发电技术 ›› 2022, Vol. 43 ›› Issue (6): 851-859.DOI: 10.12096/j.2096-4528.pgt.21124
高骞1, 杨俊义1, 洪宇1, 孙小磊1, 朱前进1, 俞天1, 王鑫2, 王琳媛2, 李泽森2
收稿日期:
2022-01-18
出版日期:
2022-12-31
发布日期:
2023-01-03
作者简介:
基金资助:
Qian GAO1, Junyi YANG1, Yu HONG1, Xiaolei SUN1, Qianjin ZHU1, Tian YU1, Xin WANG2, Linyuan WANG2, Zesen LI2
Received:
2022-01-18
Published:
2022-12-31
Online:
2023-01-03
Supported by:
摘要:
为了实现双碳发展目标,支撑新型电力系统发展,必须逐步实现决策业务的数字化转型。为此,深入研究了新型电力系统典型特征、发展蓝图及其对数字化转型的需求,构建了“3段式”发展业务数字化转型体系,提出了“先由远及近、再由近及远”的数字化转型思路,制定了基于“信息化-数字化-智能化”的转型路径推演方案。最后,以规划业务为例,推演规划业务数字化转型路径及实施策略,验证了方法的有效性,对发展全业务数字化转型的推广具有参考借鉴意义。
中图分类号:
高骞, 杨俊义, 洪宇, 孙小磊, 朱前进, 俞天, 王鑫, 王琳媛, 李泽森. 新型电力系统背景下电网发展业务数字化转型架构及路径研究[J]. 发电技术, 2022, 43(6): 851-859.
Qian GAO, Junyi YANG, Yu HONG, Xiaolei SUN, Qianjin ZHU, Tian YU, Xin WANG, Linyuan WANG, Zesen LI. Research on Digital Transformation Architecture and Path of Power Grid Development Planning Business Under New Power System Blueprint[J]. Power Generation Technology, 2022, 43(6): 851-859.
类别 | 现状 | 信息化 | 数字化 | 智能化(目标) |
---|---|---|---|---|
电网诊断分析 | 极端工况、设备运行数据电网诊断 | 自动辨识诊断问题、问题与设备地理信息的关联 | 多工况、大数据的电网诊断分析 | 全时域、大数据、智慧化电网诊断及预警 |
负荷预测 | 年度空间常规负荷预测 | 自动化的空间负荷预测 | 多元智能空间负荷预测 | 全时空、自学习负荷预测 |
电源规划 | 拿来的电源规划 | 辅助接入系统方案制定 | 自动汇集的电源规划 | 主动的电源规划 |
电气计算 | 简单网络计算 | 自动提取参数的电气仿真 | 多时点、自动提取参数的电气仿真 | 配网全时域仿真计算 |
表1 电网规划业务技术层面数字化转型路径
Tab. 1 Digital transformation path of power grid planning business technology
类别 | 现状 | 信息化 | 数字化 | 智能化(目标) |
---|---|---|---|---|
电网诊断分析 | 极端工况、设备运行数据电网诊断 | 自动辨识诊断问题、问题与设备地理信息的关联 | 多工况、大数据的电网诊断分析 | 全时域、大数据、智慧化电网诊断及预警 |
负荷预测 | 年度空间常规负荷预测 | 自动化的空间负荷预测 | 多元智能空间负荷预测 | 全时空、自学习负荷预测 |
电源规划 | 拿来的电源规划 | 辅助接入系统方案制定 | 自动汇集的电源规划 | 主动的电源规划 |
电气计算 | 简单网络计算 | 自动提取参数的电气仿真 | 多时点、自动提取参数的电气仿真 | 配网全时域仿真计算 |
类别 | 现状 | 信息化 | 数字化 | 智能化(目标) |
---|---|---|---|---|
数据管理 | 有限数据使用 | 数据中台汇聚内部数据 | 外部数字汇聚、数据管理 | 数据资产管理 |
与政府规划衔接 | 不定期纳入市政规划 | 推动政企合作 | 双向大数据共享 | 与政府规划紧密衔接 |
规划周期 | 周期性规划 | 周期性线上规划 | 大数据支撑规划 | 实时性智能规划 |
规划导向 | 需求导向被动规划 | 多目标约束的规划 | 多领域大数据共享的规划 | 引导需求的主动规划 |
表2 电网规划业务管理层面数字化转型路径
Tab. 2 Digital transformation path of power grid planning business management
类别 | 现状 | 信息化 | 数字化 | 智能化(目标) |
---|---|---|---|---|
数据管理 | 有限数据使用 | 数据中台汇聚内部数据 | 外部数字汇聚、数据管理 | 数据资产管理 |
与政府规划衔接 | 不定期纳入市政规划 | 推动政企合作 | 双向大数据共享 | 与政府规划紧密衔接 |
规划周期 | 周期性规划 | 周期性线上规划 | 大数据支撑规划 | 实时性智能规划 |
规划导向 | 需求导向被动规划 | 多目标约束的规划 | 多领域大数据共享的规划 | 引导需求的主动规划 |
现状 | 信息化 | 数字化 | 智能化(目标) |
---|---|---|---|
1)典型日最大负荷时刻; 2)基于设备运行数据+当前电网台账进行电网诊断 | 1)与地理信息系统关联,实现诊断问题与图形的关联展示; 2)建立问题‒项目‒成效评估的闭环关联机制 | 1)引入气象、国土资源、市政等外部数据; 2)基于大数据分析技术进行多场景下的电网诊断分析; 3)对设备健康状况进行智能分析,实现多维度、差异化评价 | 1)采用深度学习模型,生成状态预估模型,全时域预测设备运行状态; 2)全时域实时分析及预警,全息影像展示辨识的问题 |
表3 以电网诊断分析为例的技术层面数字化转型方案
Tab. 3 Digital transformation scheme at technical level based on power grid diagnosis analysis
现状 | 信息化 | 数字化 | 智能化(目标) |
---|---|---|---|
1)典型日最大负荷时刻; 2)基于设备运行数据+当前电网台账进行电网诊断 | 1)与地理信息系统关联,实现诊断问题与图形的关联展示; 2)建立问题‒项目‒成效评估的闭环关联机制 | 1)引入气象、国土资源、市政等外部数据; 2)基于大数据分析技术进行多场景下的电网诊断分析; 3)对设备健康状况进行智能分析,实现多维度、差异化评价 | 1)采用深度学习模型,生成状态预估模型,全时域预测设备运行状态; 2)全时域实时分析及预警,全息影像展示辨识的问题 |
现状 | 信息化 | 数字化 | 智能化(目标) |
---|---|---|---|
1)满足新增负荷需求为主; 2)需求决定建设 | 1)基于双碳发展目标及结合能源互联网建设要求,拓展规划边界到能源、环保等; 2)电网规划技术涵盖边界拓展后的规划技术要求 | 1)建设能源大数据中心,实现全区域、各行业、用户的实施用能情况监测; 2)实现碳排监测、足迹追踪 | 引入智能分析工具,实现电力、能源、碳排数据的融合分析,探寻深层原因,实现融合规划 |
表4 以规划导向为例的管理层面数字化转型方案
Tab. 4 Digital transformation scheme of management level based on planning orientation
现状 | 信息化 | 数字化 | 智能化(目标) |
---|---|---|---|
1)满足新增负荷需求为主; 2)需求决定建设 | 1)基于双碳发展目标及结合能源互联网建设要求,拓展规划边界到能源、环保等; 2)电网规划技术涵盖边界拓展后的规划技术要求 | 1)建设能源大数据中心,实现全区域、各行业、用户的实施用能情况监测; 2)实现碳排监测、足迹追踪 | 引入智能分析工具,实现电力、能源、碳排数据的融合分析,探寻深层原因,实现融合规划 |
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