浅析基于云计算的电网调度防误系统集成架构及关键技术

赵 金

（国网山西省电力公司电力科学研究院）

0 引言

云计算是一种先进的商业计算模型，其能够对大量数据进行快速处理，还具有虚拟化和规模化存储的特征，该项技术在应用时的资源弹性显著，与各类接口的接入便捷。本文主要围绕电网调度防误系统中云计算技术的应用进行简要描述。

1 基于云计算的电网调度防误系统集成架构

某电力企业的实际电力生产经常会因为操作不当导致电网受到不良影响，甚至危害到人员与设备的安全，造成严重损失，尤其是倒闸操作的电网调度人员经常会发生误操作事故。为了规避这些事故，企业设计了以云计算为基础的电网调度防误系统。该系统充分考虑到分布式新能源的持续接入状况，能够对外部操作风险提前识别，尽量避免或减少电网误操作事故，也提高了安全校核水平［1］。该系统在运行时并不是孤立状态，而是与其他各类辅助系统相配合，系统总体集成架构如图1所示。

图1 电网调度防误系统总体集成架构

此次设计的电网调度防误系统的集成主要是依据SCADA／EMA模型，同时也包含量测数据、其他业务系统提供关于电网的数据以及分布式光伏监控系统模型数据等。在云计算技术的作用下，其本身的存储资源平台和虚拟化特征都能够成为调度防误实现的优势，云中会存储各种产生的数据资源，搭建出并行计算的框架，以此实现多层次快速计算并安全校核，最后将混合云计算的结果传送到调度防误系统中，上传到云中来展示。其不同结构层次情况如下。

1.1 系统支撑层

电网调度防误系统的支撑层是保证基础数据和服务有效提供的结构，系统会直接通过SCADA／EMS获取到两侧数据、基础电网模型以及防误动逻辑。并且防误约束信息会经由隔离部位进一步反馈到达EMA，这也就保证调度防误系统可以对所有遥控操作实施校验，若无法通过校验，则对应断路器会闭合，以免影响到正常操作。系统支撑层的安全校验也需获得一些有效计算参数，这些参数可以来源于第三方系统，比如说PMS生产管理系统，这类系统会采用总线方式集成数据。支撑层中的分布式光伏监控部位有时还要借助互联网技术将量测数据传送到云计算层中，在这个过程中会对数据做加密与解密处理［2］。

1.2 集成总线层

考虑到调度防误系统要实现企业内部数据应用的常态化集成，系统运行也需集成总线层的配合，建议实施数据集成过程中采用IEC61970CIS接口，将从SCADA系统获取量测数据、电网模型信息。同时也可考虑采用IEC64968消息方式，结合正向物理隔离装置获取数据。因为消息在封装处理、传输以及解析的过程中需要一些时间，因此通过上述方式获取到量测数据与电网模型信息也必然存在一定滞后性。因此，在企业条件允许下也可设计消息总线传输采用XML电网模型方式，量测数据会通过E文本来实现传输，保证信息集成的实际情况达到预期。

1.3 防误系统层

防误系统层属于系统中的主体结构，除了对参数实施计算外，几乎承担了所有调度防误的智能化操作。例如系统能够进行智能化拟票操作，调度指令票自动化生产操作票，再借助操作票实现流程规范推进，发挥出防误功能，相关流程也经过多层次校验，包括传统五防校验，之后才能执行操作。所有的遥控操作指令都会经过开票过程、预演模拟过程以及安全校核过程，有效防范操作时出现选错设备问题，相关云消息总线也会与适配器间良好通信，助力完成参数计算、数据上传以及结果下载和展示等功能。

1.4 云服务总线层

调度防误系统架构中的云服务总线层，是确保实现跨协议、跨系统以及跨企业信息服务相通的关键技术层，有利于电力企业内外部统一服务互动与管理。企业内部和外部的通信障碍在云服务总线作用下被打通，还能保证通信安全。在跨协议方面，则是指云服务总线在协议间实现转换或接入，使服务实现了安全控制，这种控制功能包括运维监控与统一化组织管理［3］。云总线还能在调度防误系统中感知风险计算、潮流计算以及模数集成等服务内容，直接将其调用起来，在必要时，系统也可借助云服务总线的云中服务调用部分服务，具体服务交互情况如图2所示。

图2 以云服务总线为基础的企业内外部服务交互

1.5 云计算层

调度防误系统中的云计算层为核心结构，其可被划分为两个功能模块，其一是支撑功能模块，一般会在计算之前完成对应准备工作；其二则是计算功能模块，主要是保证并行计算工作的快速完成。

支撑功能模块中包含了五个部分： （1）新能源的数据采集，其数据快速实现采集主要依托于电力物联网技术，而遥测传输队列消息还需通过MQTT通信协议，能够保证量测数据的稳定传送，再经过分布式存储技术完成存储即可，相较于传统系统来说，能够降低投资和运维成本，缩短建设的周期； （2）新能源的节点管理，为了保证快速采集获取新能源对应量测数据，在云计算技术的平台作用下，需要对采集终端优化配置，采用节点管理形式，比如设计客户端ID、消息主题配置等管理，确保良好通信；（3）模数集成，实施计算之前，会先将新能源的有功量测数据和无功量测数据调度起来，再拼接初始离线仿真数据与调度防误系统，生成对应的仿真模型，值得注意的是，调度防误系统对潮流计算的调用也需要先将分布式新能源空节点初始离线仿真文件传输到模数集成服务；（4）实施策略配置，针对状态评估、潮流计算以及风险计算设计对应的策略，比如为了保证潮流计算的结果可靠，可设计不同计算方法作为策略，包括极坐标牛顿拉夫逊法、最优乘子法、PQ快速分解法以及直角坐标牛顿拉夫逊法等，其对于容许的误差、迭代次数等都有着一套计算标准；（5）保持通信安全，能够解决云端总线与各电力物联网终端的数据传输不安全问题，也能保证总线和企业内部服务间稳定通信，安全通信部分主要是对数据传输各环节做动态加密，再利用解密算法来获取。

计算层模块中包含了三个部分：（1）潮流计算，所谓潮流计算就是指针对开关开断操作中的潮流变化数据进行计算，避免其因误操作而发生异常变化，比如开断后一些设备可能出现潮流越限，那么可进一步实施负荷转移，在计算时主要针对描述潮流变化的非线性代数方程组求解，求解计算的方法类型也比较多，例如重叠分块牛顿法、动态异步并行计算法等；（2）风险计算，针对遥控操作的风险指标加以计算，比如元件过载风险指标、电压超限风险指标等，再结合国家提出的要求设置不同运行风险级别，给电网调度员发送提示，以免误操作下造成电网风险情况出现；（3）评估状态，基于对分布式新能源数据传输受到各类因素影响以及采集偏差情况等，在辨识异常量测数据时建议采用状态评估计算方法，从而排除计算结果中的不良数据。

2 基于云计算的电网调度防误系统关键技术

2.1 MQTT协议数据传输技术

在实现分布式新能源的服务过程中，采集数据需要注重运用电力物联网终端，而这种终端通常可以支持MQTT协议数据传输技术，其可以利用互联网和云平台打通消息传送通道，保证消息按队列有秩序地传输，同时也具备MQTT网关功能，可以促使该协议转换变成其他类型协议，消息队列式传输也能使开发工作量进一步降低，保证资源负载达到均衡水平，避免通信资源遇到瓶颈。MQTT通信协议本身就具有轻量性、以发布订阅模型为基础等特征，相比于其他协议的设计也更为简单开放，能够在消息发送时实现一对多，基础网络连接功能则是由TCP／IP来提供，同时它也会提供一种在客户异常中断时借助Testament与last Will特性实现消息分发的机制，能通知到各方主体。对于新能源相关数据的采集，以分布式能源物联网终端和消息队列作为通信基础，实现信息接收，在进一步解析之后落实分布式存储，其中分布式能源物联网连接的关系图如图3所示。

图3 分布式能源物联网连接的关系图

在运用电网调度防误系统的过程中，先是会指定MQ消息队列上的主题，明确消息者和生产者间关系，该主题也会接收所有物联网终端所发送的消息，再依据消息堆积的状况对实例数量加以设置，确保快速处理所有消息。物联网重点负责将采集到的数据消息封装处理，而这些消息中都包含了ClientID，ClientID则是划分为DeviceID以及ProductID，前者具有唯一性，按照不同分布式电源标记序列号，在初始化设置过程中使主题和唯一的DeviceID搭建起联系。物理网终端会借助MQTT协议发送数据消息，其成为了生产者身份，而新能源数据采集应用实例则是按照预设方式接收主题信息，成为了消费者身份，整体即为一次通信的过程［4］。

2.2 Map Reduce并行计算技术

在电网调度防误系统的设计中，其云端计算功能需要采用线性方程分解方法，实现系统内数据的并行迭代，为了保证良好处理，通常会利用结合Map Reduce思想的并行计算技术，实际处理运算时，还可将整体抽象划分为Map步骤与Reduce步骤，前者主要是计算生成中间结果，每个解在经过一定迭代运算后其收敛精度达标即可结束，而Reduce步骤则是合并处理所有得到的中间结果，简单来说，其思想是指将处理额数据集拆分为多个独立运行的Map处理任务，将其分布到不同计算节点当中，而获得最终结果，需要利用Reduce的合并功能。这种并行计算方法的特点是能够提高计算效率，使电网调度防误系统的灵敏度更高。以Map输入与Reduce输出作为键值，列出key／value形式表达式如式（1）和式（2）所示：

式中，（k1，v1）表示的是单个计算任务，计算获得的中间结果即为list（k2，v2），整体数据的流动与保存形式为键值对，Reduce步骤中会将具有相同键的值规约合并处理，从而得到最终结果。

在迭代计算过程中会运用以下递归公式，其中，初始输入的数据用R0来表示，每次迭代时都保持不变的系数为L，Ri则是指迭代到第i次之后输出的最终结果。

2.3 哈希算法动态秘钥加解密技术

基于云计算的电网调度防误系统运行中，为保证安全，通常会采用状态估计算法及时修正数据，避免出现安全隐患。但除此之外，以时间为标准的哈希算法动态秘钥加解密技术方法也是采集数据中有力的保障。在时间推移过程中，数据报文加密后也会有不同呈现，使其破解难度增加，而动态秘钥算法主要在固定化装置中体现，在数据采集之后，也要对消息做进一步加密处理，云平台的接收终端先是解密初始消息，再针对解密后的明文采用哈希算法进行摘要，固定时间段中接收的加密消息摘要值也要实施解密，其他数据和初始数据消息在传输长度上存在差异。除此之外，也可在终端采用更为安全的技术保护数据，比如说设计其他类型的接收秘钥，在数据采集后的解密中，直接从调度防误系统中接收秘钥并开展解密。

3 结束语

综上所述，以云计算技术为基础的电网调度防误系统能够在新时期提高电网调度质量水平，也能使新能源数据采集的成本进一步降低，促使电网公司的经济效益提高。由本文分析可知，基于云计算的电网调度防误系统关键技术包括：MQTT协议数据传输技术、Map Reduce并行计算技术、哈希算法动态秘钥加解密技术。