CN108805428A - 一种基于数据驱动的钢铁企业电力调度驾驶舱*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于数据驱动的钢铁企业电力调度驾驶舱***，其以智能电力调度集成***为平台基础，利用电力***二次相关数据，进行多元信息的汇集和集中存储；根据钢铁企业电力调度运行及管理的应用场景按照发电、输电、配电、用电四个环节，安全指标、优质指标、经济指标和环保指标四个维度进行指标归类和体系构建；建立运行KPI引擎、决策分析引擎、运行操作引擎三大数据驱动引擎，将数据、计算、优化、流程有机结合起来，实现“前端监控”与“后端优化”的实时互动，支持电网调度运行的预驾驶、实时驾驶、驾驶回放、平行驾驶。

Description

一种基于数据驱动的钢铁企业电力调度驾驶舱***

技术领域

本发明属于工业生产过程的控制领域，特别涉及一种基于数据驱动的钢铁企业电力调度驾驶舱***。

背景技术

钢铁企业电力***具有负荷大、能耗高、生产连续性强的特点，用电负荷较大，电网结构相对完整，由发电、变电、输电、配电和用电等多个环节组成，形成了一个完整的区域小电网，其既是终端用户，又是大电网的电源点(自备电厂)。由于钢铁生产工艺复杂，供配电***渗透到各工序车间，当企业电网出现紧急情况时，调度人员在短时间内需要处理大量信息，无法及时、准确地做出决策，为了保证企业电网的安全、优质和经济运行，需要促进二次相关专业的融合和协调，促进多学科跨领域技术发展，提高电网运行的综合支撑水平，推动智能电网的实质性发展，其核心理念是实现电力数据共享、横向专业融合以及纵向需求贯通；将电网运行中依靠人工进行决策和判断的过程利用人工智能的方式实现自动化，同时将人工经验抽取成知识，实现知识在组织内的传承，为电力***的安全、经济调度提供了可靠的手段和决策信息；实现电网运行的信息化、调度管理的流程化、用电管理的闭环化和电网调度的智能化，实现经验型调度向智能调度的重大转变。

电网运行驾驶舱(Power Grid Operation Cockpit)简称：POC，是企业电力调度的顶层应用，提供“一站式”的电力***运行KPI(Key Performance Index)监视和预警、信息挖掘、辅助决策与控制，服务于电网关键运行和调度决策。通过电力***运行驾驶舱的人机界面对智能电网的状态进行监控和决策，将智能电网的调度运行监控、管理维护、分析决策相融合，利用现代计算机图形技术、动画现实技术等可视化技术，复杂的智能电网***的各种枯燥数据用动态、灵活、实物化的方式进行展示，使之更加直观地展现在调度人员面前，实时反映智能电网的运行状态、设备运维状态和运行环境状态，并支持智能电网灵活控制和调度，为智能电网运行监控与维护、管理提供简便、可靠、智能的“一站式”服务，实现智能电网的可测、可视、可控和可愈。

钢铁企业的电网结构相对完整，但是企业电网调度的专业设置及人员配备不足，面对大量的二次***数据，没有有效的手段和方法进行梳理和提炼；另一方面，调度***提供的状态估计、调度员潮流、自动电压控制、负荷管理控制、电力需量控制、静态安全分析等应用分析软件，缺乏有效的组织和融合，无法发挥其应有的作用，实用化程度不高。因此需要以数据为驱动引擎，将数据、计算、优化、流程有机结合起来，通过电力调度驾驶舱进行集中监视、优化分析和综合调控，提高钢铁企业电力调度的运行效率。

本发明涉及的名词定义如下：

电网运行驾驶舱POC：是基于一体化电网运行智能***四大智能应用中心提供的数据和功能，通过运行服务总线OSB，采用态势感知技术，全面反映电网关键运行状态，预测关键运行风险的“一站式”决策支持工具。以驾驶舱的形式，通过可视化的方式展示电网运行的关键性能指标KPI，提供关键事件的预警和决策支持，并提供方便、快捷的操作和控制功能，通过智能信息引擎的机制，深入分析电网运行特征，评价操作和控制行为。

状态估计：状态估计是调度自动化***高级应用的一个基础功能模块，可根据SCADA实时遥信遥测数据进行分析计算，得到一个相对准确并且完整的运行方式，它能够计算出所有发电机出力、母线电压和所有负荷大小。同时对SCADA遥信遥测进行校验，提出可能不正常的遥测点，并将计算结果及量测质量标志返送给SCADA。状态估计的计算结果可以被其他应用软件作为实时方式使用，对电网做进一步的分析。

短期负荷预测：分为日前***负荷预测和日内***负荷预测，日前***负荷预测是指对次日至未来多日每时段***负荷的预测，预测内容为被预测日的96点(00:15-24:00，每15分钟一个点)***负荷。日内***负荷预测是指对未来1小时至未来多时段***负荷的预测(每15分钟一个点)。

静态安全分析：主要研究预先设定的电力元件如：线路、变压器、发电机、负荷、母线和开关等故障及它们的组合故障情况下对电网安全运行产生的影响。比如对于线路N-1分析是假设某条线路发生故障，该线路开断后，利用因子表修正或者全潮流计算方式进行计算，判断该线路开断后***是否会发生解列、是否会造成设备越限、断面越限，是否会丢失发电机、负荷以及丢失数目等。静态安全分析模块主要用于判断***对故障所承受的风险度，提供预想故障下的过负荷支路、电压异常节点和无功越限的发电机及越限程度，为运行人员维护电力***安全可靠运行提供充分有力的依据。

发明内容

本发明的目的，在于提供一种基于数据驱动的钢铁企业电力调度驾驶舱***，以数据为驱动引擎，将数据、计算、优化、流程有机结合起来，通过电力调度驾驶舱进行集中监视、优化分析和综合调控，提高钢铁企业电力调度的运行效率。

本发明的技术方案是：一种基于数据驱动的钢铁企业电力调度驾驶舱***，所述***利用电力***二次相关数据，进行多元信息的汇集和集中存储；

根据钢铁企业电力调度运行及管理的应用场景，按照发电、输电、配电、用电四个环节，安全指标、优质指标、经济指标和环保指标四个维度进行指标归类和体系构建；

建立运行KPI引擎、决策分析引擎、运行操作引擎三大数据驱动引擎；

支持电网调度运行的预驾驶、实时驾驶、驾驶回放、平行驾驶。

进一步地，所述电力***二次相关数据包括实时数据和未来态数据；所述实时数据包括电力监控、电度数据、保护信息、视频监控；所述未来态数据负荷预测、发电计划、检修计划。

进一步地，所述多元信息的汇集和集中存储具体指根据企业电力调度运行及管理的应用场景对所采集的数据进行集中管理和存储。

进一步地，所述多元信息的汇集的数据种类还包括PMU数据、状态估计结果、静态安全分析结果、自动电压控制策略、负荷管理***策略、能源管控***的交互数据信息。

进一步地，所述***还包括将数据及电网设备模型进行统一归集处理，根据IEC-61970标准进行建模和存储。

进一步地，所述指标归类和体系构建具体指：根据钢铁企业自身的电网运行特点和调度需求，构建电力调度驾驶舱的指标体系，纵向按照发电、输电、配电、用电4个环节，横向按照安全指标、优质指标、经济指标、环保指标4个维度进行指标的分类和建立。

进一步地，所述数据驱动引擎以先进控制的递阶控制结构为原型，分别从决策支持、调度管理、控制与故障诊断、计划编制与校核、任务下发与分配环节进行运行KPI引擎、决策分析引擎、运行操作引擎的设计与构建。

进一步地，所述电网调度运行的预驾驶用于利用决策分析引擎，生成电网未来态研究场景，充分利用负荷预测、发电计划和检修计划未来态数据，形成独立的研究、预演、测试环境；***在未来态下的运行、监视与操作能够灵活调整和再驾驶，并根据KPI指标数据的优劣将调整信息反馈给计划编制模块；

所述电网调度运行的实时驾驶用于利用运行操作引擎，对当前电网运行KPI指标进行监视，对预警、告警、保护事件进行分级分类处理，并提供监视预警、信息挖掘、决策分析到控制的全过程任务导向；基于决策分析引擎模块的自动或手动调用辅助分析服务，获取控制策略；基于运行操控引擎模块的自动控制即：调用后台控制服务、流程化手动控制，手动控制过程中能够选择控制工具，并通过远程调用方式为用户提供控制界面；

所述电网调度运行的驾驶回放用于基于POC底层引擎模块对过去任意时间段内KPI指标情况、操作控制过程、***运行状态信息进行回放，回放功能不影响实时驾驶、预驾驶应用；支持时段选择、前后推进、设定步长回放功能；支持任意时间点KPI运行信息、越限提示、异常时控制策略执行情况、各类统计信息展示查看功能，同时实现全景全息反演画面和历史统计分析功能；

所述电网调度运行的平行驾驶，具备实验与评估、学习与培训、管理与控制三个基本环节，在原有的调度员培训仿真***的基础上进行案例定制，模拟电力***典型的故障场景，提高事故情况下的应变和处理能力，实现对变电站运行人员、电网调度人员的培训。

进一步地，所述运行KPI引擎用于根据钢铁企业的生产和供配电特点，建立适合钢铁企业的电网运行、调度和管理的KPI体系，提供友好的KPI维护工具，并对KPI进行统一管理，包括KPI的增加、修改、删除和KPI预警门槛修改，满足实时运行和事后统计的需要，支撑各类用户群的不同需求。

进一步地，通过对KPI的监视，预防并及时发现电网运行过程中的问题；当发电、输电、配电、用电任意环节的KPI异常时自动或手动触发预定义的辅助分析决策功能，为用户及时干预电网运行提供决策依据，同时智能告警和可视化形式展示结合，能够为用户提供快速有效地故障定位、辅助决策和控制功能。

进一步地，所述电网运行过程中的问题包括：安全隐患、运行不经济、电能不优质、环保不达标。

进一步地，所述决策分析引擎用于将电力***主站***各个专业和高级应用相结合，为KPI预警后电网的调度操作、事故处理，提供智能化的分析手段和处理决策，为后续调控提供支持。

进一步地，所述决策分析引擎具体的实现过程包括数据与模型输入、生成电网研究场景、综合决策分析、结果输出4个个环节；

(1)数据与模型的输入：包括电网模型、实时运行数据、负荷预测数据、发电计划、检修计划信息的汇集和处理；

(2)生成电网研究场景：在获取到各种数据后，以电网模型为载体进行数据融合，然后进行状态估计和潮流计算，生成电网的运行方式断面，以此作为综合决策分析的电网研究场景；

(3)综合决策分析：通过基态潮流计算和稳定限额越限分析检验是否有越限的设备，如线路、变压器、稳定断面；静态安全分析对线路进行N-1故障扫描，对出现越限的线路支路进行灵敏度计算，智能形成可用的告警信息，并将整个分析过程记录下来，形成综合辅助决策分析信息；

(4)结果输出：当综合决策分析的结果满足电网的安全约束要求，则计划校核通过直接输出结果；如果不通过则需要调整发电计划和检修计划，灵敏度计算结果会给出具体的调整方向，计划调整后，重新生成电网研究场景，再进行综合决策分析。

进一步地，所述运行操作引擎的具体实现包括：按照确定的操控流程，通过任务导向的方式完成流程化控制任务；根据事件触发或者人工启动，一系列顺序触发的任务形成达到电网运行目标的流程；根据触发流程执行的控制事件，提供画面逐步引导用户逐步实现任务；日常工作任务以及决策分析引擎生成的各种异常处理操作任务，提供操作界面，并发送操作命令，监测任务过程和相关KPI，形成任务完成结论并生成相关事件记录。

进一步地，所述运行操作引擎根据数据层的专家知识库、管理数据库和实时数据库在逻辑层设计工作流转引擎模块、网络校验服务、安全分析服务，为表示层的具体操作提供安全保证；

同时，在表示层提供维护定制、操作流程控制、操作票管理功能，方便维护人员通过专用工具进行专家规划、工作流、表单样本和权限的定制和配置，并实现操作流程控制、操作票管理功能；调度人员在实时监控***中通过图形***进行操作和控制，运行操作引擎会自动对重要操作进行校核。

进一步地，所述电力调度驾驶舱***的集成和实现包括以下内容：

(1)以多元信息汇集和指标计算与统计分类为基础，结合驾驶舱关键指标体系的构建和负荷端用能负荷特性分析，通过驱动引擎与能源中心和电力调度驾驶舱进行互动，包括预警信息、实时告警信息、专家决策信息、操作校验信息；

(2)源网荷储为分层管控和电力调度驾驶舱提供知识化的决策数据；

(3)分层管控根据既定的调控界限，协调管控中心、集控及厂站端之间的控制与操作；电力调度驾驶舱按照企业发电、输电、配电、用电四个环节进行设计，力求给调度员提供全新的视觉体验和运行操作便利，提高企业电网调度的安全性、快捷性和可靠性；

(4)负荷端用能特性分析关注与企业的用电用户，对其负荷特性进行建模和分析，为企业的用户负荷管理提供决策数据；

(5)大数据多维分析利用大数据分析技术对电网调度的原始数据、知识数据和决策信息进行综合分析，并对电力调度驾驶舱的行为进行调控效果评价，推送关键信息给企业的智慧能源管理平台，并为源网荷储调度优化提供等效模型,为实现多时间尺度协同优化打下基础。

本发明的有益效果是：根据钢铁企业的生产需求和电网调度运行要求，以智能电力调度集成***平台为基础，设计了适用于钢铁企业的电网运行驾驶舱的总体架构体系，包括多元信息汇集、数据归集与决策、电力调度驾驶舱；纵向按照按照发电、输电、配电、用电4个环节，横向按照安全指标、优质指标、经济指标、环保指标4个维度进行指标的分类和建立；结合知识自动化的数据驱动理念，建立三大驱动引擎：运行KPI引擎、决策分析引擎、运行操作引擎，将数据、计算、优化、流程有机结合起来，实现“前端监控”与“后端优化”的实时互动。

附图说明

图1电力电力调度驾驶舱总体架构；

图2决策分析引擎实现过程；

图3运行操作引擎的实现过程；

图4电力调度驾驶舱的集成与实现流程。

具体实施方式

以下将结合附图，对本发明的技术方案进行详细说明。

图1钢铁企业电网运行驾驶舱的设计是以智能电力调度集成***为平台基础，集合电力监控、电度数据、保护信息、视频监控等电力二次相关数据，实现多元信息的汇集和集中存储；定义企业电力调度运行及管理的应用场景，并根据不同场景对所采集的数据进行存储；驾驶舱关键指标体系构建按照发电、输电、配电、用电四个环节进行划分，指标层级按照安全指标、优质指标、经济指标和环保指标四个维度进行归类；指标计算与统计分类将实时采集的数据和历史数据相结合,计算出需要的KPI指标数据，对原始数据进行归集和统计分类；支持***包括3大智能引擎，分别为运行KPI引擎、决策分析引擎、运行操作引擎，为实现预驾驶、实时驾驶、驾驶回放、平行驾驶打下基础；

钢铁企业电力调度驾驶舱面向调度运行人员，旨在为“驾驶者”提供最方便、舒适的驾驶操作环境和场景，因此设计了预驾驶、实时驾驶、驾驶回放和平行驾驶4个人机交互模块，驾驶界面支持大屏幕多点触控屏和监视屏的组合，能够通过就近操作触控屏，触摸方式方便地调取和操作其它监视屏的画面；

(1)预驾驶：利用决策分析引擎，生成电网未来态研究场景，充分利用负荷预测、发电计划和检修计划等未来态数据，形成独立的研究、预演、测试环境。调度运行人员可在未来态下的运行监视与操作，能够灵活调整和再驾驶，并根据KPI指标数据的优劣将调整信息反馈给计划编制模块；

(2)实时驾驶：利用运行操作引擎，对当前电网运行KPI指标进行监视，对预警、告警、保护事件进行分级分类处理，并提供监视预警、信息挖掘、决策分析到控制的全过程任务导向；基于决策分析引擎模块的自动或手动调用辅助分析服务，获取控制策略；基于运行操控引擎模块的自动控制(调用后台控制服务)、流程化手动控制，手动控制过程中能够选择控制工具，并通过远程调用等方式为用户提供控制界面；

(3)驾驶回放：基于POC底层引擎模块对过去任意时间段内KPI指标情况、操作控制过程、***运行状态等信息进行回放，回放功能不影响实时驾驶、预驾驶应用。支持时段选择、前后推进、设定步长等回放功能；运行方式人员可以查看任意时间点KPI运行信息、越限提示、异常时控制策略执行情况、各类统计信息展示等，同时实现全景全息反演画面和历史统计分析功能；

(4)平行驾驶：平行***的主要目的是通过实际电力***与人工电力***的相互连接，对二者之间的行为对比和分析，完成对各自未来的状况的“借鉴”和“评估”，相应地调节各自的管理与控制方式，达到实施有效解决方案的检验和测试以及学***行驾驶的应具备实验与评估、学习与培训、管理与控制三个基本环节，在原有的调度员培训仿真***的基础上进行案例定制，模拟电力***典型的故障场景，提高事故情况下的应变和处理能力，实现对变电站运行人员、电网调度人员的培训；

多元信息汇集利用电力二次一体化数据平台，实现多种电力调度数据和信息的融合，并对各种应用的实时数据和历史数据进行集中管理和存储。电力调度驾驶舱提供对企业电网数据信息的综合处理和展示，包括常规的电力监控、电度数据、保护信息、视频监控等数据；除此，还包括PMU数据、计划信息、状态估计结果、负荷预测结果、静态安全分析结果、自动电压控制策略、负荷管理***策略、能源管控***的交互数据等信息。所有与驾驶舱相关的数据将统一进行归集处理，并根据IEC61970标准进行建模，并对其属性进行扩展；

钢铁企业根据自身的电网运行特点和调度需求，构建电力调度驾驶舱的指标体系。纵向按照发电、输电、配电、用电4个环节，横向按照安全指标、优质指标、经济指标、环保指标4个维度进行指标的分类和建立，如下表所示。

表1驾驶舱指标的分类和建立

图2给出决策分析引擎的实现过程，决策分析引擎是电力调度驾驶舱的核心和大脑，其将电力***主站***各个专业和各个应用功能的服务交互，为KPI预警后电网的调度操作、事故处理，提供智能化的分析手段和处理决策，为后续调控提供支持。辅助分析功能由各应用模块提供服务，服务应能够接收本模块的调用和参数设置，其具体的实现过程包括数据与模型输入、生成电网研究场景、综合决策分析、结果输出4个个环节。

(1)数据与模型的输入：包括电网模型、实时运行数据、负荷预测数据、发电计划、检修计划等信息的汇集和处理；

(2)生成电网研究场景：在获取到各种数据后，以电网模型为载体进行数据融合，然后进行状态估计和潮流计算，生成电网的运行方式断面，以此作为综合决策分析的电网研究场景；

(3)综合决策分析：通过基态潮流计算和稳定限额越限分析检验是否有越限的设备，如线路、变压器、稳定断面等；静态安全分析对线路进行N-1故障扫描，对出现越限的线路支路进行灵敏度计算，智能形成可用的告警信息，并将整个分析过程记录下来，形成综合辅助决策分析信息；

(4)结果输出：当综合决策分析的结果满足电网的安全约束要求，则计划校核通过直接输出结果；如果不通过则需要调整发电计划和检修计划，灵敏度计算结果会给出具体的调整方向，计划调整后，重新生成电网研究场景，再进行综合决策分析。

图3给出了运行操作引擎的实现过程，其遵循电网控制运行经验，按照确定的操控流程，如正常计划执行类、异常处置类等操控任务，通过任务导向的方式完成流程化控制任务；根据事件触发或者人工启动，一系列顺序触发的任务形成了达到电网运行目标的流程。根据触发流程执行的控制事件，提供画面逐步引导用户逐步实现任务；日常工作任务以及决策分析引擎生成的各种异常处理操作任务，提供操作界面，并发送操作命令，监测任务过程和相关KPI，形成任务完成结论并生成相关事件记录。

运行操作引擎的实现需要数据层的专家知识库、管理数据库和实时数据库提供支撑，在逻辑层设计了工作流转引擎模块、网络校验服务、安全分析服务，为表示层的具体操作提供安全保证；同时，在表示层提供维护定制、操作流程控制、操作票管理等功能，方便维护人员通过专用工具进行专家规划、工作流、表单样本和权限的定制和配置，并实现操作流程控制、操作票管理等功能；调度人员在实时监控***中通过图形***进行操作和控制，运行操作引擎会自动对重要操作进行校核。

图4给出了电力调度驾驶舱的集成与实现流程:

(1)以多元信息汇集和指标计算与统计分类为基础，结合驾驶舱关键指标体系的构建和负荷端用能负荷特性分析，通过驱动引擎与能源中心和电力调度驾驶舱进行互动，包括预警信息、实时告警信息、专家决策信息、操作校验信息等；

(2)知识信息推送给大数据多维分析模块，提升企业信息化建设中数据中心在电力***的分析深度和广度；

(3)“源网荷储”为分层管控和电力调度驾驶舱提供知识化的决策数据；

(4)分层管控根据既定的调控界限，协调管控中心、集控及厂站端之间的控制与操作；电力调度驾驶舱按照企业发电、输电、配电、用电四个环节进行设计，力求给调度员提供全新的视觉体验和运行操作便利，提高企业电网调度的安全性、快捷性和可靠性；

(5)负荷端用能特性分析关注与企业的用电用户，对其负荷特性进行建模和分析，为企业的用户负荷管理提供决策数据；

(6)大数据多维分析利用大数据分析技术对电网调度的原始数据、知识数据和决策信息进行综合分析，并对电力调度驾驶舱的行为进行调控效果评价，推送关键信息给企业的智慧能源管理平台，并为“源网荷储”调度优化提供等效模型,为实现多时间尺度协同优化打下基础。

综上，本发明一种基于数据驱动的钢铁企业电力调度驾驶舱***，其以智能电力调度集成***为平台基础，集合电力监控、电度数据、保护信息、视频监控等电力二次相关数据，实现多元信息的汇集和集中存储；建立电网电力调度驾驶舱的关键指标体系，并完成指标计算与统计分类，根据支持***的专家规则来生成电网运行调度的知识化的决策数据和信息；负荷端用能特性分析关注企业的用电用户，对其负荷特性进行建模和分析，为企业的用户负荷管理提供决策数据；大数据多维分析利用大数据分析技术对电网调度的原始数据、知识数据和决策信息进行综合分析，并对电力调度驾驶舱的行为进行调控效果评价，推送关键信息给企业的智慧能源管理平台。电力调度驾驶舱力求给调度员提供全新的视觉体验和运行操作便利，提高企业电网调度的安全性、快捷性和可靠性。

以上实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。

Claims (16)

1.一种基于数据驱动的钢铁企业电力调度驾驶舱***，其特征在于：所述***利用电力***二次相关数据，进行多元信息的汇集和集中存储；

根据钢铁企业电力调度运行及管理的应用场景，按照发电、输电、配电、用电四个环节，安全指标、优质指标、经济指标和环保指标四个维度进行指标归类和体系构建；

建立运行KPI引擎、决策分析引擎、运行操作引擎三大数据驱动引擎；

支持电网调度运行的预驾驶、实时驾驶、驾驶回放、平行驾驶。

2.如权利要求1所述的基于数据驱动的钢铁企业电力调度驾驶舱***，其特征在于：

所述电力***二次相关数据包括实时数据和未来态数据；所述实时数据包括电力监控、电度数据、保护信息、视频监控；所述未来态数据负荷预测、发电计划、检修计划。

3.如权利要求1所述的基于数据驱动的钢铁企业电力调度驾驶舱***，其特征在于：所述多元信息的汇集和集中存储具体指根据企业电力调度运行及管理的应用场景对所采集的数据进行集中管理和存储。

4.如权利要求1所述的基于数据驱动的钢铁企业电力调度驾驶舱***，其特征在于：所述多元信息的汇集的数据种类还包括PMU数据、状态估计结果、静态安全分析结果、自动电压控制策略、负荷管理***策略、能源管控***的交互数据信息。

5.如权利要求1所述的基于数据驱动的钢铁企业电力调度驾驶舱***，其特征在于：所述***还包括将数据及电网设备模型进行统一归集处理，根据IEC-61970标准进行建模和存储。

6.如权利要求1所述的基于数据驱动的钢铁企业电力调度驾驶舱***，其特征在于，所述指标归类和体系构建具体指：根据钢铁企业自身的电网运行特点和调度需求，构建电力调度驾驶舱的指标体系，纵向按照发电、输电、配电、用电4个环节，横向按照安全指标、优质指标、经济指标、环保指标4个维度进行指标的分类和建立。

7.如权利要求1所述的基于数据驱动的钢铁企业电力调度驾驶舱***，其特征在于：所述数据驱动引擎以先进控制的递阶控制结构为原型，分别从决策支持、调度管理、控制与故障诊断、计划编制与校核、任务下发与分配环节进行运行KPI引擎、决策分析引擎、运行操作引擎的设计与构建。

8.如权利要求1所述的基于数据驱动的钢铁企业电力调度驾驶舱***，其特征在于：所述电网调度运行的预驾驶用于利用决策分析引擎，生成电网未来态研究场景，充分利用负荷预测、发电计划和检修计划未来态数据，形成独立的研究、预演、测试环境；***在未来态下的运行、监视与操作能够灵活调整和再驾驶，并根据KPI指标数据的优劣将调整信息反馈给计划编制模块；

所述电网调度运行的实时驾驶用于利用运行操作引擎，对当前电网运行KPI指标进行监视，对预警、告警、保护事件进行分级分类处理，并提供监视预警、信息挖掘、决策分析到控制的全过程任务导向；基于决策分析引擎模块的自动或手动调用辅助分析服务，获取控制策略；基于运行操控引擎模块的自动控制即：调用后台控制服务、流程化手动控制，手动控制过程中能够选择控制工具，并通过远程调用方式为用户提供控制界面；

所述电网调度运行的驾驶回放用于基于POC底层引擎模块对过去任意时间段内KPI指标情况、操作控制过程、***运行状态信息进行回放，回放功能不影响实时驾驶、预驾驶应用；支持时段选择、前后推进、设定步长回放功能；支持任意时间点KPI运行信息、越限提示、异常时控制策略执行情况、各类统计信息展示查看功能，同时实现全景全息反演画面和历史统计分析功能；

所述电网调度运行的平行驾驶，具备实验与评估、学习与培训、管理与控制三个基本环节，在原有的调度员培训仿真***的基础上进行案例定制，模拟电力***典型的故障场景，提高事故情况下的应变和处理能力，实现对变电站运行人员、电网调度人员的培训。

9.如权利要求1所述的基于数据驱动的钢铁企业电力调度驾驶舱***，其特征在于，所述运行KPI引擎用于根据钢铁企业的生产和供配电特点，建立适合钢铁企业的电网运行、调度和管理的KPI体系，提供友好的KPI维护工具，并对KPI进行统一管理，包括KPI的增加、修改、删除和KPI预警门槛修改，满足实时运行和事后统计的需要，支撑各类用户群的不同需求。

10.如权利要求9所述的基于数据驱动的钢铁企业电力调度驾驶舱***，其特征在于，通过对KPI的监视，预防并及时发现电网运行过程中的问题；当发电、输电、配电、用电任意环节的KPI异常时自动或手动触发预定义的辅助分析决策功能，为用户及时干预电网运行提供决策依据，同时智能告警和可视化形式展示结合，能够为用户提供快速有效地故障定位、辅助决策和控制功能。

11.如权利要求10所述的基于数据驱动的钢铁企业电力调度驾驶舱***，其特征在于，所述电网运行过程中的问题包括：安全隐患、运行不经济、电能不优质、环保不达标。

12.如权利要求1所述的基于数据驱动的钢铁企业电力调度驾驶舱***，其特征在于，所述决策分析引擎用于将电力***主站***各个专业和高级应用相结合，为KPI预警后电网的调度操作、事故处理，提供智能化的分析手段和处理决策，为后续调控提供支持。

13.如权利要求1所述的基于数据驱动的钢铁企业电力调度驾驶舱***，其特征在于，所述决策分析引擎具体的实现过程包括数据与模型输入、生成电网研究场景、综合决策分析、结果输出4个个环节；

(1)数据与模型的输入：包括电网模型、实时运行数据、负荷预测数据、发电计划、检修计划信息的汇集和处理；

(2)生成电网研究场景：在获取到各种数据后，以电网模型为载体进行数据融合，然后进行状态估计和潮流计算，生成电网的运行方式断面，以此作为综合决策分析的电网研究场景；

(3)综合决策分析：通过基态潮流计算和稳定限额越限分析检验是否有越限的设备，如线路、变压器、稳定断面；静态安全分析对线路进行N-1故障扫描，对出现越限的线路支路进行灵敏度计算，智能形成可用的告警信息，并将整个分析过程记录下来，形成综合辅助决策分析信息；

(4)结果输出：当综合决策分析的结果满足电网的安全约束要求，则计划校核通过直接输出结果；如果不通过则需要调整发电计划和检修计划，灵敏度计算结果会给出具体的调整方向，计划调整后，重新生成电网研究场景，再进行综合决策分析。

14.如权利要求1所述的基于数据驱动的钢铁企业电力调度驾驶舱***，其特征在于：所述运行操作引擎的具体实现包括：按照确定的操控流程，通过任务导向的方式完成流程化控制任务；根据事件触发或者人工启动，一系列顺序触发的任务形成达到电网运行目标的流程；根据触发流程执行的控制事件，提供画面逐步引导用户逐步实现任务；日常工作任务以及决策分析引擎生成的各种异常处理操作任务，提供操作界面，并发送操作命令，监测任务过程和相关KPI，形成任务完成结论并生成相关事件记录。

15.如权利要求1所述的基于数据驱动的钢铁企业电力调度驾驶舱***，其特征在于：所述运行操作引擎根据数据层的专家知识库、管理数据库和实时数据库在逻辑层设计工作流转引擎模块、网络校验服务、安全分析服务，为表示层的具体操作提供安全保证；

同时，在表示层提供维护定制、操作流程控制、操作票管理功能，方便维护人员通过专用工具进行专家规划、工作流、表单样本和权限的定制和配置，并实现操作流程控制、操作票管理功能；调度人员在实时监控***中通过图形***进行操作和控制，运行操作引擎会自动对重要操作进行校核。

16.如权利要求1所述的一种基于数据驱动的钢铁企业电力调度驾驶舱***，其特征在于：所述电力调度驾驶舱***的集成和实现包括以下内容：

(1)以多元信息汇集和指标计算与统计分类为基础，结合驾驶舱关键指标体系的构建和负荷端用能负荷特性分析，通过驱动引擎与能源中心和电力调度驾驶舱进行互动，包括预警信息、实时告警信息、专家决策信息、操作校验信息；

(2)源网荷储为分层管控和电力调度驾驶舱提供知识化的决策数据；

(3)分层管控根据既定的调控界限，协调管控中心、集控及厂站端之间的控制与操作；电力调度驾驶舱按照企业发电、输电、配电、用电四个环节进行设计，力求给调度员提供全新的视觉体验和运行操作便利，提高企业电网调度的安全性、快捷性和可靠性；

(4)负荷端用能特性分析关注与企业的用电用户，对其负荷特性进行建模和分析，为企业的用户负荷管理提供决策数据；

(5)大数据多维分析利用大数据分析技术对电网调度的原始数据、知识数据和决策信息进行综合分析，并对电力调度驾驶舱的行为进行调控效果评价，推送关键信息给企业的智慧能源管理平台，并为源网荷储调度优化提供等效模型,为实现多时间尺度协同优化打下基础。