摘要：随着全球经济的快速发展和城市化进程的加速，电力需求日益增长，电力系统的安全、稳定和高效运行变得越来越重要。在这一背景下，传统的电力调度模式面临着巨大的挑战。如何在保证电力供应安全的前提下，实现资源的最优配置，成为电力行业亟待解决的问题。与此同时，大数据技术的快速发展为电力调度的智能化和精细化管理提供了新的机遇。通过对海量数据的深入分析，能够挖掘出隐含的规律和趋势，从而辅助决策者更科学地制定调度策略，提高管理效率。

关键词：大数据分析；决策支持；电力调度；框架设计

电力调度决策支持系统作为连接数据采集与调度执行的关键环节，发挥着信息整合与分析的平台作用。该系统旨在通过数据的实时监测与分析，辅助调度人员做出及时、准确的决策，进而提升电力调度的效率与灵活性。随着信息技术和人工智能的不断进步，基于大数据分析的电力调度决策支持系统具备了更强的适应性和智能化，其重要性日益凸显。

一、电力调度决策支持系统的基本理论与技术

（一）电力调度的基本概念与流程

电力调度是指根据电力系统负荷需求、发电机组的运行状态、电力市场价格等信息，优化安排电力生产和输送的过程。其核心目标是确保电力系统在满足实时负荷的前提下，安全、经济、高效地运营[1]。调度工作包括对发电机组的启停、输出功率的调整以及负荷的分配等，以实现电力供需的平衡和电力质量的保障。

电力调度的流程通常包括数据收集、负荷预测、调度决策制定、执行调度计划以及调度结果反馈等关键环节。通过监测系统实时收集与分析电力系统的各项数据，包括电力负荷、发电机组状态等。利用历史数据和模型进行负荷预测，以便提前判断电力需求变化趋势。基于负荷预测结果，调度人员会制定调度计划，决定哪些发电机组启用、停用，输出多大功率。执行完调度计划后，需持续监控实际运行情况，并根据反馈信息及时调整调度策略，以应对突发情况和确保系统的稳定运营。

（二）大数据技术的概述

大数据指的是在传统的数据处理软件无法有效捕捉、管理和处理的数据集，主要表现为数据的体量大（Volume）、数据生成速度快（Velocity）、数据种类繁多（Variety）、数据真实性和准确性（Veracity）等特征。这些特性与传统数据相比，带来了更高的复杂性和挑战。在电力行业，大数据技术的应用逐渐深入，涵盖了发电、输电、配电和用电等各个环节。例如，智能电表和传感器的数据收集能实时监测电力使用情况，从而精准分析用户需求和用电模式[2]。

（三）决策支持系统的基本框架

决策支持系统（DSS）是一种用于辅助决策的计算机化信息系统，主要由数据管理系统、模型管理系统和用户界面三大构成要素组成。数据管理系统负责收集、存储和处理各种相关数据，确保数据的准确性和及时性；模型管理系统则包含用于分析决策问题的数学模型和算法，帮助决策者进行情景分析和预测；用户界面提供友好的交互平台，使决策者能方便地访问和利用系统。

电力调度决策支持系统具有实时性、智能化、可视化和灵活性等特性。实时性要求系统能够快速更新和处理数据以应对快速变化的电力市场和负荷需求；智能化则强调系统应具备一定的数据分析与推理能力，能够辅助决策者制定优化策略；可视化有助于将复杂的数据和分析结果以直观的图形和报表形式展示，便于决策者理解和使用；灵活性则体现为系统能根据不同的电力调度场景和需求进行调整和配置。

二、基于大数据分析的电力调度决策支持系统框架设计

（一）系统架构设计

在设计电力调度决策支持系统框架时，需遵循几个关键原则。首先是系统的开放性和可扩展性，以便于后续技术的更新与数据源的增加。其次，强调系统的实时性，确保能够快速响应电力市场和负荷变动的要求。此外，系统应具有高度的可靠性和安全性，以保护敏感数据并确保电力调度的稳定性。设计方法上，可以采用模块化设计法，将系统分为数据采集层、数据处理层、决策支持层和用户交互层，各模块功能独立但又高度协同工作，从而提高系统的整体性能[3]。

系统架构的整体框架图展示了各个模块之间的关系，在这一框架中，底层为数据采集层，包括智能电表、传感器、历史数据存储等数据源；中间层为数据处理层，负责数据的预处理、分析和存储；顶部为决策支持层，集成各种决策模型和算法，提供用户友好的交互界面，使决策者能够获取实时的信息和建议。

（二）数据采集与处理

电力调度决策支持系统的数据源涵盖了多个方面，其中智能电表和传感器是主要的数据采集工具。智能电表可以实时监测用户的用电情况，收集负荷数据，并将其传输至系统。传感器则可以监测发电机组的状态、环境参数以及电网的运行情况。此外，历史数据（如电力需求和价格记录）也是重要的数据源，这些数据为后续的负荷预测与决策分析提供了基础。通过对不同数据源的有效集成，可以确保系统具备全面和准确的数据输入，提升分析的可靠性[4]。

数据预处理是确保数据质量和可用性的关键环节，首先，通过数据清洗技术去除冗余、错误或无效的数据，确保数据的准确性。其次，数据整合涉及将不同来源的数据进行汇总与标准化，使之能够无缝地进行交互与分析。最后，合适的数据存储方案需要考虑数据量大、更新频繁的特性，使用高性能的数据库系统（如NoSQL数据库）以支持实时读写和复杂查询。

（三）决策模型的构建

在电力调度中，构建合理有效的分析模型是核心任务之一。可采用多种大数据分析技术，如机器学习和深度学习算法，以提升预测能力和决策水平。具体而言，机器学习算法（如随机森林、支持向量机）可用于负荷预测，分析消费者行为与需求模式；而深度学习模型（如神经网络）则能够处理更为复杂的非线性关系，适用于实时决策支持。

为了确保决策模型的有效性，应建立一套完善的模型评估与优化策略。可以通过划分数据集进行交叉验证，以评估模型在不同场景下的表现；同时，采用指标如均方误差（MSE）、均值绝对误差（MAE）等，来量化模型的预测精度。优化策略包括模型调参、特征选择和集成学习等方法，以提高模型的鲁棒性和准确性。在不断的评估与优化中，确保模型能够适应动态变化的电力市场，及时调整决策策略。

（四）实施与应用

为验证系统框架的有效性，可以选择实际电力调度场景进行案例分析。例如，某电力公司可以利用该决策支持系统进行负荷预测与调度优化，尤其是在高峰负荷期间，通过模型分析和调度决策，最大限度降低运营成本，同时确保电网的稳定性与安全性。以具体数据为支撑的案例分析，不仅能展示系统的实际应用效果，还能够吸引利益相关者的关注与参与[5]。

实施后，应对系统的运行效果进行全面评估，包括经济效益、社会效益和环境效益等方面。可以通过对比实施前后的调度效率、成本节约及顾客满意度等指标，量化系统的实际影响。此外，定期的用户反馈与系统评估机制，有助于及时发现问题并进行调整，确保系统能够持续优化和升级。

结束语：

在数字经济快速发展的今天，电力行业面临着前所未有的挑战与机遇。基于大数据分析的电力调度决策支持系统的框架设计研究，不仅为提升电力调度的效率和灵活性提供了新的视角和方法，也为实现电力资源的优化配置奠定了基础。通过系统地收集、处理和分析海量数据，该系统能够帮助决策者制定科学的调度策略，减少人为误差，提高电力供需的匹配度，确保电力系统的安全、稳定运行。

参考文献：

[1] 刘林.基于大数据分析的船舶电力资源集中调度方法[J].船舶物资与市场， 2023， 31（2）：112-114.

[2] 李志华.基于大数据的电力调度决策支持系统研究[J].通信电源技术， 2024， 41（14）：55-57.

[3] 吴凡.基于大数据与人工智能的电力调度自动化系统设计与优化[J].电脑爱好者（普及版）（电子刊）， 2023（6）：1435-1436.

[4] 吴琦.新电价改革形势下基于大数据的地区行业电量预测方法研究[D].天津职业技术师范大学，2024.

[5] 葛云.基于大数据分析的电网负荷预测与优化调度研究[J].电气技术与经济， 2024（3）：38-41.

作者介绍：

刘丽锋（1996.05.28），性别：女；籍贯：内蒙古鄂尔多斯；民族：汉；学历：本科、学士；职称：助力工程师；研究方向：电力工程