基于大數據的電網運檢管控系統架構研究

吳國巧 宋慧娟 張子沛

上海欣能信息科技發展有限公司

基于大數據的電網運檢管控系統架構研究

吳國巧 宋慧娟 張子沛

上海欣能信息科技發展有限公司

探討了大數據技術在電網運檢管控系統的應用。首先對目前智能運檢的發展現狀進行分析，提出建設基于大數據的智能運檢管控系統構架設想，并進行初步的設計分析。隨后針對具體微應用，對應用構架進行了詳盡的分析與設計。介紹了多系統融合構架，并且對系統的數據集成做了詳細分析。最后對基于大數據的智能運檢管控系統的應用前景進行了展望。

大數據；運檢管控；系統

隨著時代變遷，“互聯網+”、“大數據”等新興詞匯融入到生活、工作等各方面。電力行業也順勢而行，在《智能運檢白皮書》的指導下，結合運檢管控中心建設背景，通過智能運檢的探索與實踐，將逐步推進運檢管理模式的變革，有效提高運檢效率效益，實現設備狀態管控力與運檢管理穿透力的全面提升。

由于電力系統數據涉及業務眾多，專業程度強，長期以來各業務部門建設了諸多信息系統，為工作提供數據支撐。但各業務數據相對孤立，服務對象也較為狹窄，較難跨專業進行數據互聯互通?；诠芸叵到y建設要求，梳理現有系統數據資源，結合大數據分析技術，建設一套綜合性管控系統已提上議程[1]。本文將針對基于大數據的電網運檢管控系統架構進行研究，為系統建設提供參考。

1 基于大數據系統架構的研究

1.1 現狀分析

電力系統業務涉及運檢、調度、營銷、基建、財務等諸多領域。運檢類業務數據主要以設備生產臺帳為基礎，涵蓋設備日常巡視記錄、缺陷修復記錄、試驗記錄等，并以系統流程輔助日常生產業務流程開展運檢類工作。調度類業務數據主要由電網接線圖出發，將電網實時運行數據、開關遙測信號、開關變位信號等通過系統進行綜合展示，為電網調度工作開展帶來便捷。營銷類數據主要有電量信息，用戶供電地址等信息?；悢祿饕泄こ滔嚓P信息。財務類數據主要有資產價值信息。不同種類的數據，不同專業的分析，不同程度的理解，造就了不同的專業系統應用。

目前電力運檢專業生產指揮方式以分散指揮為主，缺乏有效的智能化支撐手段?，F場生產信息以人工收集為主，且信息分散于多個孤立系統，生產指揮人員無法通過統一的平臺整體把握電網運行工況、運檢業務及資源情況，嚴重影響生產指揮效率及科學性。

例如：某電力設備發生故障，相關協調處理人員需要通過生產管理系統對臺帳詳細物理參數進行查看，了解歷史巡視、缺陷、故障等記錄；調度人員要了解設備當前運行情況，需通過調度自動化系統查看當前設備運行方式，并結合接線圖做出影響范圍分析判斷；現場作業指揮人員需通過統一視頻監控平臺接入的攝像頭進行監控，相關指揮與作業現場交互仍以電話、短信等傳統通訊手段為主。如當發生較多復雜故障情況或在人員配置不足的情況下，也能參照上述方法進行故障定位排查，但會極大影響處置速度。

圖1 電網運檢管控系統總體架構

1.2 系統總體架構設計

為解決數據孤立、系統間互聯互通等難點，并結合運檢管控中心建設背景，以“全面、融合、精細、智能”為核心指導思想，基于生產管理系統建設一套運用大數據存儲、分析、處理的電網運檢管控系統，其構架圖見圖1 。它集成了調度自動化系統、營銷系統，以及故障監測、搶修監測、線損管理、統一視頻等業務系統。主要通過跨專業、多系統融合，全面掌握公司范圍內電網設備信息、運行數據、故障信息、搶修信息和線損數據等，實現異常狀態預警和提前響應。

架構設計滿足總部及網省二級部署要求，部署在總部的應用系統，與網省通過縱向數據交換平臺、數據中心實現縱向貫通，支撐總部上層應用功能。部署在網省側應用系統，與用采、OMS（智能調度管理系統）等其他業務系統集成，支撐標準應用功能及網省制化應用功能。

架構側重于解決運檢大數據存儲、計算問題，采用關系數據庫與大數據融合技術，構建運檢相關大數據采集、存儲、計算、分析的智能運檢庫，管控系統采用傳統技術路線研發、部署，快速完成系統的構建，支撐運檢管控業務。同時考慮到網省應用需求的個性化特征，結合目前微應用、微服務的技術發展趨勢和主體路線要求，采用微應用技術實現具有彈性擴展能力的系統架構。

基于大數據設計理念，構建智能運檢云，提升信息匯集能力?；谠拼鎯蛧W大數據平臺，全面融合結構化數據、視頻、圖像、文本等多源電網運檢數據；研究適用于故障診斷的模式識別、深度學習、知識獲取、智能搜索模型，進一步提升電網設備故障智能診斷與自動預警能力；研究高性能計算技術及并行計算模型，提升運檢業務數據挖掘效率。深入開展電網運檢數據分析應用及數據價值挖掘，全面提升電網運檢信息化、智能化水平。

建立標準統一的運檢業務支撐庫，提高各單位數據內部共享能力。建立電網運檢多源數據采集技術標準，研究電網運檢多源數據快速接入、存儲技術，構建數據標準統一、存儲高效、穩定可靠的運檢業務支撐庫，創新數據橫向共享機制和技術支撐手段，實現運檢全局分析類應用開展和數據全網發布共享。

構建基于可彈性擴展的運檢業務支撐框架，開展“厚平臺+薄應用”系統架構設計?；趪W一體化業務應用微服務和微應用建設規范，構建規范化的應用服務框架，建立規范的微應用管理機制，支撐系統便捷、快速、穩定擴展能力，推進智能運檢業務多方應用創新需求。

2 微應用架構設計

微應用是將單體的應用系統拆分成可獨立部署的多個小應用或服務，通過集群部署實現小應用之間的故障隔離、彈性擴容等，使得應用系統具有更強的擴展性、更高的穩定性，是目前大型應用系統架構的發展方向之一。微應用架構設計如圖2所示。

此架構用于支撐業務應用微應用的發布、部署、監控，對業務功能無侵入。在架構中，總部標準應用、省公司標準應用以及省公司個性化應用均以應用鏡像（Docker鏡像文件）方式通過應用倉庫發布。應用鏡像入庫、審批由應用管理員負責操作。

應用服務集群是運行Docker容器服務的一組服務器，應用鏡像由Docker容器加載運行。在一臺物理服務中可以同時運行多個應用容器，容器之間資源隔離，不會產生資源競爭，且故障隔離，一個應用容器崩潰不影響另一個容器。

圖2 彈性可擴展微應用架構

應用訪問代理組件實現對微應用的訪問聚合，將用戶對應用的訪問請求轉發到具體的微應用容器。通過訪問路徑Rewrite（重寫）技術，為用戶提供統一的頁面訪問入口。

微應用架構目前主要采用高性能服務調用、服務發現與路由、服務注冊、基于容器技術的服務發布、服務治理、監控、調度等主要組件構成。高性能服務調用實現獨立部署的應用或服務之間的高性能訪問，重點解決高性能通信和數據序列化，此組件采用Dubbo實現。服務發現與路由主要解決調用者如何發現服務，如何從多個可用服務中選擇適合服務，此組件采用Dubbo實現。服務注冊是微應用架構的核心組件之一，主要解決服務提供者發布服務信息、服務調用者查詢服務列表，一般采用去中心化技術實現注冊中心的高可用，此組件采用Dubbo+Zookeepr實現?；谌萜鞯姆瞻l布，是采用容器技術Docker提供微應用服務的快速部署。服務監控對微應用容器運行狀態進行監控，統計服務性能。調度中心基于預先定義的規則，結合監控數據，對崩潰的容器自動重啟，在壓力過大時自動或手動擴容，在壓力恢復時自動或手動回收資源等。

2.1 多系統融合架構

系統集成組件需具有數據抽取、數據感知、服務調用、異步數據同步等多種功能，以滿足不同集成場景的應用需求。

與運檢管控系統采用數據庫集成方式，通過部署HDP實時數據感知工具，捕獲數據變更情況，以業務事件方式發布到消息總線，由管控系統相關組件處理（CIM轉換與持久化、實時計算等）。

與調度管理系統的集成采用調度E文件交換技術，由管控系統定時查詢E文件，解析入庫，并發布相關的業務事件以驅動實時計算。

對于目前僅提供服務接口的業務系統，在對方流量、并發量等限制范圍內，采用周期輪詢方式主動調用其接口獲取數據，經集成組件處理后可發布相應的業務事件驅動業務處理。

與外系統服務、數據集成主要采用以下集成框架。生產管理系統數據采用實時數據感知同步；第三方服務目前僅提供服務調用、文件共享等接口方式，由管控系統集成組件定時輪詢對方接口或文件。

總部在查看網省相關明細數據或生產管理系統明細數據時采用頁面穿透集成方式，將省級系統中明細頁面嵌入總部頁面?？偛抗芸叵到y采用與生產管理系統現有頁面穿透相同的機制實現與網省管控系統、網省生產管理系統的頁面集成。

總部管控系統與網省管控系統之間的數據上報與下發采用縱向同步工具?？v向同步針對關系數據庫主要采用觸發器、時間戳檢查等機制發現變更數據，基于同步模型定時將變更數據通過消息總線發送到目標端，目標端接收數據后完成數據更新?？v向同步也支持文件等類型數據的同步。

2.2 系統數據集成路線

（1）管控系統數據交互

基于大數據的管控系統，打通了總部與網省數據的交流通道。實現了信息數據的準實時雙向流通?？偛抗芸叵到y能夠將總部的生產指令、應急搶修記錄等數據下發給網省公司指導網省公司的生產工作，網省公司將設備的臺帳信息、運檢類業務數據、故障、搶修等數據定期按時上報給總部，進行生產情況信息的匯報。大大提高了總部與網省的數據交互效率，提高了工作效率。

（2）生產類數據集成

運檢管控的業務數據，包括設備臺帳、運行記錄、巡視、缺陷、檢修等多類數據是運檢業務的核心數據，是進行運檢業務信息化的重要成果，為智能運檢提供了必要的數據支撐。管控系統實現了業務數據的實時捕獲，并且在實時感知后異步驅動相關統計數據的更新，并且通過頁面集成技術展示生產業務數據明細，為相關業務人員進行數據查看提供了極大的方便。通過統計數據的實時更新，為業務決策提供了強有力的數據依據。調度類數據集成，運檢管控平臺中集成了國調、省調的“三交四直”等重要調度數據。當電網發生故障時，通過管控系統，能夠快速定位故障設備，判定設備的影響范圍。并且能夠及時通知附近的搶修隊進行故障搶修工作，大大提高故障的平均修復時間。

（3）其他業務類數據

管控系統中還集成了輸變電狀態在線監測數據、一體化數據通、電能質量數據等各類業務數據。通過管控系統能夠實時顯示電網安全運行狀況。如果哪個點出現不正常情況，管控系統通過自動報警功能，迅速顯示那個點發生問題的原因，是負荷過載，電壓過低還是設備故障？業務人員就能有針對性地快速處理，排查故障時間從過去幾個小時縮短到如今以分鐘計。

2.3 優勢特點

采用大數據平臺構建智能運檢庫大數據存儲、計算功能，并與關系數據庫有機融合，實現數據雙向互通。與一體化平臺（現有系統）各組件緊密集成，實現用戶權限、統一文件存儲、數據交換等基礎功能。

以生產管理系統為主要數據來源，為減輕生產管理系統生產庫壓力，采用數據同步技術對生產管理系統生產庫實時同步，形成生產管理系統鏡像庫。管控系統直接訪問生產管理系統鏡像庫，不對現有系統造成更多負擔。

為保證數據集成的實時性、有效性，管控系統直接與相關業務系統集成。系統集成時優先采用異步集成技術實現系統間的松耦合，由管控系統集成開源的MuleESB服務總線，相關系統的服務接口及管控系統的集成服務均配置在總線上，由部署在總線上的適配器實現數據格式轉換等功能。管控系統服務數據格式采用CIM交換模型。

智能運檢庫向上層管控應用提供基于模型、封裝的統一數據訪問接口，屏蔽不同存儲機制的數據訪問差異。面向接口的實現方式，當底層存儲機制發生變化時，不影響上層應用功能。

網省系統將各類計算、分析結果數據通過數據交換平臺上報總部系統，由總部系統實現二次統計、展現?？偛抗芸叵到y與網省管控系統通過頁面集成，在總部系統中嵌入網省數據明細頁面。

3 結語及展望

電網運檢智能管控系統通過大數據平臺融合不同業務系統的數據，經過大數據分析處理加工，將雷電、山火、覆冰、氣象等外圍信息接入平臺，并通過大數據提供的計算及分析處理將相關信息結果展示在地理圖上，對電網運行設備安全運行提供保障。將匯總的各類運檢、調度、營銷、基建等信息通過平臺告知相關電力人員，輔助其進行決策，制定安全保障方案，進行指導，對施工作業過程實現動態管控。為電力行業今后朝著智能化、專業化、精細化、集約化方向發展，打下堅實基礎，進一步推動智能電網的發展建設。

[1] 李敏,李煒,程明.電網生產大數據平臺在運檢管理中的研究及應用[J].數字技術與應用,2016,11:67-68.

Study on Electrical Power Network Operation Inspection Management Control System Architecture Based on Big Data

Wu Guoqiao, Song Huijuan, Zhang Zipei
Shanghai Xinneng Information Science Technology Development Co.,Ltd

The article discusses big data technology application in electrical power network operation inspection management control system. First focused on intelligent operation inspection development conditions through analysis, the author puts forward imagination of electrical power network operation inspection management control system architecture based on big data then carries out preliminary design analysis. Second focused on detailed micro application, the author carries out detailed analysis and design of application architecture. The article introduces multi-system integrated architecture and analyzes system data integration. Finally the author thinks about prospect of intelligent electrical power network operation inspection management control system application based on big data.

Big Data, Operation Inspection Management Control, System

10.13770/j.cnki.issn2095-705x.2017.10.008

吳國巧：（1982-），女，本科，研究方向為電力行業應用系統實施、運維咨詢技術服務；

宋慧娟：（1986-），女，本科，工程師，研究方向為電力行業應用系統實施、運維咨詢技術服務。