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引言

近年來，中國(guó)大力推動(dòng)能源革命，建設(shè)清潔低碳、安全高效的新一代能源系統(tǒng)。電力系統(tǒng)與可再生能源的生產(chǎn)、輸送和消費(fèi)密切相關(guān)，因此在能源轉(zhuǎn)型中具有關(guān)鍵作用。目前，中國(guó)電力系統(tǒng)正處于向以高比例可再生能源接入、高比例電力電子裝備、多能互補(bǔ)綜合能源、物理信息深度融合為特征的新型電力系統(tǒng)轉(zhuǎn)型的發(fā)展階段[1]。

隨著電力物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)和通信技術(shù)的發(fā)展，電力系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)量及種類更加豐富，信息傳遞更加便捷，為電力系統(tǒng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用帶來了良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。同時(shí)，隨著新型電力系統(tǒng)的發(fā)展，光伏、風(fēng)電等可再生能源在電力系統(tǒng)中的比例增大，對(duì)電力系統(tǒng)物理性質(zhì)帶來改變的同時(shí)，也使得電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)更加異構(gòu)化、復(fù)雜化，為電力系統(tǒng)大數(shù)據(jù)的集成與分析帶來了新的挑戰(zhàn)。

近年來，輸配協(xié)同、源網(wǎng)荷儲(chǔ)協(xié)同、虛擬電廠、多元負(fù)荷管理、碳市場(chǎng)交易等新型技術(shù)興起，這些技術(shù)都依賴于電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、使用便捷性將大大影響這些技術(shù)的發(fā)展。如何將多源數(shù)據(jù)進(jìn)行高效集成并針對(duì)不同場(chǎng)景提取有效信息進(jìn)行應(yīng)用，已經(jīng)成為迫切需要解決的問題。

數(shù)據(jù)融合起源于20世紀(jì)80年代美國(guó)國(guó)防軍事領(lǐng)域，指將多個(gè)傳感器或其他類型信息源的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總、關(guān)聯(lián)和整合，提高對(duì)某一目標(biāo)的檢測(cè)及特征估計(jì)的精度，甚或推廣到對(duì)某一事件的預(yù)測(cè)。通常數(shù)據(jù)融合包含3方面工作：1）數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，確定多源數(shù)據(jù)反映同一目標(biāo)；2）多源數(shù)據(jù)估計(jì)，綜合多源數(shù)據(jù)改進(jìn)對(duì)目標(biāo)的估計(jì)；3）數(shù)據(jù)源管理，給定數(shù)據(jù)源（如傳感器等）的環(huán)境狀態(tài)，對(duì)數(shù)據(jù)采集和處理源進(jìn)行分配，使操作成本最小。

目前數(shù)據(jù)融合技術(shù)已經(jīng)在遙感、圖像處理等領(lǐng)域取得了較好的應(yīng)用成果，在電力系統(tǒng)領(lǐng)域仍有很大的發(fā)展前景。近年來，陸續(xù)有學(xué)者指出深層次的數(shù)據(jù)融合已成為未來的研究趨勢(shì)。對(duì)于電網(wǎng)故障分析，通過融合調(diào)度主站生產(chǎn)控制大區(qū)和管理信息大區(qū)的7個(gè)應(yīng)用模塊數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，可使其告警準(zhǔn)確率比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源較為單一的故障判斷方法顯著提升[2]。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電能質(zhì)量分析中，對(duì)來自不同監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的冗余數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，可提高決策的魯棒性，對(duì)電力監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與氣象、地理、經(jīng)濟(jì)等數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，可得到電能質(zhì)量擾動(dòng)事件和非電氣量之間的關(guān)系[3]。基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的超短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)場(chǎng)景下，從單一功率映射向多維數(shù)據(jù)融合轉(zhuǎn)變將是提升預(yù)測(cè)精度的重要手段[4]。

新型電力系統(tǒng)應(yīng)用場(chǎng)景眾多，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合技術(shù)種類繁雜，使得開展新型電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究時(shí)將面臨一系列問題：研究某一場(chǎng)景時(shí)需要考慮哪些數(shù)據(jù)？所需的數(shù)據(jù)應(yīng)從哪里獲得？對(duì)于不用應(yīng)用場(chǎng)景如何選擇合適的數(shù)據(jù)融合方法？不同的數(shù)據(jù)融合技術(shù)分別有什么優(yōu)缺點(diǎn)？如何在現(xiàn)有數(shù)據(jù)融合技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步改進(jìn)？針對(duì)這些問題，本文對(duì)新型電力系統(tǒng)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析，并對(duì)其未來發(fā)展作出展望，以期為后續(xù)新型電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的相關(guān)研究提供參考。

本文將從新型電力系統(tǒng)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)出發(fā)，對(duì)數(shù)據(jù)類型及特征進(jìn)行歸納；闡述新型電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)建模方法、數(shù)據(jù)融合技術(shù)種類及常見融合技術(shù)，對(duì)其優(yōu)缺點(diǎn)和適用場(chǎng)景進(jìn)行分析評(píng)估；針對(duì)不同應(yīng)用場(chǎng)景分析數(shù)據(jù)需求、融合目標(biāo)及常見技術(shù)；對(duì)新型電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的發(fā)展提出展望。

1.新型電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)現(xiàn)狀分析

1.1 新型電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)類型及來源

新型電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)龐大，數(shù)據(jù)類型多樣，針對(duì)不同應(yīng)用場(chǎng)景需要采用不同維度的數(shù)據(jù)分類，作為數(shù)據(jù)選取和共享的參考。

依據(jù)業(yè)務(wù)領(lǐng)域，新型電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)可分為系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)、企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理數(shù)據(jù)、非電能源數(shù)據(jù)、非能源數(shù)據(jù)4類，如圖1所示。

圖1 新型電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)類型

Fig.1 Data types of new power system

其中，系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)包含電能生產(chǎn)數(shù)據(jù)、系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)等，來自源、網(wǎng)、荷、儲(chǔ)各方面。新型電力系統(tǒng)下分布式電源和電力電子設(shè)備的廣泛接入，使得電力系統(tǒng)運(yùn)行情況更加復(fù)雜，系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)量大大提升，監(jiān)控的數(shù)據(jù)類型也更加豐富。

企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理數(shù)據(jù)包含企業(yè)發(fā)售電量、電力市場(chǎng)價(jià)格數(shù)據(jù)、用戶用電數(shù)據(jù)等，主要集中于營(yíng)銷業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)、用電信息采集系統(tǒng)、95598系統(tǒng)等。新型電力系統(tǒng)中智能網(wǎng)關(guān)、智能家居等設(shè)備的逐步普及[5]，大大提高了用戶用電數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)的便捷性。企業(yè)管理數(shù)據(jù)包含電力企業(yè)各業(yè)務(wù)的資源計(jì)劃管理、資本運(yùn)作管理、人資管理、物資管理等數(shù)據(jù)，主要來自生產(chǎn)管理系統(tǒng)、企業(yè)資源計(jì)劃系統(tǒng)等。

非電能源數(shù)據(jù)包含各類一次能源數(shù)據(jù)、非電的二次能源數(shù)據(jù)等。隨著綜合能源系統(tǒng)（integrated energy system，IES）的建設(shè)，作為能源樞紐及能源變革核心的新型電力系統(tǒng)，其與天然氣系統(tǒng)、熱力系統(tǒng)等不同能源系統(tǒng)在物理上耦合，也要求它們?cè)跀?shù)據(jù)資源上共享與共治，以電為核心的冷、熱、電、氣綜合能源數(shù)據(jù)不斷豐富和細(xì)化。

非能源數(shù)據(jù)包含產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等宏觀政策數(shù)據(jù)、交通網(wǎng)規(guī)劃數(shù)據(jù)、環(huán)境與氣象數(shù)據(jù)等。新型電力系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)調(diào)整、負(fù)荷預(yù)測(cè)、規(guī)劃調(diào)度等工作離不開非能源數(shù)據(jù)的支撐，而信息化水平的提高，也為新型電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)源的拓展提供了條件，將促進(jìn)能源領(lǐng)域與其他領(lǐng)域的共同發(fā)展。此類數(shù)據(jù)主要來源于地理信息系統(tǒng)（geographic information system，GIS）、電網(wǎng)氣象信息系統(tǒng)、政府監(jiān)管部門等。

此外，新型電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)還可以依據(jù)時(shí)間維度分為歷史數(shù)據(jù)、在線量測(cè)數(shù)據(jù)、仿真推演數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，依據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)[6]。

1.2 新型電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)

新型電力系統(tǒng)涉及企業(yè)和用戶眾多，且需要與其他能源系統(tǒng)和氣象、經(jīng)濟(jì)等系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，是一個(gè)不間斷運(yùn)行的龐大的動(dòng)態(tài)時(shí)變系統(tǒng)?？傮w來看，新型電力數(shù)據(jù)具有維度高、規(guī)模數(shù)量級(jí)大、種類繁多、時(shí)間尺度多、耦合性強(qiáng)、安全性要求高等特點(diǎn)，具體表現(xiàn)如下。

1）數(shù)據(jù)的維度高、體量大且增長(zhǎng)速度快。新型電力系統(tǒng)中關(guān)注的數(shù)據(jù)屬性增多，數(shù)據(jù)維度提高。時(shí)間上，數(shù)據(jù)采樣頻率逐漸提高，存儲(chǔ)的歷史數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)速度快[7]、時(shí)間跨度大?？臻g上，新型電力系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)分布廣泛，測(cè)量單元配置增多，負(fù)荷終端、智能設(shè)備與集中控制系統(tǒng)構(gòu)成了泛在的信息感知網(wǎng)絡(luò)，信息網(wǎng)與電網(wǎng)深度融合，數(shù)據(jù)體量迅速增長(zhǎng)。

2）數(shù)據(jù)的種類多，數(shù)據(jù)來源廣泛、分布廣泛，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多樣。新型電力系統(tǒng)中既包含連續(xù)-離散混合的電氣量數(shù)據(jù)，又包含電力市場(chǎng)交易、碳市場(chǎng)交易、氣象預(yù)報(bào)等數(shù)據(jù)，且會(huì)進(jìn)一步向金融等相關(guān)領(lǐng)域擴(kuò)張。新型電力系統(tǒng)中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并存，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)又包含文本、圖像、音頻、視頻等多種形態(tài)，且非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的比例持續(xù)增長(zhǎng)。3）數(shù)據(jù)的時(shí)間尺度多、實(shí)時(shí)性要求高、變化速度快。新型電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)涉及電磁暫態(tài)、機(jī)電暫態(tài)、穩(wěn)態(tài)等多時(shí)間尺度數(shù)據(jù)，最小時(shí)間尺度為微秒級(jí)。光伏、風(fēng)電等新能源波動(dòng)性強(qiáng)、變化周期短，由廣域測(cè)量系統(tǒng)（wide area measurement system，WAMS）實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的其產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)變化速度快。

4）數(shù)據(jù)的耦合性強(qiáng)。一方面新型電力系統(tǒng)中電氣量變化受基爾霍夫定律、微分方程等物理規(guī)律約束；另一方面通信技術(shù)發(fā)展促進(jìn)電網(wǎng)與信息網(wǎng)深度耦合，電力電子設(shè)備的接入帶來機(jī)電-電磁耦合，綜合能源系統(tǒng)的建設(shè)造成電網(wǎng)與其他能源網(wǎng)絡(luò)的耦合，新型電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)復(fù)雜度進(jìn)一步提升。

5）數(shù)據(jù)安全性要求高。廣泛互聯(lián)下的新型電力系統(tǒng)在數(shù)據(jù)采集和傳輸?shù)母鳝h(huán)節(jié)都存在潛在風(fēng)險(xiǎn)，如感知層設(shè)備被物理/遠(yuǎn)程操控、網(wǎng)絡(luò)層受到分布式拒絕服務(wù)攻擊（distributed denial of service attack，DDoS）、平臺(tái)層遭受數(shù)據(jù)訪問權(quán)限篡改、應(yīng)用層遭受漏洞攻擊等[8]。海量終端用戶的開放性接入給新型電力系統(tǒng)在終端身份真實(shí)性認(rèn)證、數(shù)據(jù)真實(shí)性辨別等技術(shù)上帶來新的挑戰(zhàn)，同時(shí)用戶在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)上的需求也使新型電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)的安全性要求提高。

1.3 新型電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合需求

整體來看，中國(guó)電力系統(tǒng)信息化程度越來越高，基本實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)信息的全覆蓋、全采集。但長(zhǎng)期以來，由于業(yè)務(wù)壁壘、標(biāo)準(zhǔn)差異、新能源及電力電子設(shè)備接入等原因，內(nèi)部各系統(tǒng)數(shù)據(jù)異構(gòu)，缺乏有效共享互通，新型電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)的綜合利用仍有很大發(fā)展空間。新型電力系統(tǒng)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)存的主要挑戰(zhàn)如下。

1）新型電力系統(tǒng)各業(yè)務(wù)部門之間存在數(shù)據(jù)異構(gòu)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一致、數(shù)據(jù)交互接口不規(guī)范等問題，導(dǎo)致信息共享難以實(shí)現(xiàn)。

2）新型電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)規(guī)模和數(shù)據(jù)類型越來越龐大，但是有價(jià)值的數(shù)據(jù)密度卻較低，系統(tǒng)內(nèi)部存在較多冗余數(shù)據(jù)。

3）新型電力系統(tǒng)中半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)比例提高，對(duì)跨媒體的綜合數(shù)據(jù)融合的要求大大提高。

4）新型電力系統(tǒng)中，分布式電源、電力電子設(shè)備、智能家居和電動(dòng)汽車等新型用電設(shè)備的廣泛接入使得網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)愈發(fā)復(fù)雜，監(jiān)測(cè)對(duì)象也愈發(fā)多樣，物理實(shí)體與數(shù)據(jù)之間的準(zhǔn)確配對(duì)難度提升。

5）新型電力系統(tǒng)中，對(duì)系統(tǒng)分析和管控的精確度有更高要求。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源較為單一的分析方法在故障分析、狀態(tài)感知、新能源出力預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)和優(yōu)化運(yùn)行等方面存在局限性，因此需要發(fā)展新的基于多源數(shù)據(jù)融合的方法。

打通新型電力系統(tǒng)各業(yè)務(wù)壁壘，建立涵蓋調(diào)度域、營(yíng)銷域、生產(chǎn)域、社會(huì)服務(wù)域等多領(lǐng)域的數(shù)據(jù)共享體系，提高多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合技術(shù)在新型電力系統(tǒng)中的應(yīng)用水平，對(duì)增強(qiáng)源網(wǎng)荷儲(chǔ)各環(huán)節(jié)的高精確性、高容錯(cuò)性監(jiān)測(cè)與控制，達(dá)到有效協(xié)同，實(shí)現(xiàn)新型電力系統(tǒng)全面可觀可控有重要意義。

2.新型電力系統(tǒng)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合技術(shù)

2.1 新型電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)模型

建立統(tǒng)一的數(shù)學(xué)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)信息的抽象描述，是新型電力系統(tǒng)所有運(yùn)行和管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)交互的基礎(chǔ)。

國(guó)家電網(wǎng)有限公司基于數(shù)據(jù)共享交換，參考國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)IEC 61970/61968/62325[9]，整合原有業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)模型，構(gòu)建了面向?qū)ο蠼５膰?guó)網(wǎng)企業(yè)公共數(shù)據(jù)模型（State Grid-common information model，SG-CIM）。SG-CIM模型對(duì)電網(wǎng)、設(shè)備、市場(chǎng)、產(chǎn)品、客戶、安全、資產(chǎn)等業(yè)務(wù)領(lǐng)域全覆蓋，且仍在根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展的需求不斷更新，逐漸精細(xì)化，已成為電力物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中臺(tái)、業(yè)務(wù)中臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)共享和業(yè)務(wù)協(xié)同的重要保障。

新型電力系統(tǒng)下，新一代調(diào)控平臺(tái)、電力交易平臺(tái)[10]等以SG-CIM為依據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)，基于公共語義標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建涵蓋全業(yè)務(wù)要素的物理模型，并從中抽象得到實(shí)體、實(shí)體屬性、實(shí)體子類、實(shí)體關(guān)系等，再進(jìn)一步演化得到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的邏輯模型、概念模型，以實(shí)現(xiàn)異構(gòu)系統(tǒng)間的信息交互。

由于新型電力系統(tǒng)業(yè)務(wù)需求更新快，電網(wǎng)設(shè)備資源種類增長(zhǎng)快，而SG-CIM仍然處于持續(xù)優(yōu)化完善的階段，不同業(yè)務(wù)部門之間仍存在一些數(shù)據(jù)異構(gòu)問題。有的學(xué)者提出了基于面向服務(wù)架構(gòu)（service-oriented architecture，SOA）的電力大數(shù)據(jù)多源異構(gòu)融合架構(gòu)，將不同業(yè)務(wù)部門數(shù)據(jù)以統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和接口封裝為服務(wù)，通過調(diào)用服務(wù)完成不同需求，實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合。采用可擴(kuò)展標(biāo)記語言（XML）作為多源數(shù)據(jù)交換的標(biāo)準(zhǔn)格式，以解決不同系統(tǒng)數(shù)據(jù)編碼格式相異的問題。

面向新的業(yè)務(wù)需求，如新能源接入、智能電網(wǎng)拓?fù)鋱D數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)等，對(duì)統(tǒng)一數(shù)學(xué)模型進(jìn)行擴(kuò)展和更新仍需深入研究[11]，進(jìn)一步解決信息孤島問題，提升新型電力系統(tǒng)分析管控能力。

2.2 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的3個(gè)層級(jí)

在實(shí)現(xiàn)新型電力系統(tǒng)多源數(shù)據(jù)統(tǒng)一建模的基礎(chǔ)上，選擇合適的數(shù)據(jù)融合技術(shù)進(jìn)一步處理。數(shù)據(jù)融合方法眾多，依據(jù)融合程度的不同通常分為數(shù)據(jù)級(jí)融合、特征級(jí)融合及決策級(jí)融合。融合的級(jí)別代表融合之前數(shù)據(jù)已經(jīng)被處理的程度，對(duì)于一個(gè)給定的數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)，其數(shù)據(jù)輸入可能涉及所有3個(gè)級(jí)別的數(shù)據(jù)。

1）數(shù)據(jù)級(jí)數(shù)據(jù)融合。直接使用多源數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)匹配，如圖2所示，也稱為像素級(jí)融合。融合的數(shù)據(jù)包括一維時(shí)間序列數(shù)據(jù)等。

圖2 數(shù)據(jù)級(jí)融合示意

Fig.2 Schematic diagram of data-level fusion

2）特征級(jí)數(shù)據(jù)融合。單個(gè)數(shù)據(jù)源完成目標(biāo)監(jiān)測(cè)和特征提取，在此基礎(chǔ)上，對(duì)特征進(jìn)行關(guān)聯(lián)融合，如圖3所示，一般將各個(gè)數(shù)據(jù)源獲得的特征矢量融合到一個(gè)綜合特征矢量中。

圖3 特征級(jí)融合示意

Fig.3 Schematic diagram of feature-level fusion

3）決策級(jí)數(shù)據(jù)融合。每個(gè)數(shù)據(jù)源先完成對(duì)目標(biāo)的感知，然后經(jīng)過融合進(jìn)行完整的決策，如圖4所示。對(duì)一個(gè)目標(biāo)來說，在進(jìn)行最終決策前，至少有2個(gè)數(shù)據(jù)源對(duì)其進(jìn)行了監(jiān)測(cè)和感知。

圖4 決策級(jí)融合示意

Fig.4 Schematic diagram of decision-level fusion

數(shù)據(jù)級(jí)、特征級(jí)、決策級(jí)數(shù)據(jù)融合的優(yōu)點(diǎn)和局限如表1所示。

表1 3種融合方法優(yōu)點(diǎn)及局限

Table 1 Advantages and limitations of three fusion methods

2.3 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合關(guān)鍵技術(shù)

新型電力系統(tǒng)多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)大致可分為估計(jì)理論、概率與統(tǒng)計(jì)、信息論、人工智能算法四大類[12]。其中，估計(jì)理論中以加權(quán)平均法、最小二乘法、卡爾曼濾波算法、極大似然法、蒙特卡洛法為代表；概率與統(tǒng)計(jì)包含貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、主成分分析、聚類分析等方法；信息論包含熵理論、信息測(cè)度等方法；人工智能算法包含粗糙集理論、D-S證據(jù)理論、隨機(jī)集理論、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、深度學(xué)習(xí)、隨機(jī)矩陣?yán)碚摰确椒?。幾種典型的應(yīng)用于新型電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)及其優(yōu)缺點(diǎn)歸納如表2所示。

表2 典型數(shù)據(jù)融合技術(shù)及特點(diǎn)

Table 2 Typical data fusion technologies and characteristics

人工智能技術(shù)在新型電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，是近幾年的熱門研究方向，以專家系統(tǒng)、模糊理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法以及D-S證據(jù)理論為代表，各融合技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)及局限如表3所示。

表3 人工智能數(shù)據(jù)融合技術(shù)及特點(diǎn)

Table 3 Artificial intelligence data fusion technology and characteristics

2.4 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合技術(shù)在新型電力系統(tǒng)中的應(yīng)用

各種數(shù)據(jù)融合技術(shù)原理差異大，特點(diǎn)鮮明，因此有其分別適合的應(yīng)用場(chǎng)景。

加權(quán)平均法和卡爾曼濾波算法均為數(shù)據(jù)級(jí)融合算法，常用于對(duì)多源同構(gòu)數(shù)據(jù)（如電力設(shè)備監(jiān)測(cè)參數(shù)）的融合，可以解決對(duì)同一個(gè)目標(biāo)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)沖突或冗余問題。加權(quán)平均算法簡(jiǎn)單、實(shí)時(shí)，常用于從多個(gè)沖突值中甄別真值[11]，而卡爾曼濾波算法則因?yàn)榫哂羞f推更新特性，更擅長(zhǎng)動(dòng)態(tài)環(huán)境中的冗余數(shù)據(jù)融合。

聚類算法適用于數(shù)據(jù)的預(yù)處理，進(jìn)行數(shù)據(jù)級(jí)融合對(duì)原始數(shù)據(jù)分類，不需要事先對(duì)輸入數(shù)據(jù)給出分類標(biāo)準(zhǔn)，即可以自動(dòng)無監(jiān)督學(xué)習(xí)，但輸入數(shù)據(jù)維度較高時(shí)會(huì)導(dǎo)致運(yùn)算復(fù)雜度大大提升。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)則可以解決含不確定性的數(shù)據(jù)融合問題，常用于特征級(jí)融合和決策級(jí)融合，但要求輸入數(shù)據(jù)靜態(tài)且需要滿足概率分布。

人工智能算法主要運(yùn)用于特征級(jí)融合和決策級(jí)融合，對(duì)輸入數(shù)據(jù)的包容度高。專家系統(tǒng)和模糊理論都需要依靠經(jīng)驗(yàn)知識(shí)建立知識(shí)庫(kù)，在故障診斷領(lǐng)域應(yīng)用較多，其中模糊理論更適合于處理不確定性問題。而相比于專家系統(tǒng)和模糊理論著重使用人類經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法則更注重使用統(tǒng)計(jì)機(jī)制，不需要輸入人類經(jīng)驗(yàn)知識(shí)即可自動(dòng)學(xué)習(xí)，常用于負(fù)荷預(yù)測(cè)、新能源出力預(yù)測(cè)等場(chǎng)景。遺傳算法模擬生物遺傳、自然選擇和進(jìn)化搜索最優(yōu)解，適用于優(yōu)化求解等場(chǎng)景。D-S證據(jù)理論是對(duì)貝葉斯推理方法的推廣，可以解決不確定性問題，不同于貝葉斯估計(jì)需要知道先驗(yàn)概率，D-S證據(jù)理論可以在信息缺乏的情況下進(jìn)行融合，具有直接表達(dá)不確定性的能力，一般用于故障診斷、狀態(tài)評(píng)估等場(chǎng)景。

在新型電力系統(tǒng)實(shí)際場(chǎng)景應(yīng)用中，應(yīng)該綜合考慮數(shù)據(jù)源質(zhì)量、數(shù)據(jù)源類型、融合感知目標(biāo)類型、融合目標(biāo)精度、系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸能力等方面確定數(shù)據(jù)融合層級(jí)及具體融合技術(shù)。

3.新型電力系統(tǒng)典型場(chǎng)景的數(shù)據(jù)融合技術(shù)展望

3.1 輸配協(xié)同應(yīng)用數(shù)據(jù)融合

隨著工業(yè)化水平不斷提高，電網(wǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，分布式電源和儲(chǔ)能廣泛接入，電網(wǎng)運(yùn)行方式日趨復(fù)雜，配電網(wǎng)的主動(dòng)性不斷增強(qiáng)，雙向功率流動(dòng)使得輸配電網(wǎng)之間的聯(lián)系和耦合程度愈發(fā)緊密，輸配協(xié)同一體化應(yīng)用已經(jīng)成為近年來的研究熱點(diǎn)。

輸配協(xié)同的主要目標(biāo)為，有效協(xié)調(diào)控制分布在輸電網(wǎng)和配電網(wǎng)中的資源，保障輸配電網(wǎng)整體的安全、經(jīng)濟(jì)、高效運(yùn)行，涉及調(diào)度控制、安全評(píng)估等多方面應(yīng)用的協(xié)調(diào)。

建立輸配電網(wǎng)統(tǒng)一模型，打通輸配網(wǎng)信息交互壁壘，是輸配電網(wǎng)協(xié)同分析的技術(shù)基礎(chǔ)。輸電網(wǎng)自動(dòng)化系統(tǒng)和配電網(wǎng)自動(dòng)化系統(tǒng)只對(duì)其管轄的內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模，對(duì)外部網(wǎng)絡(luò)則采用理想化的等值建模[13]，兩者都是基于IEC 61970/61968標(biāo)準(zhǔn)建立的公共模型，但是同一個(gè)設(shè)備在不同系統(tǒng)中可能存在不同的命名方式，因此需要在輸配電網(wǎng)之間對(duì)邊界模型進(jìn)行匹配。

在統(tǒng)一建模的基礎(chǔ)上，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合技術(shù)在輸配協(xié)同潮流計(jì)算、輸配協(xié)同優(yōu)化調(diào)度、輸配協(xié)同規(guī)劃、輸配網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)、輸配協(xié)同故障處置等方面得到了應(yīng)用。其中，輸配協(xié)同故障診斷及響應(yīng)為數(shù)據(jù)融合技術(shù)在輸配協(xié)同中的主要應(yīng)用方向，相關(guān)輸入數(shù)據(jù)、融合目標(biāo)、常見技術(shù)等歸納如表4所示。

表4 輸配協(xié)同故障處置數(shù)據(jù)需求及融合目標(biāo)、方法

Table 4 Data requirements, fusion objectives and methods for collaborative fault handling of transmission and distribution networks

輸配協(xié)同故障診斷一般涉及來自能量管理系統(tǒng)(energy management system，EMS)、配電網(wǎng)管理系統(tǒng)(distribution management system，DMS)、地理信息系統(tǒng)（GIS）、營(yíng)銷系統(tǒng)、95598系統(tǒng)等的多源數(shù)據(jù)。文獻(xiàn)[14]指出了專家系統(tǒng)診斷速度慢、知識(shí)庫(kù)維護(hù)困難等瓶頸問題，基于解析模型和Petri網(wǎng)絡(luò)，提出了一種融合電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的故障診斷技術(shù)，將故障診斷轉(zhuǎn)化為了優(yōu)化問題。針對(duì)故障后的響應(yīng)決策，文獻(xiàn)[15]提出了一種基于數(shù)據(jù)挖掘的輸配網(wǎng)一體化事故響應(yīng)決策方法，融合電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、運(yùn)行狀態(tài)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、氣象等數(shù)據(jù)，通過隨機(jī)森林算法建立了故障響應(yīng)規(guī)則庫(kù)，實(shí)現(xiàn)了在線決策匹配的事故后快速響應(yīng)。

隨著中國(guó)新型電力系統(tǒng)建設(shè)，電源結(jié)構(gòu)、負(fù)荷特性發(fā)生改變，電網(wǎng)正從單向逐級(jí)輸電為主的傳統(tǒng)電力系統(tǒng)向交直流混聯(lián)大電網(wǎng)演變。建立“電網(wǎng)一張圖”，進(jìn)行輸配協(xié)同分析，已成為拓展電力平衡保障體系的關(guān)鍵問題。

同時(shí)，電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)量呈幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)愈發(fā)復(fù)雜，傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)顯著不適應(yīng)，出現(xiàn)多條路徑查詢難、數(shù)據(jù)庫(kù)擴(kuò)展難等問題，電網(wǎng)企業(yè)大數(shù)據(jù)處理能力不足的問題日益突出[16]。

為適應(yīng)新型電力系統(tǒng)大規(guī)模、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的高并發(fā)實(shí)時(shí)分析計(jì)算要求，亟須開拓新的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)。圖數(shù)據(jù)庫(kù)是一種用“節(jié)點(diǎn)” 表示實(shí)體、“邊” 表示關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)海量復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲(chǔ)和并行處理的數(shù)據(jù)庫(kù)[17]。而若把電網(wǎng)物理設(shè)備作為節(jié)點(diǎn)，線路和物理設(shè)備之間的連接關(guān)系作為邊，則可看作為一個(gè)天然的圖數(shù)據(jù)模型。

利用圖計(jì)算技術(shù)，可以解決新型電力系統(tǒng)多源信息管理在數(shù)據(jù)融合、復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析等方面的性能問題[18]，提升在線狀態(tài)評(píng)估、潮流計(jì)算和預(yù)想故障分析等的計(jì)算效率，成為解決電網(wǎng)全局在線仿真分析和控制策略研究的新方案。

3.2 源-網(wǎng)-荷-儲(chǔ)協(xié)同數(shù)據(jù)融合

新型電力系統(tǒng)中參與電量平衡和經(jīng)濟(jì)交易的主體增多，電源側(cè)、電網(wǎng)側(cè)和負(fù)荷側(cè)的多樣化可控資源為系統(tǒng)靈活調(diào)控提供了基礎(chǔ)，也為源網(wǎng)荷儲(chǔ)深度融合協(xié)同提出了挑戰(zhàn)。

由于可再生能源出力具有波動(dòng)性、間歇性和不確定性，在以集中電站形式接入電網(wǎng)或大規(guī)模分散形式接入電網(wǎng)2種情況下，均會(huì)對(duì)電網(wǎng)的運(yùn)行安全性和經(jīng)濟(jì)性帶來一定的不利影響，如造成電壓波動(dòng)、線路損耗提高等。同時(shí)，新型電力系統(tǒng)中用戶靈活性提高，分布式儲(chǔ)能技術(shù)發(fā)展，電源側(cè)和負(fù)荷側(cè)的雙向互補(bǔ)能力提升，可控負(fù)荷及分布式儲(chǔ)能成為新的促進(jìn)清潔能源消納的有力工具。

為促進(jìn)源網(wǎng)荷儲(chǔ)各環(huán)節(jié)的深度互動(dòng)，傳統(tǒng)僅考慮電源、輸電網(wǎng)或配電網(wǎng)的規(guī)劃方法不再適用，源網(wǎng)荷儲(chǔ)多主體協(xié)同規(guī)劃已成為新的發(fā)展方向[19]。源網(wǎng)荷儲(chǔ)協(xié)同規(guī)劃應(yīng)充分考慮新能源的出力特點(diǎn)及不確定性、負(fù)荷特點(diǎn)及差異性以及分布式儲(chǔ)能和可控負(fù)荷對(duì)可再生能源的消納能力，融合源網(wǎng)荷儲(chǔ)多側(cè)數(shù)據(jù)，得出各類資源的優(yōu)化配置方案。

源網(wǎng)荷儲(chǔ)協(xié)同規(guī)劃的目標(biāo)以最大化經(jīng)濟(jì)效益為主，通過主成分分析、聚類算法[20]等對(duì)新能源海量數(shù)據(jù)進(jìn)行場(chǎng)景劃分和聚類降維，所涉及的輸入數(shù)據(jù)、融合目標(biāo)及常用方法如表5所示。

表5 源網(wǎng)荷儲(chǔ)協(xié)同規(guī)劃的數(shù)據(jù)需求及融合目標(biāo)、方法

Table 5 Data requirements, fusion objectives and methods for source-grid-load-storage collaborative planning

為促進(jìn)新能源消納，解決新能源出力隨機(jī)性疊加負(fù)荷波動(dòng)性為電網(wǎng)運(yùn)行管控帶來的挑戰(zhàn)，提升新型電力系統(tǒng)運(yùn)行效益，源網(wǎng)荷儲(chǔ)協(xié)同優(yōu)化運(yùn)行技術(shù)在近年來得到了廣泛研究。綜合考慮各方經(jīng)濟(jì)效益、系統(tǒng)運(yùn)行要求、碳排放要求，進(jìn)行源網(wǎng)荷儲(chǔ)協(xié)同優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)高效調(diào)控、源荷儲(chǔ)靈活互補(bǔ)運(yùn)行，涉及的輸入數(shù)據(jù)、融合目標(biāo)及常用方法[21-23]如表6所示。

表6 源網(wǎng)荷儲(chǔ)協(xié)同優(yōu)化運(yùn)行的數(shù)據(jù)需求及融合目標(biāo)、方法

Table 6 Data requirements, fusion objectives and methods for source-grid-load-storage collaborative optimization

隨著“雙碳”目標(biāo)的推進(jìn)，以光伏、風(fēng)電為代表的新能源在新型電力系統(tǒng)中比重不斷提升，為改善其波動(dòng)性對(duì)電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的影響，源網(wǎng)荷儲(chǔ)一體化協(xié)同發(fā)展及管理已成為大勢(shì)所趨。

在現(xiàn)有電力中長(zhǎng)期市場(chǎng)、現(xiàn)貨市場(chǎng)、輔助服務(wù)市場(chǎng)的基礎(chǔ)上，需進(jìn)一步完善電力市場(chǎng)功能體系，為電源側(cè)、負(fù)荷側(cè)、儲(chǔ)能側(cè)等市場(chǎng)主體提供全面開放的交易途徑，進(jìn)一步對(duì)市場(chǎng)準(zhǔn)入、交易時(shí)序、定價(jià)機(jī)制等進(jìn)行研究，通過價(jià)格激發(fā)用戶側(cè)靈活調(diào)節(jié)潛力，引導(dǎo)分布式能源、可調(diào)負(fù)荷、新能源汽車、儲(chǔ)能等多向互動(dòng)、靈活調(diào)節(jié)，參與市場(chǎng)交易及承擔(dān)調(diào)峰、調(diào)壓等輔助服務(wù)。

源網(wǎng)荷儲(chǔ)協(xié)同體系一般從系統(tǒng)運(yùn)行安全性和經(jīng)濟(jì)性2方面評(píng)估，典型指標(biāo)包含系統(tǒng)能源互補(bǔ)性、能源供應(yīng)不足率、清潔能源消納率等，而對(duì)于環(huán)境效益和社會(huì)效益的考慮相對(duì)較少[24]。為實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)，未來在源網(wǎng)荷儲(chǔ)協(xié)同規(guī)劃及優(yōu)化運(yùn)行等方面，將加入更多對(duì)環(huán)境保護(hù)的考慮，典型指標(biāo)為碳排放水平，因此仍需進(jìn)一步研究源網(wǎng)荷儲(chǔ)各類資源的碳排放表征機(jī)理，如光伏和風(fēng)電等分布式發(fā)電設(shè)備碳水平評(píng)估、碳捕集燃煤電廠運(yùn)行特性、電動(dòng)汽車靈活調(diào)控對(duì)降低碳排放的貢獻(xiàn)能力等。

新型電力系統(tǒng)中源網(wǎng)荷儲(chǔ)數(shù)據(jù)量龐大，系統(tǒng)調(diào)控場(chǎng)景復(fù)雜多變，對(duì)數(shù)據(jù)聚合、篩選、融合效率提出了新的要求，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)融合技術(shù)和優(yōu)化算法難以高效應(yīng)對(duì)高維度、時(shí)變海量數(shù)據(jù)，人工智能技術(shù)將成為實(shí)現(xiàn)源網(wǎng)荷儲(chǔ)協(xié)同管理的核心支撐技術(shù)[25]。進(jìn)一步將人工智能技術(shù)運(yùn)用于源網(wǎng)荷儲(chǔ)協(xié)同建模、推演、優(yōu)化等各方面，將提高電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合效率，提升源網(wǎng)荷儲(chǔ)協(xié)同運(yùn)行分析管控能力。

3.3 虛擬電廠數(shù)據(jù)融合

新型電力系統(tǒng)中新能源的滲透率不斷提高，而新能源呈現(xiàn)總體數(shù)量多、空間分散廣、單點(diǎn)容量小、特性差異大[26]的特點(diǎn)，大大增加了電網(wǎng)的集中調(diào)控難度。虛擬電廠通過對(duì)分布式電源、儲(chǔ)能、蓄熱、工商業(yè)負(fù)荷等可調(diào)節(jié)資源進(jìn)行聚合建模、調(diào)控優(yōu)化，可以提高新型電力系統(tǒng)的靈活調(diào)控能力。

虛擬電廠涉及的數(shù)據(jù)涵蓋分布式電源、用戶、電力市場(chǎng)等多源信息[27]，數(shù)據(jù)種類豐富、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，且存在于不同的企業(yè)系統(tǒng)、軟件生態(tài)中，因此數(shù)據(jù)融合技術(shù)已成為支撐虛擬電廠高效運(yùn)行的關(guān)鍵技術(shù)。

可調(diào)節(jié)資源的聚合建模，即基于物理模型形成海量資源對(duì)象的數(shù)字化表征，以實(shí)現(xiàn)分布式資源的動(dòng)態(tài)接入與拓展[28]，是虛擬電廠參與電網(wǎng)調(diào)控的基礎(chǔ)。常用數(shù)據(jù)融合方法有加權(quán)平均法、聚類分析法[29]，通過得到不同可調(diào)節(jié)資源運(yùn)行特性的動(dòng)態(tài)包絡(luò)，建立類似傳統(tǒng)發(fā)電廠的等值模型，涉及的輸入數(shù)據(jù)和融合目標(biāo)如表7所示。

表7 虛擬電廠聚合建模的數(shù)據(jù)需求及融合目標(biāo)、方法

Table 7 Data requirements, fusion objectives and methods for virtual power plant aggregation modeling

在完成內(nèi)部資源聚合建模的基礎(chǔ)上，虛擬電廠將綜合考慮電力系統(tǒng)運(yùn)行要求以及電力市場(chǎng)規(guī)則等信息，參與電力系統(tǒng)運(yùn)行調(diào)控、電力市場(chǎng)交易以及輔助服務(wù)交易，采用的數(shù)據(jù)融合技術(shù)以人工智能技術(shù)為主[30]，如表8所示。

表8 虛擬電廠參與調(diào)控與交易的數(shù)據(jù)需求及融合目標(biāo)、方法

Table 8 Data requirements, fusion objectives and methods for virtual power plants participating in regulation and trading

虛擬電廠作為內(nèi)部分布式資源的聚合代理，參與多利益主體的電力市場(chǎng)交易，利用靈活性資源為系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行提供技術(shù)支撐的同時(shí)試圖獲取最大的收益。

隨著新型電力系統(tǒng)的發(fā)展，可調(diào)控分布式資源不斷增長(zhǎng)，電力市場(chǎng)交易互動(dòng)關(guān)系逐漸復(fù)雜，競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈。虛擬電廠面臨著難以獲取市場(chǎng)交易全局信息、難以取得運(yùn)營(yíng)代理信任等問題[31]。電力市場(chǎng)信息的公開公正監(jiān)管、虛擬電廠在商業(yè)模式下的多元主體信息共享、內(nèi)部源荷儲(chǔ)聚合商的個(gè)人報(bào)價(jià)隱私保護(hù)是促進(jìn)虛擬電廠應(yīng)用規(guī)模擴(kuò)大的重點(diǎn)問題。

近年來，區(qū)塊鏈技術(shù)因其具有數(shù)據(jù)難以篡改和去中心化的特點(diǎn)，在數(shù)字貨幣領(lǐng)域得到了快速發(fā)展，在虛擬電廠領(lǐng)域也得到了一定應(yīng)用。隨著電力市場(chǎng)改革不斷推進(jìn)，區(qū)塊鏈技術(shù)有待在虛擬電廠中得到更深入的研究，通過加密存儲(chǔ)機(jī)制、共識(shí)機(jī)制及智能合約機(jī)制[32]，為虛擬電廠外部市場(chǎng)交易提供了安全可靠的環(huán)境，同時(shí)保障虛擬電廠內(nèi)部交易環(huán)境公開透明且所有參與方的市場(chǎng)地位平等，打破數(shù)據(jù)壁壘，解決交易參與方之間的信任問題。

3.4 多元負(fù)荷數(shù)據(jù)融合

為提高能源系統(tǒng)運(yùn)行靈活性，提高能源利用效率，減輕環(huán)境壓力，綜合能源系統(tǒng)建設(shè)已經(jīng)成為能源轉(zhuǎn)型過程中的重要部分。不同于傳統(tǒng)電力系統(tǒng)與天然氣系統(tǒng)、熱力系統(tǒng)分開獨(dú)立規(guī)劃運(yùn)行，新型電力系統(tǒng)與其他類型能源之間的耦合更加緊密[33]。

綜合能源系統(tǒng)的發(fā)展為新型電力系統(tǒng)的管理運(yùn)行提供了豐富的數(shù)據(jù)，同時(shí)也對(duì)需求側(cè)管理提出了更高的要求，精確、實(shí)時(shí)、智能、可靠的多元負(fù)荷建模分析及預(yù)測(cè)已成為新型電力系統(tǒng)能源交易、優(yōu)化調(diào)度前關(guān)鍵的一環(huán)。

冷、熱、電、氣多元負(fù)荷具有較強(qiáng)的隨機(jī)性和不確定性，易受天氣、市場(chǎng)等因素的影響，進(jìn)行新型電力系統(tǒng)需求側(cè)管理時(shí)應(yīng)充分考慮各類負(fù)荷之間的耦合關(guān)系以及外界條件對(duì)多元負(fù)荷的影響，把握各類負(fù)荷的波動(dòng)規(guī)律，建立精確的多元負(fù)荷綜合模型。

由于不同的能源系統(tǒng)通過能量轉(zhuǎn)換設(shè)備以能量流方式相互耦合，如熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組將天然氣轉(zhuǎn)化為電和熱，電鍋爐將電能轉(zhuǎn)換為熱能，燃?xì)忮仩t將天然氣轉(zhuǎn)換為熱能，以及電轉(zhuǎn)氣技術(shù)將電能轉(zhuǎn)化為天然氣等，大量的能量轉(zhuǎn)換耦合信息存在于新型電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)中，且很難通過傳統(tǒng)數(shù)學(xué)解析方法提取這些能量轉(zhuǎn)換特征，因此多元負(fù)荷建模分析多采用人工智能技術(shù)進(jìn)行感知建模[34]，常見數(shù)據(jù)需求及融合方法如表9所示。

表9 多元負(fù)荷建模分析的數(shù)據(jù)需求及融合目標(biāo)、方法

Table 9 Data requirements, fusion objectives and methods for multi-type loads modeling analysis

負(fù)荷預(yù)測(cè)分為傳統(tǒng)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，其中傳統(tǒng)方法以時(shí)間序列法、回歸分析法為代表[35]，但由于需要建立精確的數(shù)學(xué)模型，在面對(duì)耦合關(guān)系復(fù)雜的多元負(fù)荷時(shí)應(yīng)用難度較大。機(jī)器學(xué)習(xí)方法以深度學(xué)習(xí)為代表，因不需要建立精確數(shù)學(xué)模型，且擅長(zhǎng)處理非線性關(guān)系，可以通過多層映射，自動(dòng)學(xué)習(xí)海量數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的抽象特征，已成為近年來多元負(fù)荷預(yù)測(cè)領(lǐng)域的熱門研究對(duì)象。多元負(fù)荷預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)需求及融合方法[33,35-37]如表10所示。

表10 多元負(fù)荷預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)需求及融合目標(biāo)、方法

Table 10 Data requirement, fusion objectives and methods for multi-type loads forecasting

多元負(fù)荷預(yù)測(cè)方法大致可分為2類[38]：1）多元負(fù)荷單一預(yù)測(cè)，以一種負(fù)荷為預(yù)測(cè)對(duì)象，將其他類型負(fù)荷和影響因素作為特征變量進(jìn)行單獨(dú)預(yù)測(cè)，對(duì)多種負(fù)荷建立多個(gè)預(yù)測(cè)模型。該方法常用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(long short term memory，LSTM)、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法，當(dāng)輸入數(shù)據(jù)維度較少時(shí)效果較好，但是參數(shù)調(diào)節(jié)難度和訓(xùn)練時(shí)間會(huì)隨著影響因素維度增加而提高。2）多元負(fù)荷聯(lián)合預(yù)測(cè)，以多種負(fù)荷為預(yù)測(cè)對(duì)象，將影響因素作為特征變量，同時(shí)對(duì)多元負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)。該方法常先使用機(jī)器學(xué)習(xí)等方法進(jìn)行預(yù)測(cè)子任務(wù)，再通過多任務(wù)學(xué)習(xí)[33,37]對(duì)多元負(fù)荷間的耦合信息進(jìn)行學(xué)習(xí)得出綜合預(yù)測(cè)，模型復(fù)雜度較低，預(yù)測(cè)實(shí)時(shí)性較好，精度較高。

由于需求側(cè)多元可控負(fù)荷不斷增加，傳統(tǒng)的以“供隨需動(dòng)”為原則的電能供給模式正在逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)樵春呻p向互動(dòng)模式。通過靈活管控需求側(cè)多元負(fù)荷，可以實(shí)現(xiàn)短期功率調(diào)節(jié)、中長(zhǎng)期能量平衡以及突發(fā)災(zāi)害下應(yīng)急響應(yīng)[39]。多元負(fù)荷靈活調(diào)控對(duì)平抑分布式新能源出力波動(dòng)、提升系統(tǒng)靈活性、改善系統(tǒng)運(yùn)行的安全性和經(jīng)濟(jì)性有重要意義，其數(shù)據(jù)需求及融合方法如表11所示。

表11 多元負(fù)荷靈活調(diào)控的數(shù)據(jù)需求及融合目標(biāo)、方法

Table 11 Data requirements, fusion objectives and methods for flexible regulation of multi-type loads

綜合能源系統(tǒng)中電、氣、熱、冷多元負(fù)荷在監(jiān)視量測(cè)與供需平衡管理上的時(shí)間要求不同，從秒級(jí)至小時(shí)級(jí)的多時(shí)間尺度的數(shù)據(jù)信息廣泛存在于新型電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中，對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)齊、數(shù)據(jù)填補(bǔ)等技術(shù)提出了新的挑戰(zhàn)。

一方面，因不同類型來源的量測(cè)數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)成分、數(shù)據(jù)精度、時(shí)標(biāo)信息和采集頻率等方面存在差異，在進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理時(shí)需要首先選擇基準(zhǔn)數(shù)據(jù)源，一般為帶有精確時(shí)標(biāo)信息的數(shù)據(jù)源，然后將其余類型的數(shù)據(jù)與其進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)齊，以保證用于后續(xù)分析的數(shù)據(jù)在相同時(shí)間斷面下?；鶞?zhǔn)數(shù)據(jù)源的選取規(guī)則有待進(jìn)一步研究完善；另一方面，針對(duì)采樣頻率低的數(shù)據(jù)在大量時(shí)間斷面與采樣頻率高的數(shù)據(jù)無法對(duì)應(yīng)的問題，需要通過合適的方法進(jìn)行補(bǔ)全，以提高多元負(fù)荷數(shù)據(jù)的冗余度。常用方法為插值法，未來有望更多與人工智能技術(shù)相結(jié)合，通過大數(shù)據(jù)分析提取負(fù)荷特征，從而進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)與數(shù)據(jù)填補(bǔ)。

3.5 電碳市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)融合

為實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)，推動(dòng)綠色發(fā)展，碳市場(chǎng)已經(jīng)成為控制溫室氣體排放的政策工具。2017年底全國(guó)碳排放交易體系完成總體設(shè)計(jì)并正式啟動(dòng)，2021 年7月，全國(guó)碳市場(chǎng)上線交易正式啟動(dòng)，截至2021 年底，全國(guó)碳市場(chǎng)碳排放配額（Chinese emission allowances，CEA）累計(jì)成交量達(dá)1.79億t，成交額達(dá)76.84億元[40]。

電力在終端能源消費(fèi)中占比最大，電力系統(tǒng)大數(shù)據(jù)具有覆蓋廣泛、實(shí)時(shí)性好、精準(zhǔn)性好的優(yōu)點(diǎn)，因此在碳排放核算中具有重要價(jià)值。國(guó)家發(fā)展改革委《全國(guó)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)建設(shè)方案（電力行業(yè)）》[41]明確指出，碳市場(chǎng)的建設(shè)將以發(fā)電行業(yè)為突破口，逐步擴(kuò)大市場(chǎng)覆蓋范圍。

近年來，電網(wǎng)企業(yè)與政府積極開展了電碳指數(shù)、電碳生態(tài)地圖等研究。電碳指數(shù)，即每耗電1 kW·h所對(duì)應(yīng)的碳排放量，其數(shù)值的準(zhǔn)確核算是引導(dǎo)用戶有序用電、引導(dǎo)低碳電力多生產(chǎn)、促進(jìn)清潔能源消納、降低碳排放的基礎(chǔ)。電碳指數(shù)核算需要融合電網(wǎng)、各類企業(yè)的多方數(shù)據(jù)，具體數(shù)據(jù)需求及融合目標(biāo)、方法如表12所示。

表12 電碳指數(shù)核算的數(shù)據(jù)需求及融合目標(biāo)、方法

Table 12 Data requirements, fusion objectives and methods for electric carbon index accounting

碳交易是指通過市場(chǎng)對(duì)碳排放權(quán)進(jìn)行交易從而控制二氧化碳排放的交易機(jī)制[42]。近年來，在電力市場(chǎng)交易或綜合能源系統(tǒng)交易中引入碳交易，構(gòu)建綜合低碳經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型已有相關(guān)文獻(xiàn)研究，做法主要為在傳統(tǒng)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)上增加碳交易成本和新能源及電轉(zhuǎn)氣碳減排激勵(lì)成本[43]，以達(dá)到兼顧環(huán)境保護(hù)和經(jīng)濟(jì)性，激勵(lì)發(fā)電企業(yè)自主減排的目的。

電碳市場(chǎng)交易涉及數(shù)據(jù)種類眾多，包含各電廠碳排放配額、碳排放量-出力曲線、碳排放權(quán)價(jià)格、機(jī)組及耦合元件信息、電網(wǎng)-天然氣網(wǎng)-熱網(wǎng)運(yùn)行約束[44]等信息，常采用啟發(fā)式算法進(jìn)行數(shù)據(jù)融合求解，如表13所示。

表13 電碳交易的數(shù)據(jù)需求及融合目標(biāo)、方法

Table 13 Data requirements，fusion objectives and methods for electricity-carbon trading

碳計(jì)量與碳監(jiān)測(cè)技術(shù)是電碳交易的基礎(chǔ)支撐，由于電力行業(yè)的直接碳排放主要來自發(fā)電環(huán)節(jié)，從發(fā)電側(cè)碳排放進(jìn)行碳計(jì)量已經(jīng)得到了較多的研究，技術(shù)較為成熟。

同時(shí)，雖然電能的傳輸和配用過程中不產(chǎn)生碳排放，但是由于電能不能大規(guī)模儲(chǔ)存，電力系統(tǒng)需嚴(yán)格滿足實(shí)時(shí)供需平衡，用戶側(cè)也應(yīng)承擔(dān)電力系統(tǒng)碳排放責(zé)任。為了推動(dòng)電力系統(tǒng)低碳化改革，電力系統(tǒng)碳計(jì)量須進(jìn)一步擴(kuò)展至線路側(cè)和負(fù)荷側(cè)，實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)全環(huán)節(jié)碳排放責(zé)任分?jǐn)?span style="font-size: 13.5px; line-height: 0; position: relative; vertical-align: baseline; top: -0.5em;">[45]。

未來，碳流分析將從電力系統(tǒng)內(nèi)部出發(fā)，與潮流分析相結(jié)合，通過引入碳流率、節(jié)點(diǎn)碳勢(shì)、節(jié)點(diǎn)碳排放強(qiáng)度等概念，將發(fā)電廠碳排放根據(jù)各節(jié)點(diǎn)負(fù)荷和各支路功率進(jìn)行公平分?jǐn)?，分析電力系統(tǒng)全環(huán)節(jié)碳排放分布規(guī)律，實(shí)現(xiàn)碳流準(zhǔn)確追蹤和定位，從而完善碳交易市場(chǎng)建設(shè)，促進(jìn)電力低碳發(fā)展。

4.結(jié)語

隨著新型電力系統(tǒng)的建設(shè)，各類新能源、新設(shè)備以及多元負(fù)荷大規(guī)模接入，各類市場(chǎng)主體廣泛參與，大大提高了電力數(shù)據(jù)的規(guī)模和復(fù)雜度，既為新型電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，也給新型電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成和應(yīng)用帶來了挑戰(zhàn)。

本文從新型電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)特征出發(fā)，分析了新型電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合需求。對(duì)新型電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)模型進(jìn)行了介紹，對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的層級(jí)劃分及各類技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了分析，指出在實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)綜合考慮數(shù)據(jù)源的類型和質(zhì)量、融合目標(biāo)的類型和精度要求、系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸能力等選擇融合方法。從輸配協(xié)同、源網(wǎng)荷儲(chǔ)協(xié)同、虛擬電廠、多元負(fù)荷、電碳市場(chǎng)交易5個(gè)典型場(chǎng)景分別歸納了不同場(chǎng)景數(shù)據(jù)融合時(shí)的輸入數(shù)據(jù)及其來源、融合目標(biāo)、常見方法及未來研究重點(diǎn)與難點(diǎn)。

新型電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合技術(shù)仍有廣闊的發(fā)展空間，未來需要繼續(xù)深入研究的問題包括以下幾點(diǎn)。

1）數(shù)據(jù)匯集方面，新型電力系統(tǒng)內(nèi)部各業(yè)務(wù)部門之間、新型電力系統(tǒng)與其他能源系統(tǒng)之間如何建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，完善數(shù)據(jù)接口，實(shí)現(xiàn)互聯(lián)共享，有待進(jìn)一步研究。

2）數(shù)據(jù)融合技術(shù)方面，數(shù)據(jù)融合技術(shù)種類眾多，如何選擇最為高效、準(zhǔn)確的融合方法有待研究，融合模型準(zhǔn)確性評(píng)估方法有待研究。

3）數(shù)據(jù)融合方案方面，現(xiàn)有融合方案大多為對(duì)實(shí)際監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的融合，隨著數(shù)字孿生等新型電力系統(tǒng)數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展，虛實(shí)數(shù)據(jù)的融合有廣泛的應(yīng)用前景。

此外，本文主要對(duì)新型電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合的具體算法技術(shù)進(jìn)行了歸納，新型電力系統(tǒng)全域感知物聯(lián)、高效信息通信、海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理也是新型電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合的重要環(huán)節(jié)。