电力科学与技术学报
電力科學與技術學報
전력과학여기술학보
JOURNAL OF ELECTRIC POWER SCIENCE AND TECHNOLOGY
2015年
1期
22-27
,共6页
李泽文%邓拓夫%曾祥君%舒磊%刘水平
李澤文%鄧拓伕%曾祥君%舒磊%劉水平
리택문%산탁부%증상군%서뢰%류수평
电力大数据%智能电网%能量流%时空多尺度
電力大數據%智能電網%能量流%時空多呎度
전력대수거%지능전망%능량류%시공다척도
power big data%smart grid%power flow%time-space multi-scale
随着电力业务的飞速发展和大数据应用技术的不断完善,电力大数据时代正式到来。然而现有电力数据尚无法满足智能电网的安全稳定等发展需求,智能电网需要能够反映电力能量流可观性的立体全景信息。为此,分析智能电网能量流时空多尺度大数据的概念,通过广域电网实时宽频带时空多尺度同步测量技术,可准确、可靠获取电网能量流全景数据,该纳秒级宽频数据能精确反映电力能量流特征。能量流时空多尺度大数据可为智能电网科学研究提供更准确的全景数据信息,有助于解决电网动态安全稳定监控、复杂大电网建模降维与解耦、电网能量传递分析和暂态保护控制等电力系统科学技术难题,具有重要的理论价值和工程应用前景。
隨著電力業務的飛速髮展和大數據應用技術的不斷完善,電力大數據時代正式到來。然而現有電力數據尚無法滿足智能電網的安全穩定等髮展需求,智能電網需要能夠反映電力能量流可觀性的立體全景信息。為此,分析智能電網能量流時空多呎度大數據的概唸,通過廣域電網實時寬頻帶時空多呎度同步測量技術,可準確、可靠穫取電網能量流全景數據,該納秒級寬頻數據能精確反映電力能量流特徵。能量流時空多呎度大數據可為智能電網科學研究提供更準確的全景數據信息,有助于解決電網動態安全穩定鑑控、複雜大電網建模降維與解耦、電網能量傳遞分析和暫態保護控製等電力繫統科學技術難題,具有重要的理論價值和工程應用前景。
수착전력업무적비속발전화대수거응용기술적불단완선,전력대수거시대정식도래。연이현유전력수거상무법만족지능전망적안전은정등발전수구,지능전망수요능구반영전력능량류가관성적입체전경신식。위차,분석지능전망능량류시공다척도대수거적개념,통과엄역전망실시관빈대시공다척도동보측량기술,가준학、가고획취전망능량류전경수거,해납초급관빈수거능정학반영전력능량류특정。능량류시공다척도대수거가위지능전망과학연구제공경준학적전경수거신식,유조우해결전망동태안전은정감공、복잡대전망건모강유여해우、전망능량전체분석화잠태보호공제등전력계통과학기술난제,구유중요적이론개치화공정응용전경。
With the rapid development of power business and the continuous perfection of big data technologies,the age of big data in power system is drawing near.Nevertheless,current electric power data is not able to meet the demand of smart grid on safety and stability analysis,where comprehensive information reflecting power flow observability is needed.To solve this problem, the big data with time-space multi-scale was analyzed for smart-grid power flow in this paper,it was nanosecond and broadband data obtained by wide-area real-time broadband time-space multi-scale synchronous measurement,and it was capable of precisely reflecting the power flow charac-teristics of power grids.The data can provide comprehensive information for smart grid research with higher accuracy,and which is helpful for solving the complex problems of power grid dy-namic security and stability supervision,dimension reduction and decoupling of complex and huge power grids.The proposed data has great theoretical value and extensive application prospect.