基于分布式和微服务技术的电能质量监测系统设计与应用

武永强，张一帆，王宇强，杨 洋，梁 帅，贾俊青，郭 杉

（1.内蒙古电力（集团）有限责任公司锡林郭勒供电分公司，内蒙古 锡林浩特 026000；2.内蒙古电力（集团）有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司，呼和浩特 010020；3.内蒙古自治区新型电力系统智能电网企业重点实验室，呼和浩特 010020）

0 引言

电能质量的主要目标是优质供电，指标涵盖电压偏差、谐波、电压波动与闪变、电压暂降等[1-2]。近年来，为应对全球化石能源枯竭及环境问题，我国大力发展以光伏、风电为代表的环境友好型可再生能源。大多数可再生能源通过电力电子接口并网，使得电网呈现高比例可再生能源和高比例电力电子设备的双高特征，“双高”电网下电能质量机理更为复杂[3-4]。文献[5]对风储联合系统接入电网公共连接点的电能质量指标进行评估和分析。文献[6]总结了新能源接入下的电网建模方法。文献[7]开展海上风电场谐波异常原因分析。文献[8]基于谐波特性及交互影响、研究方法原理和谐波抑制三方面，对光伏并网中的谐波问题进行分析。随着越来越多高精尖制造业的变频器、交流接触器等设备接入电网，这些设备对电压暂降尤为敏感，据统计，电压暂降投诉问题占所有电能质量问题的80%[9-11]。据了解，2017年各电网公司已建设了相应的电能质量监测和分析系统，文献[12]阐述了当时电能质量监测系统架构和功能。随着“云大物移智链边”等新技术快速发展，电网数字化已成为各电网企业转型的战略目标。2020年8月，国务院发布了《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》明确了国有企业数字化转型的基础、方向、重点和举措。据此，国家电网公司发布的《能源数字化转型白皮书（2021）》明确指出，通过“三融三化、三条主线”推进国网数字化转型，其中“三化”包括架构中台化以构建企业级共享平台；南方电网发布的《数字南网白皮书》确定了“采用当前先进、成熟的‘云、大、物、移、智’、微服务、数字孪生、区块链等数字技术，构建关键技术平台和各大数字业务平台”的技术路线；内蒙古电力（集团）有限责任公司制定了《公司“十四五”生产技术发展规划》和《公司生产管理数字化转型指导意见》，并建设了“生产精益化管理平台”“配电自动化主站系统”等数字化重点项目。

目前微服务、分布式等技术是实现电网数字化的重要路线。然而，从文献[12]可知，已建设的电能质量监测系统框架老旧，在装置接入、计算性能、存储能力等方面存在瓶颈，难以满足电网数字化发展要求。为此，亟需在电网数字化发展目标引领下面向电能质量发展新需求设计全新的电能质量监测系统。本文基于分布式与微服务技术设计开发了电能质量监测系统，并以电能质量录波数据实测故障定位为例，分析该系统电能质量深化应用能力。

1 电能质量监测系统技术架构

1.1 系统架构

本文基于微服务等思想设计了电能质量监测系统框架，如图1所示。该框架通过Nginx实现负载均衡，以API 路由网关分配请求响应从而选择具体的服务；系统功能由基础服务集群和聚合服务集群提供，基础服务包括缓存服务、配置服务等；聚合服务则是融合多个基础服务满足复杂应用需求，如谐波溯源、电压暂降定位等。同时，面向的服务具体灵活补充基础实施组件，如指标监控等。

图1 电能质量监测系统具体架构Fig.1 Specific architecture of power quality monitoring system

1.1.1 服务层

服务层根据电能质量需求拆分为多个基础服务，这些基础服务可满足系统的最小应用需求。基础服务包括缓存服务、配置服务、模型服务、数据服务、权限服务等。以日志服务为例，它支撑系统日常运维，提供日志存储和查询，并为系统的监控提供数据基础。日志服务处理流程见图2，日志服务基于ELK组件来实现日志数据的存储和搜索要求。

图2 日志服务处理流程Fig.2 Log service processing flow

1.1.2 聚合层

聚合层是面向电能质量业务更高级深入的应用设计，通过基础服务的组合和叠加，同时也根据使用需求扩展更复杂的服务。以谐波溯源为例，它是一个聚合应用，从现有基础服务读取基础数据，以容器技术封装谐波溯源算法程序，进而将结果返回至基础服务展示。

1.1.3 网管层

网管层由多个API 组成，通过API 路由网关分配请求响应从而选择具体的服务，当请求2 次谐波数据查询时，系统根据认为类型和ID转发给具体的API，API 根据预好的任务请求服务提供数据，其实现过程如图3所示。

图3 电能质量监测系统服务架构Fig.3 Service architecture of power quality monitoring system

1.1.4 接入层

接入层为用户提供交互入口，接收用户请求。为了保证多用户、多业务请求流畅性，通过Nginx实现负载均衡。

1.2 关键技术

1.2.1 微服务技术

微服务是一项将单体服务拆分为多个相对独立服务的新技术，基本思想在于围绕业务领域组件创建应用，这些应用可独立进行开发、管理和加速迭代。在分散的组件中使用微服务架构可使整个系统的分工更加明确，每个服务功能更加清晰，减少单体服务模式下模块之间的相关影响。

系统业务服务使用Spring Cloud 微服务技术路线，Spring Cloud 是一系列框架的有序集合。它利用Spring Boot 的开发便利性简化了分布式系统基础设施的开发，如配置中心、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等，通过Spring Boot 的开发风格做到一键启动和部署。将目前比较成熟、经得起实际考验的服务框架组合起来，形成一套稳定和高可用性的分布式服务框架，核心功能包括服务注册和发现、路由、服务和服务之间的调用、负载均衡、断路器、分布式消息传递等。基于微服务技术的电能质量监测系统架构如图4所示。

图4 基于微服务技术的电能质量监测系统架构Fig.4 Architecture of power quality monitoring system based on microservice technology

基于此设计，可在现有电能质量系统中融合包括计量、能源管理、电能监控等领域的应用，有效提升系统的可扩展性和灵活性。

1.2.2 分布式缓存技术

分布式缓存技术用于从装置侧采集的数据进行读写分离，借助分布式管理技术实现数据对磁盘的顺序读写，从而提升读写性能。同时对于计算密集、计算任务无法分解的分析需求（如关联分析算法），通过分布式缓存技术将业务所需数据分布式缓存至内存中，可快速对数据进行多次迭代，缩短数据处理时间，提高数据处理性能。

1.2.3 J2EE架构技术

2 电能质量监测系统功能设计

2.1 通用功能

2.1.1 全景概览

分析和展示全系统电能质量特征，涵盖频率、电压、三相电压不平衡度、闪变等稳态指标及电压暂升、暂降、短时中断等暂态指标总体分布和变化特性。

2.1.2 指标管理

面向终端、测点、变电站，统计台账最新数量、评估台账匹配率，从数据完整性和数据正确性评估数据质量。

2.1.3 报表报告

定时生成各类报表和报告，统计周期涵盖日、周、月、季、年，为专业管理人员和技术人员提供统一的报表报告管理入口，实现常用报表报告的查询和下载。具体包括报表管理（按单位、负荷分类和电压等级统计的合格率报表、超标统计表、现场测试统计表、上传率（3 min 数据完整率）统计表、在线率统计表等）、报告管理。

2.1.4 稳态分析

种植小麦应使用防治技术、生物防治和化学防治技术等。做好小麦田间管理，保证上一季度的小麦与杂草能同时铲除，在秋季时，通过人工方式清除田间则草，防止传播病虫害。在田间播种昆虫性激素药避免昆虫的繁殖，保证对小麦不会有抗药性情况出现。也可使用化学制剂防治纹枯病等，应符合国家标准，防止影响小麦的生长。另外海英使用物理防治手段，通过锄草方法清除干净，帮助土壤增温。

针对单点和区域提供电能质量稳态指标实时数据矢量分析、实时谐波频谱、趋势曲线对比分析、超标统计分析和扰动成因分析等。

2.1.5 暂态分析

统计分析暂态事件信息进行，实现针对单点和区域的电能质量暂态事件的查询、统计，深入分析和数据应用以图表的形式展示多个统计维度下的暂态事件发生情况，以表格的形式展示暂态事件详情及发生原因，统计单点和区域的暂态事件容忍度分布情况，评估单点和区域暂态事件的严重程度。

2.1.6 台账管理

各类电能质量台账的新增、修改、删除、查询及校核。具体包含监测终端台账（电能质量监测终端、电压暂降监测终端）、测试仪器台账、治理设备台账、干扰源台账、敏感重要用户台账、单位台账、变电站台账、用户权限台账、台账问题辅助核查等功能。

2.1.7 运维管理

实时告警提醒异常终端、异常数据及系统故障等问题，为主站运维人员的工作提供工具支撑，以便运维人员迅速定位和解决问题。

2.2 高级应用功能

除上述通用功能外，基于微服务技术设计了专项分析和高级应用功能。以高级应用模块下的电网故障定位为例，通常故障发生时电能质量监测终端将触发高达1024 点/周波精度的录波数据，基于电能质量录波数据实现故障准确定位的具体步骤如下：

步骤1：故障判断。通过电能质量监测终端录波持续时间和故障录波幅值甄别故障录波。

步骤2：零序电流计算。算法需要基于零序电流判断故障，通过傅里叶变化获得零序电流信息。

步骤3：启动故障定位算法。本文提出了一种适用于主配网实际情况的改进正序阻抗法。该方法在正序阻抗法的基础上，考虑了配电网线路参数非均匀分布的情况，以及不同型号导线的参数，提高故障定位计算的准确性，算法流程如图5所示。

图5 故障定位算法流程图Fig.5 Fault localization algorithm flowchart

从图5 可以看出，故障定位算法采用常用的二分法进行搜索和迭代，即先计算各导线分段处的总实际正序电抗与假设在该点发生短路时的故障正序电抗，比较二者的差值，进而确定实际故障点所在的导线分段，再通过二分法逐渐缩小实际故障点的范围，直到二者的差值小于预期值，停止搜索。

3 电能质量监测系统应用分析

3.1 性能分析

2023年初，将本文设计开发的电能质量监测系统部署于某电网通信公司机房，硬件由4 台云服务器组成，操作系统均为centos7.9；数据库采用PG+VM，服务封装于Kubernetes 中。同时，部署了文献[12]开发的电能质量监测系统，与本文开发的系统进行性能对比。

3.1.1 监测点接入能力

文献[12]开发的系统最多可接入128×60个监测点，而本文设计的系统因以微服务技术设计接入规模，因此规模不受软件限制（仅取决于受服务器CPU、内存、磁盘IO等硬件配置）。

3.1.2 存储性能

在1000 个监测点的系统规模下，文献[12]开发的系统每天需约60G 存储空间，而本文设计的系统每天仅需约6G空间。在同样的磁盘资源下，本文开发的系统相比文献[12]开发的系统可多存储9 天的数据，存储性能得到提升。

3.1.3 计算分析性能

文献[12]开发的系统进行计算分析时主要依赖32位的PQDataprocessor 程序，而本文开发的系统计算分析功能采用分布式架构完成，基础的日数据计算分析功能分配至本地，而复杂的计算法分析通过Kettle 管理。在1000 个监测点的系统规模下，文献[12]开发的系统每天仅能完成1.2 天的数据量计算分析，而本文开发的系统每天能统计10 天的数据量，效率同比提升了8.33倍。

3.1.4 查询性能

在3000 个监测点的系统规模下，通过Chrome调试信息统计查询性能，当查询一天10条电能质量稳态指标（3 min间隔），本文开发的系统每个请求耗时均在4 ms 内，全部任务总耗时86 ms；而文献[12]开发的系统需要约2 s。

3.2 运行效果

目前，系统已具备接入1000个电能质量终端的能力。其中，专项分析和高级应用是体现电能质量深化应用的特殊模块，图6 是风电专项功能部分界面，可评估风电接入高低电压过渡故障特征，统计电压暂降和脱网信息等。

图6 专项功能Fig.6 Special function

高级应用功能下，以故障定位为例，当某干线2023-03-24 蔡州干“#16～天农食品专配段”发生三相接地故障时，对应的故障电压和电流波形分别如图7和图8所示。

图7 故障电压波形Fig.7 Voltage waveform recorded during fault

图8 故障电流波形Fig.8 Current waveform recorded during fault

系统基于故障后稳态三相电流、电压相量（从第2000 个采样点开始），利用改进视在阻抗得到的故障位置与真实故障位置相差271 m。

据统计，2023 年以来，该功能定位的最大误差1 382.8 m，最小误差243.7 m，定位精度较为理想。

4 结语

本文基于电能质量业务管理需求，采用分布式与微服务技术设计了电能质量监测管理系统，功能上满足了电能质量基础业务需求；性能上，与文献[12]系统对比，本文开发的系统在接入容量、响应速度等方面均有较大提升。此外，为了挖掘电能质量数据解决实际工程问题，系统开发了高级应用模块，并以电能质量录波数据实现故障定位为例进行了分析。后续，系统将接入区域内更多电能质量数据，根据管理需求优化和完善系统功能，持续提升系统支撑电能质量管理和分析能力。