第一章 绪论
1.1 课题背景
长期以来，作者所在的汕头电网其调度管理系统都是以半人工的方式进行，纸质文件的下发、日常会议、电话通知是常用的手段。近年来，广东电网电力生产能力和用电负荷都较十年前增长了若干倍，逐渐形成了超高压的交直流混联电网，调度管理的规模和复杂度空前增加。传统落后的调度管理模式已经越来越不能适应电网高速发展的要求，严重制约了电力生产的有效开展。21 世纪初，省局牵头要求各调度中心建设调度管理信息系统（DMIS），其功能涵盖保护定值、检修调度、日志管理等[4]。以此为标志，汕头电网开始了自动化和信息化建设的进程。目前，随着电力系统信息化建设的逐步深入，汕头电网亟待建立一套同国调和网调联通，省级、地级和县级业务贯通的高效智能化调度管理系统，实现汕头电网各部门数据的整合以及生产过程的流程化、规范化，确保电力生产和电网运行的健康、持续和稳定发展。
1.2 电力调度管理系统发展现状
以管理科学、计算机通信科学和系统科学为核心的信息系统建设发端于 20 世纪 50 年代，经过半个世纪的发展，已经渗入到社会生产和公民生活的方方面面。作为这一领域的领头羊，明尼苏达大学于 1969 年开设了信息系统相关课程，并成立了相关的研究中心。1981 年至 1997 年期间，信息与管理系统的研究主要集中在信息系统建设、实施及决策支持等技术方面，其应用主要是研究原有手工操作的自动化项目。之后，信息系统逐渐的应用到管理工作中，并随着电子技术和网络通信技术的发展渐渐渗透到电子信息系统及电子数据交换系统当中。国外较早将信息管理技术应用到电力生产和电力调度当中，形成了早期的电力系统现场监控及数据采集系统（Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA）。这类系统能够将电厂和各级变电站的现场数据采集并传输到数据中心，操作者能够直接在数据中心获取现场设备的信息，大大降低了劳动强度，提高了工作效率和准确度。随着现场数据量的增大，单一计算中心难以承担数据计算负荷，出现了前置机，现场收集的数据在前置机中进行预处理，然后传输到中心计算机。从体系结构上来讲，出现了多级调度结构，将数据收集和加工甚至局部预警工作交给现场主站完成，高层则负责高级信息处理、预测等工作。上个世纪 70年代，美国和欧洲地区发生了若干次诸如纽约大停电这样的重大电网事故，对社会经济和政治产生了严重的负面影响，自此，人们开始关注供电安全问题。以美国 Dylica 为代表的学者们提出了在电网控制中心建设具备电力调度、电力故障预警和经济恢复功能的电力管理信息系统。这类系统的实现必须构建在对大量的电力现场数据的分析和统计的基础上，由于电力系统数据量庞大，因此电力系统紧急控制和恢复功能的实现任然处于研究探索阶段。
电力调度自动化在我国的起步较晚，最初是以技术引进的方式开始，80 年代初分别从瑞典 Asea 和日立公司引进了两套电力调度自动化系统，并成功应用在湖北省电网和国家水电部调度局。1985 年，为了加速电力调度自动化的进程，国家制定了《全国电网调度自动化规划目标》，将电力调度自动化建设带入了快车道，获得了良好的经济效益和社会效益。纵观这几十年，电力调度自动化建设经历了几个重要的阶段，从着重生产控制到以生产管理为中心，形成了以自动化调度为核心的综合性的电力信息监控和决策管理体系结构。
（1）能源管理系统建设阶段：我国电网自动化进程起步虽晚，但速度很快，仅用了 10 年时间就走完了国外近 30 年的发展历程。在电网自动化发展的初期，主要关注电力生产监控，形成了从国家到各省的三级调度模式。在这个阶段，形成了电力工业技术上的三大支柱：其一，发电、输电、变电和配点等一次设备的高性能；其二，继电保护及其他安全装置品质的逐步提高；其三，电力自动化系统性能的稳步进步。这三大支柱相互依存、相辅相成，一次设备的可靠性、可控性和经济性是电力自动化系统安全、可靠运行的基础，缺乏高可靠、高可控的现场设备，即便有继电保护装置和安全防护措施，也难以保障电力自动化的质量；类似的，没有继电保护装置和电力自动化系统，则电力网络的安全也不可能得到保障。因此，在这一阶段，关注的重点是如何协调这三大支柱的关系，确保电力系统运行的稳定、安全和高效，为用户提供高品质的电力供应。
（2）调度生产管理阶段：随着电力行业不断向纵深发展，单纯的能源管理系统已经不能满足需要，生产调度管理系统的建设迅速提上日程。具备初级功能的调度管理系统迅速的在各省网得到应用。这些调度管理系统均按照 MIS 系统的思路进行建设，虽然在一定程度上对电网调度起到了辅助作用，但总体效果并不算理想。由于国内电力行业的垄断性特质，一直以来行业内关注的重点都集中在升华体制改革和提高生产能力方面，信息化建设未得到重视，水平也不高。目前，电力行业信息化建设的主要问题是结构性缺陷，表现在：一、软硬件投入不平衡，软件投入相对过少；二、能提供决策支持的软件系统欠缺，目前行业内采用的专业系统较多，大部分都涵盖了电力生产、输配电和电力销售等过程，管理决策层面的支持不足；三、信息共享程度低，行业内采用的信息系统缺乏统一标准，信息难以共享，也缺乏全局性。2002 年开始，国家电网信息化步伐进一步加大，其代表事件包括国家电网公司的组建、精细化和精益化管理理念的提出以及随后出台的各种指导电力生产调度的各种技术标准和规范。紧接着，人们意识到电力调度系统高效运行必须依赖于完备的生产数据，电力调度系统迫切的需要进行数据整合。IEC1970 系列标准的提出和推广为调度系统数据整合工作提供了依据，该标准以 CIM 为蓝本进行了扩展，确保能够建立规范、统一而标准的调度系统数据中心，实现电力企业数据的实时性、完整性、一致性、准确性和安全性。
第二章 基于数据挖掘的电力调度中的关键技术
2.1 电力数据仓库及数据挖掘技术
2.1.1 数据仓库概念
数据仓库（Data Warehouse，DW）和数据挖掘技术息息相关，数据仓库的概念于1991年由Prism Solutions公司的William H. Inmon在其著作《Building the DataWarehouse》中首次提出。根据该书中的定义，数据仓库是一个面向主题的（SubjectOriented）、集成的（Integrated）、稳定的（Non-Volatile），且能够反映历史变化（TimeVariant）的数据集合，其构造目的是支持管理决策[10,13-17]。数据仓库以关系型数据库技术、并行处理技术和分布式计算技术为基础，目标在于解决数据量庞大但其中有价值信息匮乏的矛盾。由于行业特殊性，电力调度数据仓库具有其鲜明的特征。电力调度信息系统种类比较多，常见的包括 SCADA、EMS、继电保护及故障信息系统、电力市场支持系统、检修管理系统、绩效考核系统及调度规划系统等[18-20]，这些系统之间往往存在着频繁的协同工作，需要进行复杂的数据共享和数据交换。传统的关系型数据库适合用于事务处理，例如电力设备缺陷查询、电能计量管理等，而难以满足电力供应数据分析和用电决策支持功能，在这些领域就必须借助于数据仓库和数据挖掘技术。
第三章 电力调度管理系统需求分析...... 12
3.1 电力调度系统总体需求..... 12
3.2 电力设备编码及数据需求....... 13
3.2.1 电力设备编码需求 ........ 13
3.2.2 电力调度系统数据需求 ...... 14
3.3 电力调度管理系统业务需求......... 16
3.3.1 调度系统业务功能构成 ...... 16
3.3.2 电力调度管理功能需求 ...... 17
3.3.3 生产分析功能需求 ........ 21
3.3.4 视频监控功能需求 ........ 22
第四章 电力调度系统设计.... 25
4.1 系统架构设计......... 25
4.2 系统逻辑结构设计....... 26
4.3 电力调度数据平台设计..... 28
4.4 调度管理子系统设计......... 33
4.5 生产分析子系统设计......... 39
4.6 视频监控子系统设计......... 41
4.7 数据库设计....... 45
第五章 系统实现及测试........ 48
5.1 系统开发及部署环境......... 48
5.2 基于数据挖掘的负荷预测算法实现......... 48
5.3 系统关键服务模块实现..... 54
5.4 系统测试..... 58
结论
本文在深入分析了当前国内电力调度管理系统现状的基础上，利用数据挖掘技术和 SOA 等先进 IT 技术，设计并实现了一个基于数据挖掘的电力调度管理系统。论文首先进行了电力调度管理系统总体需求分析，重点分析了电力设备编码及数据需求和业务需求；然后利用 SOA 技术进行了系统架构设计和数据平台设计，并对主要功能模块调度管理子系统、生产分析子系统和视频监控子系统进行了设计。接着重点描述了系统实现，其中，对基于数据挖掘的电力负荷预测算法及其实现进行了阐述。也描述了关键服务模块的实现，包括系统登录模块、数据库访问模块和变压器负荷查询 Web 服务模块的实现。最后论文描述了系统测试，介绍了测试环境和测试准备，给出了测试用例的设计，并提出了测试结论。论文实现的基于数据挖掘的电力调度系统目前已经全部部署完成，已经投入了试运行，试运行半年来，系统状况良好，为企业的业务质量提升做出了贡献。
参考文献
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