质量，并对质量低下的数据进行处理或排除。

4.7数据采集验证

在数据采集过程中，要注意验证采集到的数据的准确性和完整性。可以通过对比多个传感器采集的数据，或与已知准确的数据进行比对，来对采集到的数据进行验证。

4.7.1数据清洗。对于采集到的数据进行清洗，排除异常值、错误数据和不完整的数据。可以采用数据清洗算法和技术来进行数据清洗，包括去除噪声、填补缺失值等操作。

4.7.2数据校验。在数据存储和传输过程中进行校验，确保数据

的完整性。可以使用校验和、CRC校验等算法，对数据进行校验和采集数据包的完整性检查，以防止数据传输过程中的错误或丢失。

4.7.3数据备份和恢复。定期进行数据备份，以防止数据丢失或

损坏。备份数据可以在数据丢失或错误时进行恢复，以保障数据的完整性。

4.7.4数据权限控制。对于具有重要性和敏感性的数据，进行权

限控制，并限制对数据的访问和修改。只有授权的用户才能访问和修改数据，从而防止非授权用户对数据进行篡改或删除。

4.7.5数据日志记录。记录数据操作和访问的日志，包括数据的

修改、删除、访问等操作。通过数据日志记录，可以对数据操作进行追踪和审计，保障数据的完整性和安全性。

五、结语

通过电力系统调度自动化的数据管理，电厂能够实时监控和控制运行状态，优化运行策略，提高系统的可靠性和效率。

参考文献

舒本愚（神华集团神皖九华发电有限公司，安徽 池州 247103）