基于云计算的智能电网调度监控平台

何 哲

（国电南瑞科技股份有限公司，江苏 南京 211106）

0 引 言

随着工农业生产和社会经济的飞速发展，能源问题和环境问题日益严峻，社会经济的发展面临着巨大挑战[1]。多种新型能源的应用，使得电网特性发生了巨大变化。云计算在电力系统中的应用实现了电网数据的高效处理，有效整合了电网中的数据运算和存储资源[2]。本文设计的智能电网调度监控平台，有效融合了底层数据采集、中层数据监控以及上层智能调度高级应用，实现了电网资源的优化配置。

1 云计算

云计算是当前主流的分布式数据运算技术，具有安全可靠、扩展灵活、数据处理能力强以及数据处理设备利用效率高等优点，能够将分布杂散的多种计算资源有机结合起来，并借助虚拟技术实现数据计算资源的高效整合[3]。同时，云计算技术采用分布式存储与因特网通信，与采用数据集中式存储和内部网络通信的传统分布式计算存在很大的区别。由于云计算这些显著的特点，传统的电网调度算法已经无法通过云计算平台实现，应当以云计算技术的特点为依据设计和优化电网调度算法[4]。首先，云计算能够估算计算资源的数据处理能力。不同计算资源的数据处理能力存在较大差异，在设计优化新算法时，需尽可能将数据进行小型化处理，以保证数据计算资源的高效利用。其次，由于云计算采用了因特网通信，新算法要最大限度减少计算资源之间的通信，以减小通信延迟对算法运行的影响。最后，云计算采用分布式数据存储，因此新算法需遵循就近处理的原则，最大限度减小节点之间的数据交换，以保证数据处理的高效性。

2 基于云计算的智能电网SCADA系统

随着新能源的广泛应用和智能电网的发展，电网结构和电网运行方式变得复杂。常规的电网SCADA系统由于封闭性特点，无法满足用户对系统功能持续升级的需求[5]。针对该问题，本节重点研究基于云计算的智能电网SCADA系统，有效解决封闭性问题，以提高系统的开放性、灵活性以及扩展性。

2.1 系统架构

基于云计算的智能电网SCADA系统面向对象进行设计，基本架构如图1所示。除去具有SCADA系统的基本功能外，它还构建了开放性强和扩展性强的云服务平台，具有统一化的维护管理方案和智能化的数据运算与电网调度策略。

图1 基于云计算SCADA系统架构

该SCADA系统包含就地层、分布式子站层、集中监控层以及优化管理层4个大部分[6]。系统采用上层集中管理和下层分布控制的基本架构，能够灵活结合智能电网设备类型多样性和复杂性的特点，实现系统的高效运行与稳定控制[7]。就地层布置在电力系统设备实体所在的位置，包含多种电气设备及测控终端，采用分布式控制策略进行控制。基于SOA技术与云端调度监控平台进行数据交换，能够下载和调度监控平台对本地设备的控制策略，并实时上传电力系统设备的数据，便于系统进行监控。分布式子站层作为系统的中间层，通过交换机和服务器与就地层的电气设备进行数据交互，同时是集中监控层和优化管理层进行控制策略传输的通路。就地层中的每一个电气设备都有唯一的一个网络地址：

式中，A为电气设备网络地址编号；A（parent）为电气设备父节点设备的网络地址编号；Cskip（d）为位于d层深度的父设备的地址编号偏移量；Rm为路由器数量上限；n为第n个设备。

集中监控层与优化管理层都布设在云端。其中，优化管理层是核心，采用集中式控制策略，基于接收到的监控信息实现决策运算；集中监控层则在权限内对电气设备下发控制策略，并与外部系统进行数据交互，实现电力系统的双向信息交互。

2.2 系统技术方案

首先，面向对象将系统功能进行模块化划分和集成，使其以服务单元的形式存在。功能模块之间通过规定好的接口进行数据交互，实现业务的模块化管理，提高任务执行效率，并且便于实现功能的扩展与强化。其次，针对电网模型的复杂性和元器件的多样性，采用图像模型统一化技术进行系统维护，对新能源进行CIM建模并映射到数据库，实现图元对象与数据库的关联，并进行可视化维护。最后，与常规的SCADA系统不同，新系统基于云计算设计了全自动化的控制策略，实现了系统的智能控制，增强了系统的智能性。

3 智能电网调度监控方案

结合云计算技术提出了智能电网调度监控的解决方案，并阐述专家知识、数据存储以及控制策略，能实现对大量调度监控信息的处理。基于对象的专家知识涵盖了概念、事实以及规则3层体系。概念用来存放基本信息，事实用来描述各个概念之间的关联关系，规则用来描述实现任务的推理逻辑。智能电网调度监控知识以构成问题的基本事件展开，划分成树状结构，将其属性、行为以及与其他事物之间的关联关系进行有效表达形成对象。这里以变压器为例进行描述，它的知识点层次结构如图2所示。

图2 变压器知识层次结构

在智能电网调度监控中，数据种类复杂多样，电网现有的数据存储与管理方案不能够满足大量数据的存储与管理。该调度监控方案采用分布式数据存储技术管理大量的数据，并采取有效手段保证数据的安全性与可靠性。分布式文件系统是分布式数据存储与管理的基础，以其高容错性和高可靠性等特点为大量数据的存储与管理带来了便利。

目前，电力调度人员对上传的监控信息需要查阅专家手册进行处理，工作效率低下，且很难通过有限的典型故障样本为现有的问题提供有效的解决方案。因此，需要结合大量的历史数据进行分析，为在实际工作中的电力调度人员提供更准确的参考方案。

该智能电网调度监控方案能够将数据挖掘、人工分析以及计算机分析有效结合，不断完善专家知识。该方案还能够通过智能化分析和数据挖掘加强对监控数据的有效利用，具备自适应、自组织以及自学习的特点。该智能调度监控方案的专家知识工作流程如图3所示。

图3 智能调度监控方案的专家知识工作流程

电网出现故障会产生大量的警告监控信号。通过分析警告信号及相关数据，并向电力调度人员下发与该故障对应的问题解决方案，能够减轻电力调度人员的工作压力，同时提高问题的解决效率。

4 智能电网调度监控平台的实现

4.1 设计目标

基于云计算的智能电网调度监控平台主要实现了如下目标。第一，搭建具有规范性和可扩展性的专家知识库。第二，实现数据采集功能和云端数据监控功能。第三，实现智能化的电力监控与调度。

4.2 总体架构设计

基于云计算的智能电网调度监控平台的架构主要分为服务访问层、业务应用层、基础设施以及基础服务层3个层级，如图4所示。

图4 基于云计算的智能电网调度监控平台架构

4.3 数据采集与监控

设备终端采集到原始信号，经过逐级传送后，基于知识智能搜索引擎映射到专家知识库，转变为规范化的信号由监控决策专家库使用，进而经分析运算得到调度方案，具体的实现过程如图5所示。

图5 监控信号采集与处理过程

4.4 智能电网调度监控辅助决策

智能电网调度监控平台通过标准化的数据接口调用辅助决策功能，并设计出友好的人机交互界面显示实时监控信息和辅助决策结果。在电力调度监控平台实际测试中，辅助决策系统在调度集中监控方面由专家知识库依据采集到的电力系统实时运行数据进行运算分析，从而给出故障解决方案供电力调度人员参考，避免了电力调度人员从大量的数据中寻找关键信息进行故障处理，缩短了电网故障处理时间，能够有效抑制故障扩大化，便于后期的故障恢复。

5 结 论

本文研究的智能电网调度监控平台，以实现电网调度的标准化和智能化为目标，基于云技术、数据挖掘技术以及面向对象和服务的理念，实现了灵活多样的SCADA功能，并给出了智能化的电网调度智能决策方案，最终实现了基于云计算技术的智能电网调度监控平台。该平台能够实现高效的电网智能调度决策，大幅提高了电网运行稳定性和可靠性。