基于云计算的电网设备全景状态监测技术

吴振扬

（国网吉林省电力有限公司，吉林长春 130000）

0 引言

云计算是一种基于互联网的计算方式，它是冰心计算、分布式计算、网格计算等计算模式与虚拟化、网络存储、快速读取等技术综合发展的结果，是将互联网上众多的资源与信息整合以共享方式提供给用户计算机及相关设备，满足单一设备功能不足的问题。核心是通过了解用户需求，将大量计算机资源集中，实现统一管理和读取，构成一个数据池，向网络用户提供数据及应用服务。而这个资源池，因其规模大、可动态扩展压缩、无固定存储位置被称作“云”。因此，云计算实际上是一个以数据为中心，通过虚拟化技术手段将各个单一的资源聚集在一个平台上，形成的动态可伸缩，并有着强大计算能力、存储能力、交互能力的统一体系[1]。

目前的电网状态监测与诊断已从计划检修慢慢过度到状态监测上，但是仍只是侧重于单台独立的设备，检测数据无法共享[2]。对于不同设备间的运行状态，无法全方位分析，统筹能力亟待解决，仍不能满足智能电网对全景状态信息监测的要求[3]。智能电网运行环境下的状态数据量是数以千亿计的，包括了一二次设备的基本信息、试验数据、运行情况、缺陷处理情况、巡视检查情况，以及实时在线状态数据。而这些数据都是分布式的、异构的状态数据，这些海量数据用常规存储和分析方法是无法解决的，而大数据的云计算技术使得其成为可能。

1 云计算技术的优势[4]

（1）整合大量分布式、异构的计算资源。传统的数据分析模式应用范围较小，一旦计算资源在某方面有较大差异，就无法整合计算。而云计算对数据的兼容性较强，对计算设备软硬件的共性无要求，能够实现大容量无限制的计算。

（2）无限动态扩展压缩能力。云计算系统可以搭载在上万台服务器的平台之上，从而满足智能电网设备状态数据监测的海量数据处理需求，实现通过网络通信实现各服务器之间的资源共享，解决目前电网设备状态数据孤立于各个设备间的问题。

（3）虚拟化各类资源。将整合的数据分成若干部分，在合适的设备上处理，有效利用系统内的计算资源转变成服务的形式提供给用户，可在短时间内独立地动态分析，而当平台升级时也不必将所有设备更新，只需添加新设备满足功能要求即可，提高了设备的利用率。

（4）安全可靠。基于互联网模式的云计算兼容了国际通行的通信协议，有利于云计算与通用软件的全面接触和融合。又因为电网设备其独立于外部互联网，又在一定程度上保证了信息的安全性。所以基于云计算平台的国内电力系统全景状态监测具有非常广阔的空间，有利于智能电网的建成和发展。

2 全景状态监测技术的研究现状

全景状态监测系统是通过收集在线监测数据、巡视信息、例行检查及故障诊断和试验结果等全景化的信息，对设备的运行状况给予综合评价和分析，同时根据评价结果进行状态诊断、风险评估，提出检修策略和维护手段及计划，及时调整设备运行方式并对状态检修工作提供技术支撑[5]。其本质是收集变电站设备的在线监测信息，将其汇总并处理分析，比对生产管理信息系统、EMS（Energy Management System，能量管理系统）、SCADA（Supervisory Control And Data Acquisition，数据采集与监视控制系统）等信息采集系统获取的设备数据，实现站内设备台账、试验、运行、故障的数据整合，从而提高在线实时数据、历史数据、静态数据的处理、分析、应用水平。对于不同时间和环境变化的多维度场景，实现为电网提供智能化、人性化的服务体验，为电网发展提供有效的信息资源支撑。

3 技术实现

由于云计算技术的优越性，可以实现各区域监测系统的快速通信交互，实现各区域间的数据共享，随时获得其他区域电网设备的实时数据，并可以根据其他区域设备的数据研判当前设备运行状态的危险性[6-8]。

（1）数据存储。由于各区域电力设备间实现数据共享，采用分布式存储方式，将当前信息就地存储，远程调阅，云端分析的模式，有效避免数据库庞大冗余，提高数据调取和分析的效率。当需要获取其他信息时，只需要通过云端的加密门即可向云系统发送调阅请求，当请求信息通过后，云系统查找可用数据，向数据端发送调用指令，数据端将加密数据发至云端，调阅端在云端完成数据分析比对，将结果返回本数据端，以此得到相关数据信息。

（2）运行状态信息全景监测。将运行的设备信息通过模块化形式全景展示，包括完整的台账、巡查、试验信息，在线监测状态及环境、电气和图像、历史趋势、预警信息等参数的可视化翻阅。综合运行信息，利用相关安全分析理论和技术，判断就地信息的准确性，并将已校核的准确信息录入数据库，为电力设备的安全运行和维护管理提供数据支撑。

（3）交互应用及平台管理。需要交互的信息多种多样：有智能调度系统实现的SCADA 和WAMS（Wide Area Measurement System，广域监测系统）信息交互；生产管理信息系统实现的生产信息、设备台账、状态维修以及巡检试验数据的交互；有智能监测分析平台的生产管理多环节信息的综合监测分析。实现区域内信息的随时共享和调取的便捷性。同时这些信息的全景化展示也亟待进一步实现。例如将SCADA 数据、WAMS 数据与在线监测数据、带电检测、试验数据通过智能化方法特别是信息融合、数据挖掘、专家系统、数字影像分析等技术在设备状态评估和诊断中得到更好的应用。

（4）指标量化与策略判断。基于全景监测数据的电力设备缺陷识别应建立在应用智能化的图像技术，通过分析电力设备各类隐患极易历史故障的典型图片、参数特征，实现按危险程度划分不同隐患和故障等级，将这些不同等级的隐患好故障参数提出缺陷的量化评价体系，实现基本判断策略和辨别方法。

云计算技术仍处于加快发展阶段，各方面的技术和理论研究还不够成熟，一些关键性问题仍处于模糊阶段，因此其应用尚未得到大范围的采纳。比如信息的资源共享是各个电力企业比较忧虑的方面，因其开放是基于互联网，越高的信息交互需承担更高的风险，所以电力企业尚未建立完全的云端交互平台。对于自有的信息准确性也无法完全保证，故障设备的参数有无校核是一个历史过程，需要更多电网人对数据的可靠性提供保障，对于失效数据的判别存在不一的判定，这些都影响了云计算在电力设备全景状态监测上的应用。同时，原有的电力系统的计算和分析是基于小规模的电网设备提出的理论依据，当扩展到云平台，在运用云计算技术的时候应注意根据其大规模的分布式特点考虑。

4 结语

通过与我国现有的智能电网设备状态数据监测系统比较，提出基于云计算的电力设备全景状态监测。以电力设备的特点为出发点，分析了云计算在其领域应用的优势及可行性。提出了将电力设备状态监测向全景状态监测发展的观点，并分析了阐述了如何实现基于云计算的电网设备全景状态监测，以解决各区域系统间数据壁垒实现数据资源共享，降低运行成本，提高判断设备事故、处理设备缺陷的效率，保障智能电网在突发情况下的安全稳定运行。