第42卷第1期
2021年2月
电力与能源61
DOI:10.11973/dlyny202101012基于电网一张图的“三链融合”模型构建和应用
管必萍,戴人杰,余浩斌9卫思明
(国网上海市电力公司松江供电公司,上海201600)
摘要:在配电网的建设与管理方面,现有的技术路径和管理模式还无法将业务链、数据链和图块链融合贯通,导致各业务环节难以贯通融合、海量数据组织难度大和拓扑电系图精准度不够。针对这些问题•聚焦电网一张图建设,打通业务流程,实现“三链融合”,按业务逻辑组织海量数据形成数据资产,从而形成一张精准拓扑电系图。同时结合以图为核心的各类应用,提升了基层供电公司数字资产交付和管理能力,从而以技术创新提升管理水平。
关键词:配电网;电网规划;数字化电网建设
作者简介:管必萍(1972—),男,高级工程师,从事电力系统规划、建设和能源互联网工作。
中图分类号:TM76文献标志码:A文章编号:2095—1256(2021)01—0061—04
Construction and Application of<4Three-chain Integration1*Model
Based on One Grid Diagram
GUAN Biping,DAI Renjie,YU Haobin,WEI Siming
(State Grid Songjiang Power Supply Company,SMEPC,Shanghai201600,China)
Abstract:In terms of the construction and management of distribution network,the existing technical paths
and management modes are still unable to integrate the business chain,data chain and graph block chain,resulting in the difficulty of various business link integration»the problem of mass data organization and the insufficient precision of topology diagram.Therefore»this paper focuses on the construction of one grid diagram»connects the business processes»realizes the**three-chain integration",organizes massive data according
to the business logic to form data assets,and thus forms an accurate topological one grid diagram.At the same
time»the digital asset delivery and management capabilities of the power supply companies will be improved by combining various applications centered on the diagram»so as to improve the management level through technological innovation.
Key words:distribution network,power grid planning,construction of digital power grid
企业视角下的当代社会,数字化特征正迅速从隐性走向显性。数字化已经成为企业发展趋势,开展数字化建设、构建数字化电网的重大意义体现在:上海卓越全球城市建设规划需要通过高质量电网建设进行支撑;上海城市营商环境持续优化需要通过城市电网精益管理加以实现;国网公司建设中国特世界一流能源互联网企业需要通过电网数字化转型推进变革;国企改革的不断深化需要企业通过技术变革促进管理创新进行推动。■
习近平总书记在第二届世界互联网大会上正式提出“数字中国”的倡议,并在党的十九大报告中明确“数字中国”的建设战略。为支撑“数字中国”建设,2019年国网公司在年中会议中强调要以互联网思维为指导,实时真实记录原生业务行为到数字业务行为,实现全业务的数字化,用数据驱动价值创造因此,以发展规划和数字化转型三年行动计划为引领,顺应数字革命和能源革命深度融合趋势,借鉴国内外数字化企业转型思想方法,提出建成与上海智慧城市相适应的数字化电网企业的目标因此,全面贯彻落实各层级数字化转型工作要求,以数据驱动高质量发展,具有重大的现实意义和实践价值。
本文围绕建设卓越城市能源互联网,支撑上海卓越城市建设的目标,深入开展数字电网、数字营销、数字决策、数字运营等领域数据应用.打造数据生态体系,基于电网一张图的核心元素,研究一体化流程推演及模型构建方法.通过创新研发“规奥迪a5有硬顶敞篷吗
62管必萍,等:基于电网一张图的“三链融合”模型构建和应用
建运一营配调”一体化管控系统,实现业务链、数据链和图块链的“三链融合”,建立健全管理责任体系,全面提高公司发展质量和管理效率,以实现“精准投资、精益预算、精细管理”的“三精”发展目标。
1业务链构建:按精准拓扑电系图生成逻辑的业务驱动设计
工作流是企业内部业务处理活动过程的基本形态。本文开发了一个基于工作流的电网项目流程管控引擎.通过它可以将各类项目按照多维度的管控要求建立管控流程模型,落地和固化相关业务的管理要求和管控规则。基于工作流的电网项目流程管控引擎具有以下特点或能力。
(1)提供了一个轻量化的业务流程建模工具,可以快速定义从电网基建项目到低压业扩接电项目的业务链流程,为“业务一条线”提供可视化流程建模能力;支持业务链流程的快速迭代,从而具备应对流程优化及重构需求的快速响应能力。
(2)驱动实际电网建设工程项目,按照定义好的业务链流程和业务链节点管控规则.从项目规划立项
一直流转到竣工接电并交付运营,在项目全周期过程中,实现以下功能。
1)按照管控规则中定义的节点责任岗位,对相关岗位员工定向推送节点业务办理任务。
2)全程记录监控项目在各节点的计划进度和实际进度,能按照管控规则设置的接电考核时限对每个项目的每个节点进行进度超期预警•同时也为应对工程项目实际情况变化提供了延期申请、审批管理。
3)驱动业务数据和电网图形随着业务链流转自然地融合交互,实现“三链融合管到边”。按照在业务链流程中预定义的图形(电系图一施工图)、业务数据(业务办理凭证、CAD图纸、预算及物料表)融合交互操作规则.确保项目在规划工询阶段编制的供电方案准确无误的从规划图(电系变更图)落实到施工图.最后通过数字化交付,绘就“精准拓扑电系图”,实现“一张蓝图绘到底”,如图1所示。
施工设计图BOM表材料预算表ERP物料表图1一图三表(一张设计图和三张表联动)2数据链构建:按业务逻辑组织海量数据的架构设计
2.1按业务逻辑组织海量数据
在传统的信息化管理流程中.设备运维部门成为了数据源头,这与实际业务不符。本文在建设营配调一体化系统过程中.按真实业务逻辑重组业务过程,应用工作流、图模引擎、“时空锥”等创新技术组建了从规划源头起,经过设计、建设、项目实施、生产计划、调度运方、竣工管理及数字化交付等直至客
户接电完整的业务流程,在图模引擎的支撑下先创建规划设计、调度批复铭牌的电系图,再生成设备运维部门的电气设备地理沿布图,形成“环环相扣、人人把关、条块结合、协同工作”的业务链,将纵向管控转变为横向贯通的链式管理.大幅提升企业整体运行效率,如图2 O
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数了化交付:可研
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数字化交付:竣工图、竣匸资料图2企业级増It电网业务流程示意图
2.2电网数据实现统一管理
很多统推系统均由各专业条线组织开发.各自独立创建相关的电网数据,缺乏跨部门之间的关联,导致数据重复录入,数据不一致、不完整等问题。本文构建了一张全局唯一的精准拓扑电系图,描述物理电网的核心数据.涵盖电网拓扑信息和重要设备电系铭牌数据.并贯穿在各业务环节中循环流转,形成由虚到实、由粗到精的图块链,最后由调度审核确认进行客户送电,电网拓扑模型直接进入SCADA系统,实现“一张蓝图绘到底",如图3所ZK。
3图块链构建:基于“时空锥”和图模引擎的多态多场景与成图技术
“时空锥”除了描述当前时间点的电网拓扑信息外,更重要的能力还表现在既能对电网信息进行历史记录,又能对设想中的未来电网进行全方位支持。“时空锥”
在对电网拓扑模型的管理中应
管必萍,等:基于电网一张图的“三链融合”模型构建和应用
63
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外委设计、 可研评审,所有图的来源织实禮,现收和台账的管理 场的二措一 ft : RFID 电子标签 案,两票三复核现场与台账资
制的执行 料曲一致性
图3企业级增量电网业务流程示意图
用了多场景技术,以容纳完成时间不同、嵌套关系 复杂的各类规划项目方案,实现了规划项目建设
的时序化、现状电网和规划电网的一体化管理。
在此基础上,应用四维全时空技术继续对精准拓
扑电系图进行完善和拓展,支持规划电网、现状电 网和历史电网的三融合。
在四维时空中的任一点上,均可见到“此时的 现状数据”及“此时的场景数据”,这些数据随着时 间的推移共同构成该点的“时空锥”。由于现状总
是从某一历史时空点上排除其他可能后所留下的 唯一路径演变而来,因此可以沿着电网发展轨迹
回溯到任意历史点上观察其“时空锥”,即不但可
车险出单流程以观察到过去,还可观察到过去的未来,如图4 所示。
图模引擎是本文营配调一体化系统的核心支 撑模块,面向AM/FM(自动成图/设施管理)应用 领域,“以拓扑为核心”,实现从220 V 到220 kV
精准拓扑电系图的图形和模型一体化管理。所谓
“精准拓扑电系图”,其精髓在于描述数字电网的 核心拓扑数据,以此作为整个企业的基准核心数
据,再根据需要将其他业务数据附加上去。企业 的全部数据被划分为核心数据与附加数据两大逻93号油价格
辑部分,而图模引擎则强调对于核心数据的管理。 使用图模引擎管理精准拓扑电系图能够在机制上
保证“存在即合理”,在表现上达到“所见即所得”。
电网拓扑作为电网模型最核心的内容,其基 本构成元素拓扑点和线均能够和电网实物一一对
应,拓扑点即对应点类电力设备(变压器、开关
等),拓扑线则对应线类电力设备(电缆、架空线 等)。这些拓扑元素之间的拓扑关系则通过业务 建立,并能够永久保持。自动成图则是在电网拓
扑这一核心基础之上,基于规则驱动,对电网模型
进行抽象提取并美化加工,既保持了电网模型的 核心拓扑不变,又满足了不同业务部门从不同视
角使用电网模型的需求。
图4 "时空锥”演化示意图
本文基于这些研究开展应用的专题图主要
有:220 kV 变电站负载率平衡图310(35) kV 变 电站负载率平衡图、25个功能网格的负荷转供能 力图、10 kV 分线“站一线一变一户”关系图、低压 台区“户一变”关系图、用户电源路径图、开关站专
题图、电缆网专题图等。采用自动成图技术后,大
大减轻了公司相关专业人员维护专题图的工作 量,并很好地保证了专题图数据的准确性、及时性 及相互之间的一致性。
(1) 负线损治理:试点区域1 300多条10 kV
线路和12 000多个低压台区均可生成10 kV 分 线“站一线一变一户”贯通图和低压台区“户一变” 关系图,用于校验户一变关系的准确性。
(2) 负荷平衡:生成开关站专题图,220 kV 变 电站负载率平衡图310(35) kV 变电站负载率平 衡图、25个功能网格的负荷转供能力图,到电
网薄弱环节,新建10 kV 开关站269座,10 kV 电
网负荷转移能力大幅提升;110 kV 电网形成双侧 双链接线,110 kV 及35 kV 变电站容载比为
2. 22;上级7座220 kV 变电站容载比为1. 94,负
载率控制在43%〜61%之间,取得了良好的 成果。
(3) 低压台区线损计算:通过低压台区图及户
变关系图,可以清晰展示低压用户和配电变压器
之间的关系,通过这些户变关系数据,能够更为精 确计算出各低压台区的统计线损数据。
4结语
本文聚焦配电网数字化转型核心技术,研究
64管必萍•等:基于电网一张图的“三链融合”模型构建和应用
在电网一张图下的“三链融合”架构设计,用技术创新促动管理变革实现精准投资、精益预算和精细管理。通过系统开发和实例应用,实现供电能力、供电可靠率和资源利用率的提升,探索一条可复制、可推广、可实施的数字化转型之路。
参考文献:
口]孙宏斌,郭庆来,潘昭光,等.能源互联网:驱动力、评述与展望口]・电网技术,2015,39(11):3005-3013.
SUN Hongbin,GUO Qinglai, al.
Energy internet:driving force,review and outlook[J].
Power System Technology,2015,39(11):3005-3013. [2]郎燕生,李静,罗雅迪,等.基于图划分的大电网拓扑分析
[J].电力系统保护与控制,2017,45(23):108-115.
LANG Yansheng,LI Jing,LUO Yadi,et al.Large pow
er grid topology analysis based on graph partitioning]J].
Power System Protection and Control,2017,45(23):
108-115.
[3]刘广一,戴仁昶,路轶,等.基于图计算的能量管理系统实
时网络分析应用研发[J].电工技术学报,2020,35(11):
2339-2348.
LIU Guangyi,DAI Renchang,LU Yi,et al.Graph com
puting based power network analysis applications L J]•
Transactions of China Electrotechnical Society,2020»35
(11):2339-2348.
[4]周爱华,裘洪彬,高昆仑,等.基于图数据库的电网拓扑分
析技术研究[J].电力信息与通信技术,2018,16(8):
23-27.
ZHOU Aihua,QIU Hongbin,GAO Kunlun,et al.Re
search on graph database based power grid topology analy
sis technology[J3.Electric Power Information Technolo
gy,2018,16(8):23-27.
收稿日期:2020-10-23
(本文编辑:杨林青)
(上接第38页)
[5]陈小潮.云计算在智能电网调度技术支持系统中的应用研
究[J1华东电力,2010,38(6):800-804.
CHEN Xiaocao.Study on Application of Cloud Computa
tion in Technical Support System of Smart Grid Dispatc-
hing[J].East China Electric Power,2010,38(6):
800-804.[⑸窦建中,罗深增,金勇,等.基于深度神经网络的电力调度语音识别研究及应用[J].湖北电力,2019,43(6):16-22.
DOU Jianzhong,LUO Shenzeng,JIN Yong,et al.Re
search and Application of Power Dispatching Speech Rec
ognition Based on Deep Neural Network[J].Hubei Elec
tric Power,201943(6):16-22.
雷静.语音识别技术的研尢及基本实现[D].武汉:武汉理[16]杨洁,康宁.动态时间规整DTW算法的研究[J].科技与工大学,2000.创新,2016(4):11-12.
⑺张卫清.语音识别算法的研究[D].南京:南京理工大[17]贺毅朝,张新禄,宋建民.基于动态规划的迭代算法设计方
学,2004.法[J].数学的实践与认识,2016,46(6):173-180.
[8]杨柳青.语言人机交互及其在智能调度中的应用[D].济HE Yichao,ZHANG Xinlu,SONG Jianmin.Method of
南:山东大学,2013.the iteration algorithms based on dynamic programming [9]杨朴,游大海.电力系统中的语音应用技术研究[J].计算[J].Mathematics in Practice and Theory,2016,46(4):
机仿真,2004,21(3):91-93.11-12.
YANG Pu,YOU Dahai.Study on Voice Application口8]齐柱柱.基于HMM和ANN混合模型的语音情感识别研Technology in Power System]J].Computer Simulation,究[J]・计算机技术与发展,2018,28(10):81-85.
2004,21(3):91-93.QI Zhuzhu.Research on speech emotion recognition based 口0]胡石章•毅,陈芳,等.基于HMM模型语音识别系统中声on HMM and ANN mixed modelCJl-Computer Technol学模型的建立[J1通讯世界,2017(8): and Development,2018,28(10):81-85.09款宝马x3
[11]廖振东•赵征鹏.基于DTW的孤立词语音识别系统的研[19]王伟臻.基于神经网络的语音识别研究[D].杭州:浙江大
尢[D].昆明:云南大学,2015.学,200&
口2]徐智.基于改进型DTW的语音识别系统的研究[D].合[20]翟继友,张鹏.高斯混合模型参数估值算法的优化[J].计肥:安徽大学,2019.算机技术与发展,2011,21(11):145-148.
口3]袁里驰•基于改进的隐马尔科夫模型的语音识别方法[J].ZHAI Jiyou,ZHANG Peng.Optimization of Parameter 中南大学学报(自然科学版),2008,39(6):1303-1308.Estimation Based on Gaussian Mixture Model]J].ComYUAN Lichi.A speech recognition method based on im-puter Technology and Development,2011,21(11):proved hidden Markov model[J].Journal of Central145-148.
South University:Science and Technology, 2008,39(6):[21]李秀.基于DTW和GMM的多维特征说话人识别[D].南1303-1308.京:南京邮电大学,2019.
口4]赵姝彦.HMM和神经网络用于语音识别的算法研究收稿日期:2020-10-23
[D].太原:太原理工大学,2005.(本文编辑:赵艳粉)
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