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TEAM2023/8/5Analysis of Visual Command and Dispatch Technology in the Era of Smart GridFROM:Alan智能电网时代可视化指挥调度技术分析
CONTENT智能电网下的调度优化策略01可视化指挥调度技术的应用发展02智能电网时代的调度数据管理与安全保障03目录
Optimization Strategies for Dispatching in Smart Grid智能电网下的调度优化策略01
面向智能电网的调度优化指的是通过信息技术手段,对电网运行进行实时监控和高效调度,最大程度地提高电网的安全性、稳定性和经济性。
在智能电网时代下,调度优化将面临更多挑战和机遇。
根据数据统计,2019年我国智能电网规模达到420GW,较上年增长了15.2%。
全球智能电网市场规模预计将在2022年达到2.6万亿美元,年均复合增长率约为7.8%。
调度优化技术是智能电网发展的重点和瓶颈之一。
调度优化算法的研究及应用将成为未来可视化指挥调度的核心任务。
预计到2022年,我国智能电网可视化指挥调度系统的应用率将达到80%以上,使得电网运行调度更加智能化、信息化、精细化。调度优化概念
1.数据分析与预测通过对电网运行数据进行深入分析和挖掘,可以发现电网运行的规律和趋势。基于这些分析结果,可以进行电网负荷预测、风电、光伏发电等资源预测,从而优化电网的调度和供电计划。
2.实时监测与诊断通过实时采集电网的运行数据,可以及时监测电网设备的状态和性能。通过数据诊断技术,可以及时发现电网中的故障和异常情况,并采取相应措施进行处理,最大程度地降低电网的故障率和供电中断风险。
3.故障预测与风险评估利用历史数据和先进的预测算法,可以进行电网故障的预测和风险的评估。通过提前识别潜在的故障风险,可以采取相应的措施进行预防和修复,从而减少电网的维修成本和减少供电中断的风险。数据驱动优化Data driven optimization
人工智能辅助决策1.数据驱动的决策支持:智能电网与可再生能源发展数据驱动的决策支持:智能电网时代,大量的相关数据被持续采集和监控,为有效的可视化指挥调度提供了有力的支撑。根据统计数据显示,截至2021年底,我国可再生能源装机容量已达到600GW,其中风电、光电占比分别达到30%和20%。2.智能调度与管理:数据驱动的决策支持系统促进可再生能源接纳与消纳对于这些可再生能源的接纳和消纳,必须依靠智能电网以及完善的可视化指挥调度系统进行调度与管理。数据驱动的决策支持系统,通过分析历史数据、实时数据和预测模型,可以帮助决策者快速准确地了解电力系统的运行状态和需求情况,从而做出科学合理的决策。
实时监控与预测 实时监控 电网负荷预测 电能质量预测 设备运行状态预测 实时监控 可视化界面 故障诊断 智能调度智能电网大数据分析人工智能机器学习算法智能电网实时监控与预测技术实时监控与预测在智能电网时代可视化指挥调度中的应用在智能电网时代的发展趋势
The Application and Development of Visual Command and Dispatch Technology可视化指挥调度技术的应用发展02
NEXT电网智能化的需求和背景1. 国民经济发展对电力需求的不断增长2022年我国国民经济预计增长7.9%,将进一步增加电力需求。根据统计数据,预计到2022年底,全国电力需求将达到1.5万亿千瓦时以上,相较于202年增长率将超过10%。
2. 电网智能化的迫切需求随着工业升级和能源革命的深入推进,我国电网面临着更加复杂和丰富的能源供应和消费需求,迫切需要提高电网智能化水平,以适应智能电网时代的要求。
3. 数据爆炸式增长带来的挑战电网智能化过程中,大量的实时、准确、高质量的数据需求不断增加。预计到2025年,我国电网中数据的年均增长速率将超过40%,数据增长的规模和速度将对传统的指挥调度方式提出更高要求。
4. 能源效率的提升:随着电网智能化的推进,预计到2022年,我国电网能源效率将显著提升。根据数据显示,智能电网的可视化指挥调度技术应用后,电网平均供电可靠度将达到99.99%,较传统指挥调度方式提高2个百分点以上。
5. 供需匹配度的提高:据统计,通过可视化指挥调度技术的应用,我国电网将实现供需匹配度的显著提高,预计在2022年底之前,供需匹配度将超过95%,相较于202年提高近5个百分点。
6. 安全风险降低:采用可视化指挥调度技术,电网运行风险将大幅降低。统计数据显示,通过2022年我国智能电网时代下可视化指挥调度的应用,突发事故的平均停电时间将降低20%以上,平均停电范围将缩小30%以上。
1.智能电网指挥调度,实时采集信息,提供
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