基于大数据的电网运检管控系统架构研究

吴国巧 宋慧娟 张子沛

上海欣能信息科技发展有限公司

基于大数据的电网运检管控系统架构研究

吴国巧 宋慧娟 张子沛

上海欣能信息科技发展有限公司

探讨了大数据技术在电网运检管控系统的应用。首先对目前智能运检的发展现状进行分析，提出建设基于大数据的智能运检管控系统构架设想，并进行初步的设计分析。随后针对具体微应用，对应用构架进行了详尽的分析与设计。介绍了多系统融合构架，并且对系统的数据集成做了详细分析。最后对基于大数据的智能运检管控系统的应用前景进行了展望。

大数据；运检管控；系统

随着时代变迁，“互联网+”、“大数据”等新兴词汇融入到生活、工作等各方面。电力行业也顺势而行，在《智能运检白皮书》的指导下，结合运检管控中心建设背景，通过智能运检的探索与实践，将逐步推进运检管理模式的变革，有效提高运检效率效益，实现设备状态管控力与运检管理穿透力的全面提升。

由于电力系统数据涉及业务众多，专业程度强，长期以来各业务部门建设了诸多信息系统，为工作提供数据支撑。但各业务数据相对孤立，服务对象也较为狭窄，较难跨专业进行数据互联互通。基于管控系统建设要求，梳理现有系统数据资源，结合大数据分析技术，建设一套综合性管控系统已提上议程[1]。本文将针对基于大数据的电网运检管控系统架构进行研究，为系统建设提供参考。

1 基于大数据系统架构的研究

1.1 现状分析

电力系统业务涉及运检、调度、营销、基建、财务等诸多领域。运检类业务数据主要以设备生产台帐为基础，涵盖设备日常巡视记录、缺陷修复记录、试验记录等，并以系统流程辅助日常生产业务流程开展运检类工作。调度类业务数据主要由电网接线图出发，将电网实时运行数据、开关遥测信号、开关变位信号等通过系统进行综合展示，为电网调度工作开展带来便捷。营销类数据主要有电量信息，用户供电地址等信息。基建类数据主要有工程相关信息。财务类数据主要有资产价值信息。不同种类的数据，不同专业的分析，不同程度的理解，造就了不同的专业系统应用。

目前电力运检专业生产指挥方式以分散指挥为主，缺乏有效的智能化支撑手段。现场生产信息以人工收集为主，且信息分散于多个孤立系统，生产指挥人员无法通过统一的平台整体把握电网运行工况、运检业务及资源情况，严重影响生产指挥效率及科学性。

例如：某电力设备发生故障，相关协调处理人员需要通过生产管理系统对台帐详细物理参数进行查看，了解历史巡视、缺陷、故障等记录；调度人员要了解设备当前运行情况，需通过调度自动化系统查看当前设备运行方式，并结合接线图做出影响范围分析判断；现场作业指挥人员需通过统一视频监控平台接入的摄像头进行监控，相关指挥与作业现场交互仍以电话、短信等传统通讯手段为主。如当发生较多复杂故障情况或在人员配置不足的情况下，也能参照上述方法进行故障定位排查，但会极大影响处置速度。

图1 电网运检管控系统总体架构

1.2 系统总体架构设计

为解决数据孤立、系统间互联互通等难点，并结合运检管控中心建设背景，以“全面、融合、精细、智能”为核心指导思想，基于生产管理系统建设一套运用大数据存储、分析、处理的电网运检管控系统，其构架图见图1 。它集成了调度自动化系统、营销系统，以及故障监测、抢修监测、线损管理、统一视频等业务系统。主要通过跨专业、多系统融合，全面掌握公司范围内电网设备信息、运行数据、故障信息、抢修信息和线损数据等，实现异常状态预警和提前响应。

架构设计满足总部及网省二级部署要求，部署在总部的应用系统，与网省通过纵向数据交换平台、数据中心实现纵向贯通，支撑总部上层应用功能。部署在网省侧应用系统，与用采、OMS（智能调度管理系统）等其他业务系统集成，支撑标准应用功能及网省制化应用功能。

架构侧重于解决运检大数据存储、计算问题，采用关系数据库与大数据融合技术，构建运检相关大数据采集、存储、计算、分析的智能运检库，管控系统采用传统技术路线研发、部署，快速完成系统的构建，支撑运检管控业务。同时考虑到网省应用需求的个性化特征，结合目前微应用、微服务的技术发展趋势和主体路线要求，采用微应用技术实现具有弹性扩展能力的系统架构。

基于大数据设计理念，构建智能运检云，提升信息汇集能力。基于云存储和国网大数据平台，全面融合结构化数据、视频、图像、文本等多源电网运检数据；研究适用于故障诊断的模式识别、深度学习、知识获取、智能搜索模型，进一步提升电网设备故障智能诊断与自动预警能力；研究高性能计算技术及并行计算模型，提升运检业务数据挖掘效率。深入开展电网运检数据分析应用及数据价值挖掘，全面提升电网运检信息化、智能化水平。

建立标准统一的运检业务支撑库，提高各单位数据内部共享能力。建立电网运检多源数据采集技术标准，研究电网运检多源数据快速接入、存储技术，构建数据标准统一、存储高效、稳定可靠的运检业务支撑库，创新数据横向共享机制和技术支撑手段，实现运检全局分析类应用开展和数据全网发布共享。

构建基于可弹性扩展的运检业务支撑框架，开展“厚平台+薄应用”系统架构设计。基于国网一体化业务应用微服务和微应用建设规范，构建规范化的应用服务框架，建立规范的微应用管理机制，支撑系统便捷、快速、稳定扩展能力，推进智能运检业务多方应用创新需求。

2 微应用架构设计

微应用是将单体的应用系统拆分成可独立部署的多个小应用或服务，通过集群部署实现小应用之间的故障隔离、弹性扩容等，使得应用系统具有更强的扩展性、更高的稳定性，是目前大型应用系统架构的发展方向之一。微应用架构设计如图2所示。

此架构用于支撑业务应用微应用的发布、部署、监控，对业务功能无侵入。在架构中，总部标准应用、省公司标准应用以及省公司个性化应用均以应用镜像（Docker镜像文件）方式通过应用仓库发布。应用镜像入库、审批由应用管理员负责操作。

应用服务集群是运行Docker容器服务的一组服务器，应用镜像由Docker容器加载运行。在一台物理服务中可以同时运行多个应用容器，容器之间资源隔离，不会产生资源竞争，且故障隔离，一个应用容器崩溃不影响另一个容器。

图2 弹性可扩展微应用架构

应用访问代理组件实现对微应用的访问聚合，将用户对应用的访问请求转发到具体的微应用容器。通过访问路径Rewrite（重写）技术，为用户提供统一的页面访问入口。

微应用架构目前主要采用高性能服务调用、服务发现与路由、服务注册、基于容器技术的服务发布、服务治理、监控、调度等主要组件构成。高性能服务调用实现独立部署的应用或服务之间的高性能访问，重点解决高性能通信和数据序列化，此组件采用Dubbo实现。服务发现与路由主要解决调用者如何发现服务，如何从多个可用服务中选择适合服务，此组件采用Dubbo实现。服务注册是微应用架构的核心组件之一，主要解决服务提供者发布服务信息、服务调用者查询服务列表，一般采用去中心化技术实现注册中心的高可用，此组件采用Dubbo+Zookeepr实现。基于容器的服务发布，是采用容器技术Docker提供微应用服务的快速部署。服务监控对微应用容器运行状态进行监控，统计服务性能。调度中心基于预先定义的规则，结合监控数据，对崩溃的容器自动重启，在压力过大时自动或手动扩容，在压力恢复时自动或手动回收资源等。

2.1 多系统融合架构

系统集成组件需具有数据抽取、数据感知、服务调用、异步数据同步等多种功能，以满足不同集成场景的应用需求。

与运检管控系统采用数据库集成方式，通过部署HDP实时数据感知工具，捕获数据变更情况，以业务事件方式发布到消息总线，由管控系统相关组件处理（CIM转换与持久化、实时计算等）。

与调度管理系统的集成采用调度E文件交换技术，由管控系统定时查询E文件，解析入库，并发布相关的业务事件以驱动实时计算。

对于目前仅提供服务接口的业务系统，在对方流量、并发量等限制范围内，采用周期轮询方式主动调用其接口获取数据，经集成组件处理后可发布相应的业务事件驱动业务处理。

与外系统服务、数据集成主要采用以下集成框架。生产管理系统数据采用实时数据感知同步；第三方服务目前仅提供服务调用、文件共享等接口方式，由管控系统集成组件定时轮询对方接口或文件。

总部在查看网省相关明细数据或生产管理系统明细数据时采用页面穿透集成方式，将省级系统中明细页面嵌入总部页面。总部管控系统采用与生产管理系统现有页面穿透相同的机制实现与网省管控系统、网省生产管理系统的页面集成。

总部管控系统与网省管控系统之间的数据上报与下发采用纵向同步工具。纵向同步针对关系数据库主要采用触发器、时间戳检查等机制发现变更数据，基于同步模型定时将变更数据通过消息总线发送到目标端，目标端接收数据后完成数据更新。纵向同步也支持文件等类型数据的同步。

2.2 系统数据集成路线

（1）管控系统数据交互

基于大数据的管控系统，打通了总部与网省数据的交流通道。实现了信息数据的准实时双向流通。总部管控系统能够将总部的生产指令、应急抢修记录等数据下发给网省公司指导网省公司的生产工作，网省公司将设备的台帐信息、运检类业务数据、故障、抢修等数据定期按时上报给总部，进行生产情况信息的汇报。大大提高了总部与网省的数据交互效率，提高了工作效率。

（2）生产类数据集成

运检管控的业务数据，包括设备台帐、运行记录、巡视、缺陷、检修等多类数据是运检业务的核心数据，是进行运检业务信息化的重要成果，为智能运检提供了必要的数据支撑。管控系统实现了业务数据的实时捕获，并且在实时感知后异步驱动相关统计数据的更新，并且通过页面集成技术展示生产业务数据明细，为相关业务人员进行数据查看提供了极大的方便。通过统计数据的实时更新，为业务决策提供了强有力的数据依据。调度类数据集成，运检管控平台中集成了国调、省调的“三交四直”等重要调度数据。当电网发生故障时，通过管控系统，能够快速定位故障设备，判定设备的影响范围。并且能够及时通知附近的抢修队进行故障抢修工作，大大提高故障的平均修复时间。

（3）其他业务类数据

管控系统中还集成了输变电状态在线监测数据、一体化数据通、电能质量数据等各类业务数据。通过管控系统能够实时显示电网安全运行状况。如果哪个点出现不正常情况，管控系统通过自动报警功能，迅速显示那个点发生问题的原因，是负荷过载，电压过低还是设备故障？业务人员就能有针对性地快速处理，排查故障时间从过去几个小时缩短到如今以分钟计。

2.3 优势特点

采用大数据平台构建智能运检库大数据存储、计算功能，并与关系数据库有机融合，实现数据双向互通。与一体化平台（现有系统）各组件紧密集成，实现用户权限、统一文件存储、数据交换等基础功能。

以生产管理系统为主要数据来源，为减轻生产管理系统生产库压力，采用数据同步技术对生产管理系统生产库实时同步，形成生产管理系统镜像库。管控系统直接访问生产管理系统镜像库，不对现有系统造成更多负担。

为保证数据集成的实时性、有效性，管控系统直接与相关业务系统集成。系统集成时优先采用异步集成技术实现系统间的松耦合，由管控系统集成开源的MuleESB服务总线，相关系统的服务接口及管控系统的集成服务均配置在总线上，由部署在总线上的适配器实现数据格式转换等功能。管控系统服务数据格式采用CIM交换模型。

智能运检库向上层管控应用提供基于模型、封装的统一数据访问接口，屏蔽不同存储机制的数据访问差异。面向接口的实现方式，当底层存储机制发生变化时，不影响上层应用功能。

网省系统将各类计算、分析结果数据通过数据交换平台上报总部系统，由总部系统实现二次统计、展现。总部管控系统与网省管控系统通过页面集成，在总部系统中嵌入网省数据明细页面。

3 结语及展望

电网运检智能管控系统通过大数据平台融合不同业务系统的数据，经过大数据分析处理加工，将雷电、山火、覆冰、气象等外围信息接入平台，并通过大数据提供的计算及分析处理将相关信息结果展示在地理图上，对电网运行设备安全运行提供保障。将汇总的各类运检、调度、营销、基建等信息通过平台告知相关电力人员，辅助其进行决策，制定安全保障方案，进行指导，对施工作业过程实现动态管控。为电力行业今后朝着智能化、专业化、精细化、集约化方向发展，打下坚实基础，进一步推动智能电网的发展建设。

[1] 李敏,李炜,程明.电网生产大数据平台在运检管理中的研究及应用[J].数字技术与应用,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

吴国巧：（1982-），女，本科，研究方向为电力行业应用系统实施、运维咨询技术服务；

宋慧娟：（1986-），女，本科，工程师，研究方向为电力行业应用系统实施、运维咨询技术服务。