调度日报自动生成设计与实践

金现孔

（广东电网有限责任公司珠海供电局，广东珠海 519000）

0 引言

近些年以来，伴随着社会经济的快速发展，广东电网规模也飞速增长，电网运行也日趋复杂，而调度员肩负着电力系统运行监视、指挥与控制等重要职责和使命，日常工作任务也日益繁重，且对全局意识要求也越来越高。如何有效地掌控全局，合理地管控日常工作，避免工作遗漏，提高工作效率也成为当前电力调度管理面临的重要问题。基于此现状，提升调度精益化管理水平，减轻调度员工作负担、提高工作效率已成为电力调控中心信息化建设工作的重点[1]。

依托调度智能指挥控制系统（DCCS）及调度运行管理系统（OMS）的运行支持，基本实现了调度工作信息化管理的全面覆盖，从而使得调度员的工作变得更加便捷和高效。信息化系统建设的主要目的之一是支持电网日常运行信息的全面记录，对于电网重大变化、事故处理及电网异常情况等事件，调度员值班时均应做好记录，进而可以根据记录对日常工作进行全方位的自动统计分析，为调度工作管控及工作计划安排提供支持[2]。

而调度日报是调度每日对电网运行重要工作的总结和计划，主要包含电网运行方式、新设备启动、设备检修和故障处理等调度重点工作内容。传统的方法是由人工每日核对汇总，分别从DCCS、OMS 系统不同的模块查询所需数据，然后再将查询到的数据手动录入标准格式报表文件中，数据来源复杂多变，采用人工录入报表的方式存在流程复杂、定位困难、耗时耗力等问题，且在手动填报的过程中不可避免存在漏报、错报等安全风险，同时也不具备实效性[3]。如今基于DCCS和OMS系统的电网运行数据，可以实现由人工模式转为系统自动汇总统计，从而大幅减少调度员人工统计核实的工作量，并且具备准确性高、实时更新、快速查询、历史记录存档等特点。

综合各方面，调度日报自动生成的设计实现不仅能满足调度员日常重点工作的自动总结及管控，同时也能辅助调度员完成工作汇报任务，极大提升调度工作精益化管理水平。

1 需求设计

调度每日重点关注的电网运行方式、故障处理、设备启动、设备检修等事关电网安全运行的重要工作事项，分别记录于DCCS 系统调度日志各种类型日志当中以及OMS 系统综合停电管理模块各类检修业务流程之中，要基于这些模块业务数据实现集中自动统计分析形成报表，就必须要解决数据来源多样、数据结构复杂多变等问题，同时还需要保证系统功能能高效、稳定运行。由此作为需求设计出发点，本模块功能设计充分利用大数据技术应用思路，通过建立基础数据仓库、构建数据采集服务、数据分析处理服务等方法[4]，实现从不同系统不同模块采集基础数据，经过自动分析服务处理成调度日报格式数据，再以集中展现的方式形成调度日报表，高效快捷。

本模块主体内容包含主网方式运行情况、主网故障异常情况、新设备启动情况、主网当日检修完成情况、主网次日检修安排情况等5 大类。其中，主网运行方式情况按照设备电压等级细分为500 kV、220 kV 和110 kV设备运行方式，主网检修完成情况和主网次日检修安排情况两大类则根据OMS 系统检修业务流程单类别，将其细分为中调运行方式变更单、地调运行方式变更单、中调检修任务单、地调检修任务单4 小类，最终形成的报表对所有重点关注工作内容展示得清晰简洁，一目了然，极大地方便了调度日常工作总结及管控。

2 系统架构

调度日报模块是在调度运行管理系统开发的独立功能模块，基础数据来源于DCCS 系统调度日志中各模块记录的数据及OMS 系统中检修相关业务流程数据。如图1所示。

图1 系统架构

软件功能架构充分利用大数据技术应用建设思路，采取分布式架构，总体架构分为数据采集、数据存储、数据计算、数据分析、任务调度等多个形式服务[5]。该架构不仅能解决从大数据环境下的数据采集、存储、分析、应用等过程中产生的诸如身份验证、授权过程和输入验证等大量安全问题。由于在数据分析、挖掘过程中涉及企业各业务的核心数据，防止数据泄露，控制访问权限等安全措施在大数据应用中尤为关键。同时也具备数据管理功能，提供日志管理服务，能实时监测大数据处理全过程中的整体运行状态、资源使用情况和接口调用情况等性能指标并对关键系统险情进行告警，支持大数据组件安装、配置和状态管理，可快速扩展应用功能和能力，可实时性监控和调度任务计划[6]。

（1）数据采集：对数据源中的结构化、非结构化、半结构化等海量丰富多样的数据进行数据抽取、数据转换、数据加载整合，并通过分布式消息队列或直接存储的方式，将数据存储到实时内存数据库、关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统中[7]。

（2）数据存储：负责进行大数据的存储，针对全数据类型和多样计算需求，以海量规模存储、快速查询读取为特征，存储来自不同系统数据源的各类基础数据，支撑数据处理层的高级应用。通常情况下，非结构化数据存储在分布式文件系统中，半结构化数据采用列式数据库或键值数据库，结构化数据采用行式存储数据库存储，实时性高、计算性能要求高的数据存储在内存数据库或实时数据库[8]。

（3）数据计算：对多样化的大数据提供实时、离线等计算框架，允许对分布式存储的数据文件或内存数据进行查询和计算。通过流计算技术提供实时分析处理的计算能力，实现实时决策、预警等。通过离线计算提供落地数据的计算能力，实现数据的批量处理[9]。

（4）数据分析：对多样化的大数据进行加工、处理、分析、挖掘，产生新的业务价值，发现业务发展方向，提供业务决策依据[10]。

（5）任务调度：根据业务的不同数据场景产生的数据价值存在较大的差异，在电网的业务源较多的情况下，对任务的处理时间和速度也有一定的要求，对于重要的数据源的处理，定义满足该场景下的数据抽取任务，并设置任务调度分配优先级较为重要。一方面确保了重要业务源数据的及时性，保证业务的低延迟；另一方面，合理的分配任务调度的触发时间和处理的任务，可以有效的减少任务阻塞并提高任务的数据处理效率。

（6）日志管理：提供任务调度执行过程中任务的执行情况，是否执行成功以及任务执行详情。通过在任务调度过程中的任务执行情况的日志采集，保障了任务调度执行的完整性和可靠性。

通过以上服务功能，避免了因为数据源不同，数据结构复杂而产生的模块功能运行效率低下、数据处理冗余刻板等一系列问题。通过配置定时任务，利用数据采集服务从DCCS 和OMS系统采集基础数据并作统一存储，再经过统一数据计算、数据分析等服务将基础数据处理成符合调度日报格式要求的数据，最终在前端统计页面通过直接读取调度日报格式数据查询展示，整个过程安全、稳定、高效且灵活，日报使用也更加流畅[11]。

3 功能实现

在当前系统运行功能中，调度日报需要统计的主网运行方式、主网故障异常情况及新设备启动3 块内容由当值调度员在DCCS 调度日志模块各类型日志中记录，而设备检修情况则在OMS 综合停电管理模块中有相应的检修流程单记录。由此从DCCS 调度日志、OMS 检修单流程等业务功能模块入手，获取相关基础数据，再按调度日报统计规则分析处理成需要的数据，自动生成调度日报表，并且日报数据可随着DCCS 和OMS 业务数据的变化而实时更新，从而使得日报数据更加准确，更加具备时效性[12-13]。如图2所示。

图2 功能实现

（1）主网方式运行情况

获取DCCS 调度日志中所有未完结的“线路”、“厂站”类型日志记录，分析提取内容包括：110 kV 及以上线路、主变、母线、开关、备自投、方式调整的相关记事。调度日报页面按500 kV、220 kV 和110 kV 等电压等级设备分类展示记录的事由内容。

（2）主网故障异常情况

获取DCCS 调度日志中当天记录的“交流线路跳闸”、“变电设备跳闸”、“设备缺陷”、“其他异常”、“异常信号处理”等类型日志内容。调度日报页面按记录时间排序，分类展示记录的事由内容。

（3）新设备启动

获取DCCS 调度日志中当天记录的“设备启动”类型日志内容，报表页面按条数展示记录的事由内容。

（4）主网当日检修完成情况

包含地调本地调管设备及地调上报中调调管设备两类设备检修完成情况：①分别获取OMS 中调和地调检修任务单流程当日归档数据；②分别获取OMS 中调和地调运行方式变更单流程当日归档数据。

报表页面按中调运行方式变更单、地调运行方式变更单、中调检修任务单、地调检修任务单分类展示，主要展示信息包含停电开始时间、复电结束时间、停电检修设备、检修内容等。

（5）主网次日检修安排情况

包含地调本地调管设备及地调上报中调调管设备两类设备检修安排情况：①分别获取OMS 中调和地调检修任务单流程调度执行中“待签收”、“待开工”、“正在检修中”状态，且“批准工作开始时间”、“批准工作结束时间”跨度包含次日的数据；②分别获取OMS 中调和地调运行方式变更单流程调度执行中“待签收”、“待开工”、“正在检修中”状态，且“变更开始时间”、“变更结束时间”跨度包含次日的数据。

报表页面按中调运行方式变更单、地调运行方式变更单、中调检修任务单、地调检修任务单分类展示。方式变更单主要展示信息为变更开始时间、变更结束时间、停电检修设备、检修内容，检修任务单主要展示信息为批准工作开始时间、批准工作结束时间停电检修设备、检修内容。

4 数据管理

模块功能实现上对数据管理多采用配置手段，各项服务单独维护，解耦合，灵活多变，方便扩展及维护。

4.1 数据采集

配置系统数据库，将不同系统数据来源的数据库统一配置，如图3所示。

图3 数据库配置

数据抽取管理页面通过配置抽取数据库表名、自定义sql 语句等信息，实现数据抽取逻辑。同时具备手动“增量抽取”、“全量抽取”数据等功能，便于随时查漏补缺，更新数据，如图4所示。

图4 数据抽取服务

任务调度则通过配置数据抽取服务执行规则，定义任务执行时机，实现数据抽取任务，如图5所示。

图5 任务调度

此设计将各项服务之间解耦，分别管理维护，当数据来源或者抽取规则发生变化时，只需重新配置或修改服务内容即可，极方便于统计功能的维护及扩展。

4.2 数据分析

对抽取到的数据重新定义加工，转换为符合统计规则的数据。可基于基础数据通过运算公式、逻辑运算等构建新数据模型。提供标准数据管理服务，解决统计口径不一致、重复开发、管理分散、数据规范混乱等问题，如图6所示。

图6 数据分析服务

同样运用可配置手段在前端进行维护管理，通过配置指标名、聚合类型、聚合字段、数据类型等，计算处理基础数据，将其转化为需要数据。

5 结束语

本文利用当下流行的大数据技术应用思路，采取通配置易维护等建设思想实现对不同系统不同数据源的电网运行数据的自动采集、自动分析处理等，最终实现了调度日报的自动生成，整个软件功能架构解耦合，安全稳定、高效快捷、易于维护，日报运行也更加流畅。模块的建设将调度日报信息化，在线查看，实时更新，历史日报自动存档，为调度提供了更加方便快捷、准确有效的日报自动生成模式，让调度员彻底摆脱了以往靠人工整理核实，耗时耗力的日报工作模式，极大地方便了调度每日重要工作汇报总结，减少调度员日报工作量，同时也对调度每日重要工作计划安排和工作管控提供有效支撑，对提升调度精益化管理水平具有极为重要的意义。调度日报自动生成模块已在珠海供电局调度与控制中心调度专业充分运用。