基于实时PI数据库的电网海量遥测数据查询应用

邱桂华 吴树鸿

（广东电网有限责任公司佛山供电局，广东佛山528000）

0 引言

EMS（能量管理系统）是实现电网运行监视的重要手段，通过EMS可查看电网运行实时数据。受数据库容量限制，电网运行数据只有15 min一个点（一天96个数据点）的数据存储。然而，面对营业、生产、规划、财务等多维度、广角度的分析需求，其存在读取不便、分析精度不足等弊端。在电网日常的业务分析过程中，传统15 min一个数据点的应用很难满足日常需精细数据分析场景下的要求，比如：客户投诉电压低，母线电压的任何变化都可以作为分析依据；变电站检修人员要知道站内直流母线电压是否存在异动，各供电所需要知道其供电负荷的瞬时最大数值，主网空载线路末端电压，大面积事故跳闸时低压脱扣负荷分析等电网日常业务的特殊场景分析都需要精确的数据曲线来支撑。基于以上分析，实现电网运行遥测数据的秒级查询，即可查询到每个秒点的数据来满足日常业务分析需求，这是当下迫切需要解决的一个问题[1]。

1 基于实时PI数据库的电网海量遥测数据查询应用模块设计

基于实时PI数据库的电网海量遥测数据查询应用方法：首先通过EMS对电网实时运行遥测数据进行存储，在存储的过程中为满足数据秒级精度存储以及数据库容量的限制要求，分别采用关系数据库及时序数据库类型来存储不同的数据信息。在通过关系数据库及时序数据库对电网遥测数据进行存储后，对相应的海量遥测数据进行分析处理，并经过界面供人员查询分析。主要包括电网遥测数据获取、电网遥测数据存储以及电网遥测数据展示三部分。

1.1 电网遥测数据获取

EMS系统采集的电网遥测实时数据首先存储于系统一区内存库，为保证EMS安全性，外部系统不能直接访问EMS系统一区内存库。基于安全性考虑，EMS系统一区内存库存储的遥测数据需同步至EMS系统三区内存镜像数据库中。EMS系统三区内存镜像数据库可授权外部系统进行数据获取访问，因此电网海量遥测数据信息通过EMS系统三区内存镜像数据库进行获取[2]。

1.2 电网遥测数据存储

为了实现电网遥测数据秒级存储，同时也得考虑数据库的容量限制，本发明分别采用关系数据及时序数据来进行不同信息的存储。

1.2.1 关系数据库存储

电网运行中有众多类型的电网设备，各设备有不同的台账、型号等信息，这些关系信息主要由关系数据库来存储，数据表格作用的实质是装载着数据项的特殊集体，这些数据可以为业务应用提供不同用途，这些数据的特点是增量数据少且不密集。本发明主要把设备的基础信息及其在时序数据库表的点ID存储在关系数据库，当需要查找某设备的遥测数据时，可在关系数据库关联查找到其时序数据库表的点ID，再通过服务方式获取所需数据。

技术实现：Oracle数据库通过服务从EMS系统三区内存镜像数据库抽取所需的设备台账、点号信息，存储在自身数据库。

1.2.2 时序数据库存储

电网采集的遥测数据变化率大，如果采用关系数据库会使库表冗余非常大，导致读写速度慢。因此，对于秒级变化的设备遥测数值，需采用时序数据库存储，其主要用于处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。本发明将EMS系统的10多万个采集点的遥测数据按各设备的点ID作为“序列”，按顺序纵向存储可加快存储及读取效率。

技术实现：PI时序数据库通过服务从EMS系统三区内存镜像数据库抽取所需的遥测信息，存储在自身数据库[3]。

1.3 电网遥测数据展示

电网遥测数据展示，即开展查询及数据展示的界面，在界面中首先选择查询遥测数据所属“区局”“变电站”，再选择需查询的“遥测分类”，接着选择需查询的“设备名称”，最后按选择的查询区间设置相应的“间隔频率”。同时，为了考虑系统响应时间以及效率等因素，针对不同长度的查询区间设置了最小间隔频率，具体如下：

（1）0～15 min内数据：支持最小1 s间隔频率返回数据及最大、最小值；

（2）15～30 min内数据：支持最小5 s间隔频率返回数据及最大、最小值；

（3）30～60 min内数据：支持最小30 s间隔频率返回数据及最大、最小值；

（4）1～24 h内数据：支持最小60 s间隔频率返回数据及最大、最小值；

（5）1～30天内数据：支持最小5 min间隔频率返回数据及最大、最小值；

（6）30天～1年数据：支持最小60 min间隔频率返回数据及最大、最小值；

（7）＞1年数据：支持最小1天间隔频率返回数据及最大、最小值。

2 基于实时PI数据库的电网海量遥测数据查询应用流程设计及实现

对EMS采集的电网实时遥测数据进行获取并存储，在存储的过程中，为了满足数据存储精细度要求及数据库存储容量限制，分别采用关系数据库及时序数据库来对海量遥测数据信息进行分类存储。海量遥测数据进行分类存储后再进行精细数据展示，在数据展示的过程中，为了满足系统响应速度及系统数据量要求，对于不同数据查询区间设置不同的间隔频率，同时将数据通过曲线形式进行展示，实现数据的精准分析。此外，在数据展示的过程中，还给出了查询区间内电网遥测数据最大值及最小值及其相应的发生时间。

基于实时PI数据库的电网海量遥测数据查询应用流程如图1所示。

图1 基于实时PI数据库的电网海量遥测数据查询应用流程

3 基于实时PI数据库的电网海量遥测数据查询应用分析

当10 kV线路靠近变电站供电侧发生短路故障后，可能会影响同10 kV母线或同变电站10 kV母线电压，造成电压偏低等问题，从而导致由同10 kV母线或同变电站10 kV母线所供电的用户出现电压偏低甚至低压脱扣现象。如图2所示，通过秒级电流数据将可以很好地呈现10 kV瞬时故障时电流变化情况[4]。

图2 10 kV线路靠近变电站侧瞬时故障电流曲线图

随着经济的快速发展，人们对于供电质量的要求也越来越高。近年来，电压质量问题是客户投诉的重点，通过本应用将可以查询任意时间节点电压变化的数值来支撑电压质量问题的分析[5]，如图3所示。

图3 10 kV线路任意区间电压数值查询曲线图

4 结语

综上所述，本文利用EMS系统获取电网遥测数据，并应用关系数据库存储电网设备台账信息，采用时序数据库存储电网运行数据，实现电网遥测数据的秒级存储及应用。通过电网海量遥测数据的秒级查询应用，在电网客户服务、运行管理等精细度日益提高的情况下，提供电网海量遥测数据的精细查询，将可以很好地指导日常业务的开展，并防范故障于未然。