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基于云计算的电力自动化监控系统设计

2025-01-06 70 上传者：管理员

摘要：随着能源产业数字化、智能化升级以及智能电网建设的不断推进，电网的结构及其运行方式发生了明显变化。另外，在用电需求和场景日益多元化的情况下，电网运行维护所面临的要求越来越高，挑战越来越大。基于此，开发和应用电力自动化监控系统，实现对电网运行情况的动态、实时、全面监控，就显得十分必要。结合智能电网建设的需要，设计了基于云计算的电力自动化监控系统，并从系统架构、基本功能及实现路径等方面进行了深入研究，为电力自动化监控系统的设计与应用提供参考。

关键词：
云计算
现代能源体系
电力自动化
监控系统
系统设计
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作为一、二次能源转换的枢纽，电力系统在现代能源体系中具有核心地位，也是现代能源体系建设的关键所在[1]。国家发展改革委、国家能源局发布的《“十四五”现代能源体系规划》中提到：适应数字化、自动化、网络化能源基础设施发展要求，建设智能调度体系，实现源网荷储互动、多能协同互补及用能需求智能调控。这明确了在加快能源产业数字化智能化升级过程中电力系统基础设施发展的方向，即建设用能需求智能调控系统，以满足现代能源体系建设和运行的需要。虽然目前国家电网中使用的电力监控系统能够较好地提供实时监控、数据收集与基础性分析等功能，但也存在诸如无法妥善处理异常数据、缺乏高级数据分析与预测功能、安全监控信息挖掘深度不足以及系统间信息共享与协同能力有限等问题[2]。这些短板限制了电力监控系统在智能调控用能需求方面的能力，而基于云计算的电力自动化监控系统在弥补这些不足方面显示出一定的优势。例如，它利用云平台的强大计算能力和数据存储能力，实现对数据的实时监控以及快速处理分析，提升异常数据识别与响应速度。同时，云平台的智能算法支持高级数据分析与预测，增强系统对安全隐患的预警能力。

1、电力自动化监控系统的设计思路和基本架构

1.1 设计思路

基于云计算的电力自动化监控系统是利用云计算的强大数据处理能力和分布式架构，实现对智能电网的高效监控与管理。在电力自动化监控系统的设计中，通过将电力监控、数据处理及辅助性功能（如电力调度、故障诊断、趋势分析等）集成于云端，使监控系统能够实时采集并处理海量电力数据，显著提升数据处理效率和准确性[3]。同时，按照“就近处理”原则，减少数据交换延迟，优化资源利用效率。此外，将云计算的灵活扩展性融入监控系统中，为系统提供良好的适应性和可维护性，确保系统能够随着智能电网的发展而不断升级和扩展[4]。

1.2 基本架构

基于云计算的电力自动化监控系统基本架构如图1所示。总体上看，该系统包括监控单元、计算单元和辅助性单元。其中，监控单元主要通过对发电厂、变电站、输电线路、用户等关键节点上的电压、电流、功率等关键性数据进行采集和分析，进而监控智能电网的运行状态，确保各环节均在可控的范围内。一旦在监控过程中发现问题，该单元会立即触发报警机制，确保问题得到及时处理。计算单元主要利用云计算的分布式存储和并行计算技术，对电网中的数据进行挖掘、分析和预测，为电力系统的优化调度和决策提供科学依据。辅助性单元主要利用计算单元提供的数据进行结果分析，从而实施电力调度、故障诊断、运行趋势分析和电力数据库维护等工作。

图1 基于云计算的电力自动化监控系统基本架构

2、电力自动化监控系统的功能及其实现路径设计

结合系统设计和日常应用的需求，将基于云计算的电力自动化监控系统的功能设置为数据采集、运行状态实时监控、负荷预测、智能化电力调度、故障诊断、电网运行趋势分析和数据库维护等7个方面。下面对这些功能及其实现路径进行说明。

2.1 数据采集

系统可以通过数据采集功能从电网中的发电厂、输电线路、变电站和用户端等组成部分中实时、准确地捕获电压、电流、有功功率、无功功率、功率因数等电力参数，为评估电力系统运行状态、进行故障诊断、实现电力调度和分析运行趋势做出数据支持[5]。

在系统运行中，数据采集功能主要是通过在电网关键节点（如发电厂发电机组、输电线路、变电站变压器及开关设备、用户电表等）部署高精度、高可靠性的传感器来实现的。借助这些传感器采集相关数据，并通过传感器的数据采集终端或边缘计算设备，将输出的电信号转换为数字信号，进行初步的滤波、去噪、数据压缩等数据处理环节，最后通过有线或无线通信网络传输至云计算平台。

2.2 运行状态实时监控

运行状态实时监控是对电网中的发电厂、输电线路、变电站及用户端等节点的实时运行状态进行全面、精准的监控。该功能的实现主要依赖于云计算平台，即平台会通过集成的高级监控工具对接收的数据做进一步的分析和处理，最终生成反映当前电力系统运行状态的实时数据报表、图表或可视化界面。

2.3 负荷预测

负荷预测是基于历史负荷数据及其他相关因素（如天气、节假日、经济活动水平等），对未来某个时间点或时间段的电力负荷进行预测，为电力调度提供相关参考。该功能的实现主要是借助云计算平台的数据分析，即云计算平台会将经过预处理的数据进行统计分析、关联分析、聚类分析等，以发现负荷变化的规律和特征。同时，通过数据挖掘技术，识别出影响负荷变化的关键因素。在此基础上，云计算平台从时间序列分析、回归分析、机器学习模型（如神经网络、支持向量机、随机森林等）中选择合适的预测模型进行建模，并利用分布式计算能力，对模型进行训练和优化，使用交叉验证、留一法等方法对训练好的模型进行评估，根据结果对模型进行调整和优化，以提高预测精度和稳定性。在确立模型后，平台会将其部署到系统中，以实现电力负荷的实时预测。

2.4 智能化电力调度

智能化电力调度是对电网中的电能分配和使用进行智能化的调配和管理。该功能是基于负荷预测实现的，即云计算平台在精准预测未来负荷趋势和电力需求的基础上，根据实时电网状态自动调整调度策略，优化发电、输电、配电等环节的资源配置，确保电网运行的经济性和稳定性。此外，系统还通过可视化界面为调度人员提供直观、易懂的电网运行视图和调度建议，辅助他们快速做出电力调度方面的科学决策。

2.5 故障诊断

故障诊断是系统借助云计算平台，实现对电网故障的精准诊断、快速定位和有效处理，从而提升电网运行的可靠性和安全性。该功能的实现主要依赖于云计算平台的数据分析能力，即系统利用机器学习等人工智能算法，对采集到的数据进行深度挖掘和分析，进而通过构建故障诊断模型，达到自动识别数据中的异常模式，并与已知的故障特征进行匹配，从而初步判断故障类型的目的。除了实时运行数据外，系统还整合了电能管理系统、数据采集与监视控制系统、故障录波系统、事件顺序记录系统等多个自动化系统的数据资源。通过这种多源信息融合技术，系统能够获取更全面、更准确的故障信息，提高故障诊断的准确性和可靠性。

2.6 电网运行趋势分析

电网运行趋势分析是对电网在未来一段时间内的运行状态、性能变化以及可能出现的问题进行预测和分析。分析的内容主要包括电力调度趋势、负荷分布趋势和潮流分布趋势。其中，电力调度趋势分析是通过对电网历史调度数据和实时运行数据的综合分析，预测未来电力供需形势、负荷变化趋势以及电源出力情况，为电力调度提供科学的决策支持。负荷分布趋势分析是通过对电网历史负荷数据的挖掘和分析，揭示负荷变化的规律和特点，预测未来负荷分布的趋势。潮流分布趋势分析是通过对电网潮流数据的实时监测和分析，预测未来潮流分布的变化趋势。

2.7 数据库维护

数据库维护功能主要包括数据库性能的监控与优化、安全加固、数据库升级与迁移以及数据备份与恢复等方面的工作，旨在确保数据库的稳定运行和数据的安全可靠。在数据库的性能监控与优化中，利用云计算平台的监控工具，实时监控数据库的查询响应时间、吞吐量、并发连接数等性能指标；利用云计算平台的计算能力，进行复杂的性能分析和预测，识别性能瓶颈和潜在问题；根据性能分析结果，制定相应的优化措施，如调整数据库配置、优化查询语句、增加索引等。

3、结语

基于云计算的电力自动化监控系统设计，是旨在解决原有电力监控系统在智能调控用能需求方面存在的不足而提出的智能化系统方案。该系统的设计不仅为电力监控的智能化提供了强有力的支撑，同时也满足了在不同场景下电力监控系统运行的功能需求，使监控系统能够更好地支撑智能调控系统建设的需要。除了设计系统的基本架构外，本文还对系统的主要功能以及这些功能的实现路径进行了设计，为借助云计算开展电力自动化监控系统设计与应用提供了行之有效的内容参考。

参考文献:

[1]巩冬梅,马源,张祎玮.智能化技术在电力系统电气工程自动化中的应用研究[J].科技创新与生产力,2023,44(11):111-114.

[2]赵子源,邢宏伟.基于大数据的电力监控系统网络安全监测系统设计[J].能源与环保,2022,44(1):242-247,255.

[3]毛燠锋,赵群,潘玉春.电力物联网监控系统设计与实现[J].物联网技术,2023,13(7):76-78,86.

[4]王宝娟,宋方斌.基于云计算电力自动化监控系统设计与实现[J].电气技术与经济,2023(1):53-55.

[5]胡传意.自动化监控系统的安全措施分析[J].集成电路应用,2021,38(11):250-251.

文章来源:兰璐,刘泽宇.基于云计算的电力自动化监控系统设计[J].电子产品世界,2025,32(01):53-55.