电力调度技术研究论文

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1、电力调度技术研究论文.freels和dms各自积累了海量的数据，如何更好地利用和管理这些日益庞大的同构和异构数据库，并挖掘出数据之间的潜在联系，帮助企业更好地分析和决策，已成为地区供电企业日益紧迫的需求。数据仓库技术可以把企业内、外部数据进行有效的集成，主要应用于分析型处理.freels和dms是以优化事务处理的方式来构造数据结构的，对于某个主题的数据常常分布在不同的数据库中，这意味着访问某个主题的数据实际上需要访问分布在不同数据库中的数据集合。②数据集成。③数据的稳定性。④随时间变化。2地区调度数据仓库模型建立地区调度数据仓库的基本思想就是在现有ems和dms基

2、础上，把ems和dms中的海量数据进行抽取和转化后存人数据仓库，并针对不同的主题在数据仓库中建立数据集市，然后利用oltp和数据挖掘软件对不同主题的数据进行分析处理，从而帮助调度人员做出决策。2.1源数据层源数据层主要是指地区电力调度现在所拥有的数据库系统，即ems和dms。另外，由于电力调度在分析和决策时需要用外部数据，如气象资料，省域网的部分资料数据等，因此，需要使用的外部数据也包括在源数据层内。2.2数据提取、转换／装载层地区电力调度系统数据库中的数据量非常巨大，并不是所有数据都是分析决策所必须的，因此，只需用专用软件提取分析决策所必须的ems、dms数据和

3、外部数据。另外针对原数据库系统中数据不一致的情况，必须对不一致的数据进行清洗和转换，使载人数据仓库中的数据和数据格式能够保持一致，供分析决策使用。2.3数据仓库层2.3.1数据仓库存储数据仓库中存储了数据和元数据，其中数据的存储方式主要有虚拟存储方式、关系表存储方式和多维结构存储方式。由于虚拟存储方式效率差，而关系数据库的使用比较普遍，故采用关系表存储方式。使用oracle作为数据仓库设施，将数据存储在oracle的表结构中，并按星型结构来组织这些关系表。现具体介绍数据仓库中的数据、元数据、数据的组织结构和对数据的处理。数据。地区电力调度数据仓库中的数据指的是从e

4、ms、dms或外部数据库中提取，并经过清洗和转化的数据。由于数据仓库主要用于olap分析和数据挖掘，因此需在原始数据的基础上增加冗余信息，进行预运算，建立多维数据库，以迅速转换数据。元数据。元数据是描述数据的数据，它描述了数据仓库中的数据和环境，遍及数据仓库的所有方面。它包括两种，一种是操作型环境向数据仓库环境转换而建立的元数据，包括所有源数据项的名称、属性及其在提取仓库中的变化；第二种元数据是数据仓库中用来与最终用户的多维商业模型和前端工具之间建立映射的，这种数据称为决策支持系统(dds)元数据。在数据仓库中建立专用的元数据库来存放和管理元数据。电网数据组织结构

5、。由于ems和dms中数据量非常庞大，因此有必要对数据进行综合。在数据仓库中，数据被分成4种级别，分别是高度综合级、轻度综合级、当前细节级和早期细节级。数据总是首先进入当前细节级，然后根据应用的需求，通过预运算将数据聚合成轻度综合级和高度综合级。若系统中的一些细节数据随着时间的推移已经老化，很少会被使用，可以将这些数据导出备份到设备上。数据的处理。数据仓库中一般存放5至10年的数据，若将全部数据放在一张表内，由于数据量太大，会降低数据访问效率，因此必须对数据表进行合理的分割。可按时间对表进行分割，在表中增加时间字段，去除与分析主题无关的纯操作型数据。在数据仓库中，

6、有些数据更新的较为频繁，如实时数据，而有些数据更新的时间较长，如设备信息等。因此，有必要按数据更新的频率对表进行划分，将不同变化频度的字段放在不同的表中，各表之间使用相同的“标识号”进行关联，以节省存储空间。2.3.2数据集市由于数据仓库中的数据量很大，若每次访问都要在海量数据中进行数据检索，会降低数据处理效率，故此可建立数据集市。数据集市是面向某一特定主题的、从数据仓库中逻辑上或物理上划分出来的数据子集。使用数据集市的主要目的是减少数据处理量。它具有面向部门、有特定的应用、规模小和实现速度快的优点。在地区电力调度中可建立的数据集市有：负荷预测。负荷预测是地区电力

7、调度工作的重要环节，可分为系统负荷预测和母线负荷预测两类；而系统负荷预测按周期又分为超短期负荷预测、短期负荷预测、中期负荷预测和长期负荷预测。系统安全稳定性评估。电力系统有五种运行状态，分别为正常运行状态、告警状态、紧急状态、危急状态和恢复状态。可利用挖掘技术挖掘海量的电力系统运行数据，获悉电力系统在何种条件下处于正常运行状态、告警状态、紧急状态、危急状态和恢复状态，并对系统的安全稳定性做出评估，从而辅助调度人员做出决策。电力系统故障分析。地区电力调度部门已经积累了大量的故障数据。系统故障的发生既有偶然的一面，又有规律性可遵循。运用数据挖掘技术对电网故障数据进行挖

8、掘分析，获