基于云存储的电力设备巡检系统研究

孟祥麟

(武汉大学电气工程学院，湖北 武汉 430072)

目前我国正处于数据爆炸式增长的信息时代。在今后几年里，互联网公司等企事业单位的数字、视频、文档等信息越来越多，个人的信息图片、电子邮件和文档数量逐年增长,使用于存储数据的全球服务器总量将增长几十倍，这增加了数据存储和分析的难度。在这种情况下，云存储产品应运而生，如亚马逊网络服务(AWS)、谷歌云、联想网盘、上海电信 e云、华为网盘、清华大学的海量存储平台Corsair 等。

作为智慧城市发展代表之一的电力行业也不例外。随着我国智能电网正在向智能化、信息化、大容量方向快速发展，为保证电力系统时时安全、可靠运行，要定期进行巡检监控作业。数据采集与监视控制系统(SCADA)负责配电自动化系统中配电网数据采集与监视，具有准确的电网结构信息和电网的实时运行信息，但也不能覆盖所有巡检任务。那么，如何对大量的巡检监控数据进行高效可靠采集、存储且为日后分析决策提供可靠依据成为一个难题。与此同时，随着智慧城市电力系统的数据容量、设备类型的剧增而需要构建更多的存储设施，如何节约此成本，减轻运维和管理的工作量，加快用户访问的速度，成为了研究中的又一难题。伴随云计算及云存储技术的不断发展完善，智慧城市电力系统的巡检监控作业和数据存储也有了明确的发展方向。

1 电力设备巡检监控规程分析

通过对通用国家电力行业标准和对多类电力设备巡检监控规程(如线路巡视、变电站及飞行巡检)的比较分析可得出巡检监控作业一般具有以下特点。

a. 按场景分为电力线飞行巡检、变电站巡检、隧道巡检等。

b. 按类型分为线缆破损、设备性能劣化、运行环境遭到破坏等。

c. 按方式分为传统的人工巡检方式和不常用的半自动化方式。

d. 按数据来源分为远程的监控传感器、巡检监控人员等。

e. 按频度分为日常巡检、定期巡检及故障巡检处理等。

另外，不同电力分公司及其工作人员对电力行业标准量化存在差异，也会对巡检监控作业质量产生影响。

2 电力设备巡检数据云存储系统设计

2.1 电力设备巡检云存储系统架构

通过以上对电力系统巡检的分析，构筑电力系统巡检监控数据的云存储平台系统，该系统整体上分为服务器端和终端两大部分。各种巡检内部服务模块及对外的监视子系统由巡检监控系统服务器端提供；巡视工作票及与服务器端进行通信的接口功能由巡检监控系统终端完成。

2.1.1 巡检系统服务器端功能模块设计

通过以上对系统的需求分析，按照功能不同[1],如表 1所示，将系统的服务器端划分为4个模块进行设计。

表1 系统模块及其功能

2.1.2 巡检监控子系统终端及用户权限

通过以上对系统的需求及功能模块的分析，设计了巡检监控系统终端、用户及用户权限，见表 2。

表2 系统终端及用户职责权限

2.2 云存储平台Hadoop及HDFS系统结构

HDFS是 Hadoop 系统结构中的重要组成部分，其访问模式是一次写入、多次读取。HDFS 文件系统具有很高的可用性和容错性[2-3]。

HDFS是按照“管理者namenode—工作者datanode”模式工作的系统。管理者是核心，系统的文件目录、文件块和工作者的对应关系、文件块和文件的对应关系等由管理者进行管理。其工作模式如图1所示，当使用者通过Hadoop API对文件进行读写操作时,只要获取文件源信息，管理者利用其管理的文件目录及文件块和工作者的对应关系、文件块和文件的对应关系信息，就可直接操作工作者；工作者根据管理者的调度或Hadoop API对文件块进行操作。为了及时更新文件块列表信息，工作者根据运行情况及时向管理者发送最新消息。当 HDFS Namenode瘫痪时可以启用辅助 namenode 中的镜像数据以维持系统正常运行。HDFS 客户端依照从管理者中获取的文件信息向工作者访问。

图1 HDFS架构

本文利用Hadoop来研究电力设备巡检监控数据云存储技术。Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算框架，其为应用程序提供一组稳定可靠接口[4]，根据电力设备巡检监控的需要进行开发研究，用于构建一个高可用性、高稳定度、扩展性好的电力设备巡检监控系统。HDFS是 Hadoop分布式文件系统的底层，也是 GFS的开源实现，并负责存储 Hadoop集群中所有节点的数据文件。

2.3 电力设备巡检系统整体架构设计

2.3.1 巡检系统服务器端整体架构

巡检监控系统服务器端整体架构采用模式-视图-控制器(MVC[5])模式，具体分工如下：模式包含软件所提供的所有功能；视图是使用者与软件进行交互窗口；控制器接收使用者输入并转发请求给模式进行处理。

采用该模式设计的程序结构更加直观，也大大提高了模块的复用能力。使用该模式，本电力巡检系统服务器端分为3层，依次分别封装入如下软件包中。

a. 服务包：该软件包封装了电力巡检系统所需的所有服务，如工作票服务、巡检任务服务、用户数据服务、设备数据服务、系统数据服务、数据库服务、数据仓服务、云平台(Cloud Foundry)的交互服务等。

b. 模型包：该软件包封装了电力巡检系统所需要的设备模型等各类模型及可重组组件(JavaBeans)。

c. 控制器包：该软件包封装了全部用于转发使用者请求的控制器。

本系统所设计的整套MVC架构由 Struts2完成并实现。采用Maven单元测试工具测试巡检系统所导入的3个软件包。当通过测试后的软件包上传到云平台上后，能够成功稳定运行。

2.3.2 巡检过程核心业务流

本系统巡检过程核心业务流分为如下4个阶段：巡检信息获取阶段、执行巡检任务阶段、上传巡检结果阶段及数据库更新阶段，通过“request—response”的消息传送机制进行数据及命令传输，巡检流程如图2所示。

图2 巡检流程

3 电力设备巡检数据云存储系统实现

电力设备巡检数据云存储系统的用户实行用户名和密码管理，用户根据事先配置好的用户名及其密码登录该系统。用户打开该系统首页，出现登陆页面，正确输入用户名和密码后，该系统会根据不同的用户级别跳转到与其级别相对应的工作页面上，逐步完成巡检任务。具体过程如下：任务管理员登录该系统后在菜单栏选择“创建工作票”菜单，然后屏幕显示所有待巡检设备选项，在勾选待巡检的设备后出现下一级菜单，勾选该设备需要巡检监控的项目后，即可向工作票中加入该设备巡检任务，以此类推，当所有等待巡检的设备都按需加入工作票后，点击“确认”按钮就可创建该巡检工作票。下一步，在菜单栏选择“下发工作票”菜单，刚才创建的巡检工作票的名称就显示在界面上，点击“确认”按钮即完成下发工作票给客户端的任务，巡检人员登录该系统按要求完成巡检监控任务后，把巡检监控数据按时上传至电力设备巡检监控数据云存储系统，并能实现后续对监控数据的存储、分析及进一步研究工作。

4 结束语

以电力巡检监控规程为标准，通过建立云存储平台Hadoop及HDFS系统结构的云存储模型，并应用C语言、基于Struts2框架、采用Maven单元测试工具等方法，设计并实现了一套应用于智能电网的电力设备巡检监控数据的云存储系统，该系统可根据后期巡检要求进行弹性扩展。经测试，该系统运行状况良好，目前基本满足电力巡检监控需要。但随着Cloud Foundry和Hadoop平台自身的发展、电力标准的更新以及用户使用需求的不断变化，还需要进一步完善巡检监控规程的量化标准、优化设计，从而更好的满足智慧城市电力运行环境的使用需求。

参考文献：

[1] 宋雷雄. 电力设备巡检数据的云存储子系统研究与实现[D]. 北京：华北电力大学， 2014:1-54.

[2] D. Borthakur，The hadoop distributed file system: Architecture and design[J]. Hadoop Project Website, 2007, 11(6):21-27.

[3] Fang Dong, Pengcheng ZhouT, Zijian Liu, et al. Towards a fast and secure design for enterprise-oriented cloud storage systems[J]. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 2017, 29(19): 131-145.

[4] 刘 鹏. 基于分布式的电力云存储系统的研究与应用[D]. 保定：华北电力大学， 2013:1-44.

[5] Zhang X L, Lu Y.Design and Implementation of Web Office Automation System Based on MVC Pattem[J]. Computer Technology and Development, 2012, 22(8): 63-66.