设置一个合理的过渡期来帮助电力调度人员来顺利的过渡成为一名合格的电力调度员是十分必要的。一般而言可以将油田的电力调度人员的使用阶段大致划分为3个阶段。即初步阶段、成熟阶段、不适应阶段。首先对于初步阶段最为重要和基础的一个阶段，在这一阶段调度管理人员由于经验认识等知识的限制，很难对整个油田电力调度具有全面的认识，缺乏相应的经验，因此在该阶段只能让其担任副值。通过相关数据调查表明，在众多的油田的电力调度管理事故当中，有约30%是调度人员处于初步阶段，由于其缺乏经验、粗心等原因造成的。所以需要加强对这一阶段的员工的培训工作，同时还需要不断的加强对其工作的引导和监督工作，以免发生误操作，造成巨大的供电事故。经历过初步阶段之后，调度人员都会具有一个非常大的进步，开始进入成熟阶段。此时，可以使其担任油田电力调度的正职工作指挥整个电网的正常运行。这一阶段，还可以使其凭借丰富的经验，来帮带初级阶段的工作人员，来帮助其快速的成长和进步，来不断的完善供电人员的结构体系。最后便是不适应阶段，这一阶段主要是调度人员在随着年龄的增长的同时，身体机能不可避免的出现了下降，主要表现为记忆和反应能力下降，这就会给油田电力调度带来很大的影响，因此这一阶段被称为不适应阶段，数据分析表明，有20%的故障是在这一阶段发生的。通过上述可见，我们需要正确认识和了解油田电力调度人员的组织结构，科学合理的安排配置各阶段的人员组成和数量是确保电网安全、稳定运行的一个关键的因素。

SCADA系统在调度自动化中应用，其功能的实现需要实时数据库的支持，这样才能确保系统数据高速存取和实时运行。同时SCADA系统在各个二次调度自动化系统中应用，有着很高的采集功能需求。而SCADA系统中的数据有着同样的数据集、交叉数据以及一致的模型等特点，需求比较复杂，为了满足二次系统要求的数据，在SCADA系统构建了实时分布式数据库。分布式数据库在电力自动化系统中应用可以实现数据存取透明化、数据模型维护一体化，使二次调度系统能够更加方便的对SCADA系统中的专业数据进行使用和管理，从而充分发挥其实时功能。分布式数据库的构建是利用局部模式和全局模式相结合方法，其中全局模式對应的是自动化中的全局数据，而SCADA系统中的专业数据代表对应数据库中的局部模式。在数据库中，局部模式包含于全局模式，两者可以通过松耦合和跨平台方式进行关联，从而实现对系统局部数据库运行与配置和数据库全局数据维护等进行统一管理。并且对全局和局部各自产生的更新数据实时维护，维护人员从局部数据和全局数据中搜索初始数据，利用实时同步和数据权限对数据模型进行统一维护。除此之外，局部数据库的应用可以为自动化中各个系统的功能扩展和升级提供了最佳渠道。同时当应用SCADA系统时，根据自动化各个系统数据采集要求，通过进行实时数据采集，并实时更新和维护局部数据和全局数据，从而有效解决数据不一致、重复建设数据以及维护复杂等问题。

Abstract：Under the background of depletion of fossil energy and increasing environmental pollution， the power industry can achieve sustainable development only by transforming to intellectualized direction， and the application of artificial intelligence technology is the key to the transformation and upgrading of the power industry. At present， the power dispatching is inefficient and the error rate is high. It is necessary to introduce AI technology as soon as possible. This paper will explore the application of artificial intelligence technology in power dispatching.

如无特殊说明，文章均为本站原创，如若转载，请注明出处：网络安全厂家