2.1實時感知

實時感知是指依托于先進的傳感、通信、信息技術，通過量測、采集、傳送、監(jiān)視等環(huán)節(jié)，實現(xiàn)對表征電網運行狀態(tài)的關鍵數(shù)據的實時監(jiān)測，進而全面了解電網的實時運行狀態(tài)，是后續(xù)分析和控制的基礎。

實時感知包括快速、全面和準確3項特性：快速是指感知的頻度能夠捕捉電網的動態(tài)特性，滿足實時分析和閉環(huán)控制的要求;全面是指感知的范圍能夠涵蓋全網所有的關鍵信息;準確是指感知的內容具有高可信度。按照這3個特性實現(xiàn)程度的不同，可以將實時感知劃分為以下4個階段。

1)穩(wěn)態(tài)數(shù)據采集、傳送與監(jiān)視

目前各電網公司主要依托于數(shù)據采集與監(jiān)控(SCADA)系統(tǒng)實現(xiàn)對電網運行狀態(tài)的實時感知。SCADA系統(tǒng)的遠程終端單元(RTU)的數(shù)據采集速度較低，使得SCADA系統(tǒng)只能提供周期為3～6s的穩(wěn)態(tài)數(shù)據，不能測量動態(tài)數(shù)據，且其通信和數(shù)據庫技術也不能滿足動態(tài)信息傳送與存儲的要求。此外RTU沒有引入全球定位系統(tǒng)(GPS)的衛(wèi)星同步信號，測量數(shù)據沒有時標，導致數(shù)據同步性差，在一定程度上影響了上層高級應用的調控效果。

2)動態(tài)數(shù)據采集、傳送與監(jiān)視

隨著智能電網的不斷推進，電網運行特性日益復雜、運行狀態(tài)變化頻繁，基于穩(wěn)態(tài)數(shù)據的實時感知已經無法滿足電網調控的需求，動態(tài)信息的測量越來越重要。進入21世紀以來，廣域測量系統(tǒng)(WAMS)得到了快速的發(fā)展和應用，WAMS以同步相量測量技術為基礎，通過相量測量單元(PMU)以及現(xiàn)代通信技術，對地域廣闊的電力系統(tǒng)運行狀態(tài)進行動態(tài)監(jiān)測和分析。與傳統(tǒng)量測相比，具有全網同步、精度高、密度高、數(shù)據刷新快等特點。但由于PMU本身價格昂貴，只能在關鍵節(jié)點配置，導致其測量結果無法滿足系統(tǒng)的能觀性，此外PMU沒有數(shù)據下行通道，不能提供指令下發(fā)功能。

3)廣域數(shù)據同步、多數(shù)據源融合

目前，SCADA系統(tǒng)和WAMS數(shù)據不共享，無法最大限度地發(fā)揮各自的優(yōu)點，因此實現(xiàn)兩者的相互融合成為關鍵，但融合存在采樣頻率不一致和無法利用時標進行數(shù)據同步的困難。針對這一問題，提出了動態(tài)SCADA(DSCADA)系統(tǒng)的概念，即通過集成各種數(shù)據采集渠道，建立統(tǒng)一、開放的廣域信息平臺，從而實現(xiàn)廣域數(shù)據同步和多數(shù)據源融合。

4)基于先進數(shù)據過濾技術的高可信度實時感知體系

由于測量精度、通信干擾等原因，量測數(shù)據不可避免地存在誤差，甚至可能嚴重偏離真實狀態(tài)，使得量測數(shù)據不能準確地反映電網的運行狀態(tài)。因此，在數(shù)據融合的基礎上，通過先進狀態(tài)估計系統(tǒng)等先進的數(shù)據過濾技術，來消除各種擾動造成的數(shù)據偏差，辨識不良數(shù)據，從而提高量測數(shù)據的可信度，建立高可信度的實時感知體系。

2.2預測未來

預測未來是指通過分析電網運行內外部環(huán)境的變化提前感知電網未來的運行狀態(tài)，作為決策的基礎，其預測結果將直接影響決策的適用性。目前廣泛應用于調度部門的預測包括負荷預測、風電/光伏發(fā)電功率預測、天氣水文預測等。

預測結果是對未來不確定性的描述。按照對于不確定性描述的方法和范圍不同，可以將預測未來劃分為以下4個階段。

1)確定性或概率性的預測

傳統(tǒng)的預測結果一般都是確定性的，如常規(guī)的負荷預測只給出一個確定的數(shù)值，其缺點是無法確定預測結果可能的波動范圍。實際上，由于預測問題的超前性，確定性的預測并不符合客觀需求。區(qū)間預測和概率性預測可以在一定程度上給出預測結果的變化范圍，但其實際應用效果還有待檢驗和完善，特別是各種預測結果的概率分布函數(shù)難以解決[13]。

2)基于情景分析的不確定性預測

為應對傳統(tǒng)預測的不足，引入情景分析的方法實現(xiàn)對未來的不確定性預測。情景是對未來以某一概率發(fā)生的確定性態(tài)勢的描述[14]，情景分析根據當前組織或系統(tǒng)所處的具體環(huán)境，辨識影響環(huán)境的確定性以及不確定性等因素，抽象出未來環(huán)境可能面對的多種情景，從而將具有高度不確定性的未來環(huán)境規(guī)劃為有限多個典型的情景，大大降低了不確定性。

3)考慮智能電網需求和外部環(huán)境不確定性的情景分析

在智能電網新形勢下，需求和外部環(huán)境的不確定性大大增加。以大規(guī)模風電場接入電力系統(tǒng)為例，由于風能的隨機性和波動性較大，導致風電輸出功率的不確定性較大，而且其功率波動常與用電負荷的波動趨勢相反，給傳統(tǒng)的、基于確定性負荷預測的電力系統(tǒng)調度帶來了很大的挑戰(zhàn)。情景分析恰好適用于高度不確定性的情況，因此，將情景分析的方法推廣到考慮智能電網需求和外部環(huán)境的預測。

4)基于情景的統(tǒng)一預測、仿真、培訓體系

情景是對電網某一運行狀態(tài)的描述，而調度中心的仿真和培訓系統(tǒng)都是基于歷史數(shù)據或模擬數(shù)據進行的，這些數(shù)據表征的就是電網的某一特定運行狀態(tài)，因此都可以抽象成情景，即可將情景分析的方法推廣到仿真和培訓領域中，形成統(tǒng)一的預測、仿真、培訓體系。

2.3運行評估

運行評估是調度中心調控、管理的基礎，通過評估發(fā)現(xiàn)隱患或者需要改進的地方，進行調控和管理，從而實現(xiàn)電網的趨優(yōu)運營。評估不僅需要對運行狀態(tài)進行評估，即分析發(fā)生了什么，還需要對可能導致該狀態(tài)的原因進行評估，即分析為什么發(fā)生。評估依托于指標，指標的選取和指標標準的制定將直接影響評估的優(yōu)劣。據此，可以將運行評估劃分為以下4個階段。

1)分散、孤立的指標評價及離線的考核管理

目前各電網公司往往通過相對分散和孤立的指標對電網運行狀態(tài)進行評價，通過單一指標的統(tǒng)計對調度中心的業(yè)務能力進行離線考核，使得評估不能實時、動態(tài)地進行，具有滯后性;不能全面反映電網的運行狀態(tài)，具有片面性;同時不能反映電網運行狀態(tài)出現(xiàn)的原因，具有表面性。

2)在線運行狀態(tài)評估與隱患識別

決策依賴于對電網運行狀態(tài)的準確把握，對電網運行狀態(tài)進行準確、及時、全面的評估是進行有效決策的前提。該階段在實時監(jiān)測信息和離線信息的基礎上對電網的實時狀態(tài)、歷史狀態(tài)進行綜合評價，包括狀態(tài)指標的實時計算、歷史統(tǒng)計與考核、能力指標的計算分析，從而進行隱患識別與風險評估。