沈桂城，翁 蔚，許 鑫

(國網(wǎng)福建省電力有限公司，福建 福州 350003)

0 引言

國網(wǎng)福建省電力有限公司以“大云物移智”技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)思維推進應急處置精準化保障，深度融合氣象、電網(wǎng)設(shè)備信息，應用物聯(lián)網(wǎng)智能感知技術(shù)實現(xiàn)應急指揮中心、氣象信息、電網(wǎng)設(shè)備、搶修隊伍、應急物資等萬物互聯(lián)，通過信息化手段固化統(tǒng)一指揮、上下聯(lián)動的應急指揮流程，實現(xiàn)全過程、全專業(yè)智慧輔助研判、決策。

1 災前預警提前落實防御措施

匯集福建電網(wǎng)歷史災害信息數(shù)據(jù)，研究災害影響因子規(guī)律，建立電網(wǎng)災害損失預測模型，耦合災害氣象信息和電網(wǎng)設(shè)備信息，在災前精確研判預測災害影響范圍及趨勢。針對性開展防御工作，智能推送災前防御工作要求，輔助跟蹤設(shè)備特巡特護、重要站所值守、搶修隊伍準備等預警行動落實情況。

1.1 全省GIS地圖網(wǎng)格化

針對電力生產(chǎn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，在顯著影響電網(wǎng)運行安全的強對流天氣中短期預警技術(shù)方面實現(xiàn)技術(shù)拓展，支撐基于數(shù)據(jù)庫信息挖掘的自適應、滾動校正的預警信息分析、管理模式。運用福建氣象局3 km×3 km網(wǎng)格信息，并進行空間轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換為GIS可識別的特征，并對特征進行處理，四個點信息轉(zhuǎn)換為一個空間面信息，轉(zhuǎn)換后的區(qū)域使用福建省地區(qū)進行切割，切割出福建省范圍內(nèi)3 km×3 km網(wǎng)格數(shù)據(jù)。

1.2 電力災損原理分析

大風與強降雨等極端災害天氣會導致桿塔大量倒塌，經(jīng)分析，桿塔倒塌與風力、桿塔設(shè)計強度、桿塔結(jié)構(gòu)、地理位置等因素有關(guān)。其中，最大風速超過桿塔設(shè)計的抗風標準是造成桿塔倒塌的主要原因，其表現(xiàn)可分為桿塔及其連接導線的垂直風荷載超過桿塔的最大承受能力和桿塔順線路方向兩側(cè)承受懸殊的橫向水平力引發(fā)的桿塔折桿；對于塔基薄弱的桿塔，抗傾覆能力不能滿足特大風力時，將會出現(xiàn)不同程度的上拔或下沉，引起桿塔整體傾倒。尤其在臺風登陸點附近的沿海地區(qū)的線路桿塔，以及臺風登陸后在臺風前進方向和旋轉(zhuǎn)上風處的線路桿塔更易出現(xiàn)傾倒。本項目將氣象臺提供的強對流天氣監(jiān)測信息和電網(wǎng)監(jiān)測充分結(jié)合，基于PMS2.0系統(tǒng)中桿塔防風等級屬性進行閾值比較，以GIS形式進行災損信息實時展示，并通過監(jiān)測信息的連續(xù)序列進行災害演變趨勢預警分析。

1.3 電力設(shè)備風險預警

在3 km×3 km網(wǎng)格區(qū)域內(nèi)，選取任意網(wǎng)格，即可查詢顯示該條線路對應預警桿塔的名稱、編號、電壓等級、線路參數(shù)、抗風等級、投運年限、實時潮流和其他技術(shù)參數(shù)。實現(xiàn)可能受災害影響的輸電線路、桿塔、變電站的預判，生成電網(wǎng)災害風險預警清單，以設(shè)備為對象發(fā)布風險預警，為精準開展設(shè)備特巡特護、安排應急力量提前置位和物資備品準備提供了支撐。

2 災中融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)

2.1 多源數(shù)據(jù)校驗融合方法

災害狀態(tài)下配電網(wǎng)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來源主要包括主網(wǎng)IMD調(diào)度云平臺、配網(wǎng)SMD調(diào)度云平臺、95598系統(tǒng)、PMS系統(tǒng)、物資供應鏈系統(tǒng)、GIS地理信息系統(tǒng)、無人機勘察信息等多個系統(tǒng)。各套系統(tǒng)獨自運行，各應用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)口徑不一致，各數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)存儲方式和命名方式也存在差異性，同時，各系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量龐大，容易造成有效信息被覆蓋，給多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的共享和融合帶來了很大的困擾。這些數(shù)據(jù)具有多源性、復雜性、異構(gòu)性和規(guī)模性等特點，對其處理的流程如圖1所示。

圖1 多源數(shù)據(jù)校驗融合流程

2.2 基于ETL的多維數(shù)據(jù)清洗模型設(shè)計

通過對多源系統(tǒng)數(shù)據(jù)的較驗與融合后，再基于ETL的數(shù)據(jù)清洗模型的清洗可得到去重、唯一的應急相關(guān)數(shù)據(jù)，如圖2所示。

圖2 基于ETL的數(shù)據(jù)清洗模型

2.3 停送電信息融合分析方法

基于以上校驗、融合、清洗方法的處理，以“數(shù)據(jù)源唯一，多判據(jù)校核”的原則進行停電研判，實時采集設(shè)備狀態(tài)改變和用戶停電信息，制定災損自動研判統(tǒng)計規(guī)則[1]。其中，配電停電信息主要接入DMS系統(tǒng)的停電報文、停電研判，PMS系統(tǒng)的計劃單、故障單的停電信息，結(jié)合SG186系統(tǒng)的搶修數(shù)據(jù)、DMS系統(tǒng)的銷戶停運信息，分析出真實的停電配變[2]；復電信息主要接入DMS的復電報文、轉(zhuǎn)發(fā)用采復電報文、準確辨識報文，PMS的計劃單、故障單的復電信息，再結(jié)合配電網(wǎng)實時運行的斷面數(shù)據(jù)，分析出真實的復電配變。ECS系統(tǒng)實現(xiàn)自動統(tǒng)計電網(wǎng)設(shè)備及用戶停復電信息，其信息獲取時間不超過15 min，準確率達到95 %以上。而且同時應用云計算和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，可智能生成負荷轉(zhuǎn)移、應急搶修、客戶保電、資源調(diào)派等策略。

2.4 基于Haddop大數(shù)據(jù)技術(shù)的多維數(shù)據(jù)存儲模式

參照Hadoop存儲體系架構(gòu)分布式存儲技術(shù)[3]，結(jié)合主網(wǎng)IMD調(diào)度云平臺、配網(wǎng)SMD調(diào)度云平臺、95598系統(tǒng)、PMS系統(tǒng)、物資供應鏈系統(tǒng)、GIS地理信息系統(tǒng)特征及數(shù)據(jù)應用業(yè)務(wù)需求，提出了基于Hadoop的外部環(huán)境信息數(shù)據(jù)存儲邏輯架構(gòu)。存儲架構(gòu)由物理存儲層、存儲支持層和數(shù)據(jù)管理層三層組成，如圖3所示。在深度融合各專業(yè)信息的基礎(chǔ)上，輔以融合空間、時間信息，基于二維、三維GIS平臺，構(gòu)建超大屏幕全景綜合展示平臺模擬形成跨層級、跨專業(yè)的應急全業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)資源“一張圖”，為應急指揮提供準確的數(shù)據(jù)支撐。

圖3 多維信息數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)

3 災后精準保障應急搶修

以互聯(lián)網(wǎng)思路開發(fā)移動APP，在電力內(nèi)網(wǎng)端構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施層、數(shù)據(jù)資源層、業(yè)務(wù)邏輯層，并基于電力內(nèi)外網(wǎng)隔離裝置對集成服務(wù)層的各項服務(wù)進行數(shù)據(jù)穿透，供外網(wǎng)訪問。在互聯(lián)網(wǎng)端的展現(xiàn)層以IOS、安卓、瀏覽器等終端進行業(yè)務(wù)應用。

建立網(wǎng)格化指揮和任務(wù)化調(diào)配的抗災搶險組織機制，通過ECS系統(tǒng)和終端實現(xiàn)人機交互，構(gòu)建完善的任務(wù)下達、災損勘察、物資需求提報及配送、應急搶修單辦理及許可、搶修終結(jié)及恢復送電等環(huán)節(jié)，各環(huán)節(jié)均依托終端實現(xiàn)，有序銜接。網(wǎng)格化組建指揮機構(gòu)，跨地區(qū)調(diào)配應急隊伍和物資，按線路為單位自動生成搶修任務(wù)，應急搶修指令點對點下達到搶修隊伍，現(xiàn)場災損信息和搶修物資需求實時上報，應急物資精準配送，有效提升抗災搶險效率，具體應急搶修的業(yè)務(wù)支撐如下。

(1) 將停電設(shè)備生成搶修任務(wù)，在手機上實現(xiàn)應急工作各環(huán)節(jié)智能互動，現(xiàn)場災損信息和搶修物資需求實時上報，應急搶修指令點對點下達到人，應急物資精準配送。

(2) 根據(jù)災害預警信息，智能分析電網(wǎng)災損和全省搶修力量的分布情況，精準生成省內(nèi)搶修隊伍調(diào)派建議。依托應急搶修APP，發(fā)布搶修隊伍調(diào)派指令。勘察人員用APP錄入受損設(shè)備、數(shù)量、原因、定位、照片等信息，由系統(tǒng)自動匯總，指揮人員即可同步查看倒斷桿、配變損壞、站房受淹等各種類型災損的統(tǒng)計情況，以及每處災損點的具體勘察信息。

(3) 參照物資配送類“快遞”的思路開發(fā)應急指揮APP物資配送模塊，根據(jù)收集的搶修物資需求，實現(xiàn)搶修物資定點配送、二維碼收發(fā)貨管理。根據(jù)災損勘察情況，可按標準物料逐個或典設(shè)物料成套等不同方式選取所需物資，形成搶修物資需求清單。同時實時監(jiān)測物資裝備信息，智能分析應急物資裝備缺口。精準掌握全省應急物資、裝備、車輛臺賬及所在位置，實現(xiàn)監(jiān)測、動態(tài)更新。通過物資平臺、儲備物資庫存及位置，在災前防御階段根據(jù)災害預警信息，智能研判支撐保障資源缺口，生成物資儲備及調(diào)配工作建議。

(4) 參照外賣平臺的設(shè)計思路，建設(shè)ECS系統(tǒng)搶修APP后勤服務(wù)模塊，實現(xiàn)餐飲、住宿線上預訂，快速配送。

(5) 智能預估后勤保障需求。根據(jù)系統(tǒng)預警信息和前期支援隊伍調(diào)派情況，預估搶修隊伍、支援力量人數(shù)，做好食材、醫(yī)藥、用車、住宿以及后勤物資(行軍床、生活用品、油料等)信息規(guī)模的預估和采購工作。

4 應用成效

通過電網(wǎng)災害監(jiān)測預警與應急指揮管理系統(tǒng)（ECS系統(tǒng))和終端實現(xiàn)人機交互，構(gòu)建電網(wǎng)災害損失預測模型，精準預判災害影響范圍及趨勢，提前防范，預測精確率達到80 %以上；制定災損自動研判統(tǒng)計規(guī)則，自動獲取統(tǒng)計災害下電網(wǎng)設(shè)備及用戶停復電信息，并取消手工報表，信息獲取時間不超過30 min，準確率達到95 %以上，為應急指揮提供準確的數(shù)據(jù)支撐；建立網(wǎng)格化指揮和任務(wù)化調(diào)配的抗災搶險組織機制，隊伍調(diào)撥、任務(wù)分配、災損勘察、搶修作業(yè)、物資配送等各環(huán)節(jié)均依托終端實現(xiàn)，有效提升抗災搶險效率，平均抗災搶修時間縮短30 %。

該系統(tǒng)已應用于2018年抗擊“瑪利亞”臺風，通過災前智能預警、災中多元聯(lián)動、災后無縫搶修，最終34 h全面恢復電網(wǎng)供電；而2015年抗擊“蘇迪羅”臺風(同為14級正面登陸），全面復電時長144 h。

5 結(jié)束語

應用“大云物移智”技術(shù)，構(gòu)建ECS系統(tǒng)，固化大面積停電事件應急處置流程，在電力企業(yè)在應急期間可快速全面地感知、監(jiān)控與信息交互。建設(shè)了一種可智能感知地電網(wǎng)精準保障應急處置系統(tǒng)，實現(xiàn)精準預判災害影響范圍及趨勢、現(xiàn)場信息上報，應急物資精準配送。項目的實施推廣為電力企業(yè)在抗災救災、精確搶修處置，提供了重要的參考意義。