面向智能配電網(wǎng)的大數(shù)據(jù)統(tǒng)一支撐平臺(tái)體系與構(gòu)架

劉 巍 黃 曌 李 鵬 李 錳 丁 巖

（1.國(guó)網(wǎng)河南省電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院 鄭州 450052 2.湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院 長(zhǎng)沙 410082）

1 引言

伴隨著智能配電網(wǎng)的全面建設(shè)，以物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算為代表的新一代IT 技術(shù)得到廣泛應(yīng)用，電力數(shù)據(jù)資源開(kāi)始急劇增長(zhǎng)并形成了一定的規(guī)模，“電力大數(shù)據(jù)”應(yīng)運(yùn)而生，與中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展緊密聯(lián)系。2011年5 月，麥肯錫公司發(fā)布了關(guān)于大數(shù)據(jù)的調(diào)研報(bào)告《大數(shù)據(jù)：下一個(gè)前沿，競(jìng)爭(zhēng)力、創(chuàng)新力和生產(chǎn)力》，報(bào)告指出：大數(shù)據(jù)是指無(wú)法在一定時(shí)間內(nèi)用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合[1]。因而面對(duì)海量電網(wǎng)業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，需要發(fā)展相應(yīng)的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，以適應(yīng)智能配電網(wǎng)的需求。

2 智能配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的來(lái)源

智能配電網(wǎng)的大數(shù)據(jù)來(lái)源于電力系統(tǒng)的各個(gè)環(huán)節(jié)，包括[2]：

（1）各種裝置實(shí)時(shí)采集的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)。例如目前美國(guó)的100個(gè)PMU 裝置一天收集62 億個(gè)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量約為60GB。此外，大量的分布式能源需要進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和控制，電動(dòng)汽車(chē)電池的充放電狀態(tài)也需進(jìn)行監(jiān)測(cè)以避免無(wú)序充放電對(duì)電網(wǎng)造成負(fù)面影響。

（2）由調(diào)度中心收集的中央數(shù)據(jù)。例如國(guó)內(nèi)常規(guī)的調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)含有數(shù)十萬(wàn)個(gè)采集點(diǎn)，積累了大量電網(wǎng)運(yùn)行、生產(chǎn)管理和市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的寶貴數(shù)據(jù)，成為數(shù)據(jù)需求的密集地，配用電數(shù)據(jù)中心達(dá)到百萬(wàn)甚至千萬(wàn)級(jí)。

（3）生產(chǎn)管理系統(tǒng)（PMS）、地理信息系統(tǒng)（GIS）等業(yè)務(wù)系統(tǒng)在使用過(guò)程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)。例如來(lái)自SG186 系統(tǒng)的區(qū)域用戶(hù)負(fù)荷數(shù)據(jù)、來(lái)自PMS 系統(tǒng)的變電站及線(xiàn)路地理分布信息、來(lái)自SCADA 系統(tǒng)的現(xiàn)狀設(shè)備負(fù)荷水平等，與地理信息系統(tǒng)結(jié)合，形成了基于GIS 的空間海量數(shù)據(jù)。

3 大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

智能電網(wǎng)的大數(shù)據(jù)具備“4V”特征[2-4]，類(lèi)型多（variety）、變化快（velocity）、規(guī)模大（volume）和價(jià)值密度低（value）。如圖1 所示：

圖1 智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)Fig.1 Features of big data of smart grid

（1）數(shù)據(jù)類(lèi)型繁多。電網(wǎng)數(shù)據(jù)廣域分布、種類(lèi)眾多，包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、多媒體數(shù)據(jù)、時(shí)間序列數(shù)據(jù)等各類(lèi)結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，各類(lèi)數(shù)據(jù)查詢(xún)與處理的頻度和性能要求也不盡相同。針對(duì)海量異構(gòu)數(shù)據(jù)，依據(jù)IEC61970 構(gòu)建統(tǒng)一的電力公共數(shù)據(jù)模型進(jìn)行規(guī)范表達(dá)，可有效實(shí)現(xiàn)各類(lèi)業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間的信息交互和數(shù)據(jù)共享。

（2）數(shù)據(jù)變化速度快。這對(duì)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理能力提出了更高的要求，有研究表明，正常運(yùn)行的SCADA 系統(tǒng)如接收到監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)延時(shí)超過(guò)50ms，即將導(dǎo)致錯(cuò)誤的控制策略，因而必須在短時(shí)內(nèi)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以支持決策制定。

（3）數(shù)據(jù)量巨大。由傳統(tǒng)電網(wǎng)的TB 級(jí)別，躍升到PB 級(jí)別。常規(guī)SCADA 系統(tǒng)10 000個(gè)遙測(cè)點(diǎn)，按采樣間隔 3～4s 計(jì)算，每年產(chǎn)生 1.03TB 數(shù)據(jù)（1.03TB=12 字 節(jié)/幀×0.3 幀/s×10 000 遙 測(cè) 點(diǎn)×86 400s/天×365 天）；廣域相量測(cè)量系統(tǒng)10 000個(gè)遙測(cè)點(diǎn)，采樣率可以達(dá)到100次/s，每年產(chǎn)生495TB的數(shù)據(jù)。

（4）價(jià)值密度低。以非結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù)為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過(guò)程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅有1～2s。在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)中存在同樣問(wèn)題，所采集的絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)都是正常數(shù)據(jù)，只有極少量的異常數(shù)據(jù)，而異常數(shù)據(jù)是狀態(tài)檢修的最重要依據(jù)。此外還會(huì)采集到包含著噪聲、數(shù)據(jù)缺失等不確定因素質(zhì)量較差的數(shù)據(jù)，所以需要通過(guò)聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)、分類(lèi)等挖掘工具，從海量數(shù)據(jù)中提取出有用信息。

4 大數(shù)據(jù)統(tǒng)一支撐平臺(tái)設(shè)計(jì)

智能配電網(wǎng)的數(shù)據(jù)來(lái)源于各類(lèi)系統(tǒng)，存在不同的平臺(tái)和數(shù)據(jù)格式，大多相互獨(dú)立，異構(gòu)性嚴(yán)重，需要構(gòu)建公共模型進(jìn)行規(guī)范表達(dá)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合，為上層應(yīng)用提供通用的信息交互平臺(tái)；同時(shí)通過(guò)對(duì)電力大數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理分析，充分利用累積的數(shù)據(jù)資源，依據(jù)業(yè)務(wù)需求挖掘出數(shù)據(jù)潛在價(jià)值，對(duì)于分析電網(wǎng)在線(xiàn)安全分析及故障診斷、間歇性分布式電源出力預(yù)測(cè)、孤島檢測(cè)、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)分析、故障搶修決策等具有重要意義；此外，還可借助可視化的數(shù)據(jù)展示手段，通過(guò)交互可視界面展現(xiàn)電力數(shù)據(jù)的價(jià)值，為高層管理人員提供輔助決策分析功能，并為配電網(wǎng)系統(tǒng)的運(yùn)行監(jiān)視、調(diào)度控制、規(guī)劃分析等提供有力保障。綜上考慮，設(shè)計(jì)智能配電網(wǎng)的大數(shù)據(jù)統(tǒng)一支撐平臺(tái)體系如圖2 所示。

4.1 數(shù)據(jù)管理

智能配電網(wǎng)的大數(shù)據(jù)管理包括數(shù)據(jù)采集、電力公共信息模型建立、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等過(guò)程，配電自動(dòng)化系統(tǒng)和計(jì)量系統(tǒng)依照IEC61850/60870 的通信規(guī)約，向前置機(jī)服務(wù)器發(fā)送數(shù)據(jù)報(bào)文，前置機(jī)完成解析，再傳輸至信息交互總線(xiàn)；PMS、GIS 等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)則通過(guò)接口適配器匯聚至信息交互總線(xiàn)處。以上數(shù)據(jù)來(lái)自不同數(shù)據(jù)源，需通過(guò)IEC61970 公共信息模型標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一化格式，進(jìn)行規(guī)范后的數(shù)據(jù)再存放入存儲(chǔ)系統(tǒng)。

圖2 面向智能配電網(wǎng)的大數(shù)據(jù)統(tǒng)一支撐平臺(tái)體系Fig.2 United platform of big data for smart grid

4.1.1 數(shù)據(jù)采集

智能配電網(wǎng)的各種終端裝置，如RTU、DTU、TTU、FTU，以及計(jì)量終端，通過(guò)特定的通信協(xié)議向數(shù)據(jù)平臺(tái)提供實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)文件和數(shù)據(jù)報(bào)文，數(shù)據(jù)采集主要過(guò)程為[5]：

（1）數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)作為Socket 服務(wù)啟動(dòng)偵聽(tīng)服務(wù)，并且終端設(shè)備作為Socket 客戶(hù)端連接到數(shù)據(jù)采集服務(wù)端；

（2）終端設(shè)備通過(guò)通信規(guī)約傳送信息，向通信模塊告知自身邏輯地址；

（4）數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)與終端設(shè)備穩(wěn)定連接，通過(guò)前置集群，完成報(bào)文解析。

數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)還包括通信鏈路管理、通道管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理等功能。通信鏈路和通道管理主要包括維護(hù)各類(lèi)終端的通信鏈路、通道狀態(tài)，以及根據(jù)通信鏈路切換主備通道等功能；數(shù)據(jù)質(zhì)量管理針對(duì)采集到的各類(lèi)數(shù)據(jù)，分析判斷其數(shù)據(jù)質(zhì)量并進(jìn)行標(biāo)記[6]。

4.1.2 公共信息模型

經(jīng)前置機(jī)解析后得到的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)需要按照統(tǒng)一規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行存儲(chǔ)，而不是簡(jiǎn)單的堆砌，以實(shí)現(xiàn)異構(gòu)業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)共享。依據(jù)IEC61970 中的公共信息模型（CIM）進(jìn)行一體化設(shè)計(jì)，將數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為CIM/E 格式，以E 語(yǔ)言作為載體屏蔽各個(gè)異構(gòu)數(shù)據(jù)源的多樣性和差異性，實(shí)現(xiàn)無(wú)差別數(shù)據(jù)傳輸，集成為全局業(yè)務(wù)系統(tǒng)查詢(xún)使用，從而具備更優(yōu)良的數(shù)據(jù)一致性，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)模型自動(dòng)同步[7]。

CIM/E是在IEC 61970 電力系統(tǒng)公用數(shù)據(jù)模型的基礎(chǔ)上，為解決CIM/XML 方式進(jìn)行描述的效率問(wèn)題而開(kāi)發(fā)的一種新型高效的電力系統(tǒng)模型數(shù)據(jù)描述規(guī)范，具有簡(jiǎn)潔、高效的特點(diǎn)，適用于描述大型電網(wǎng)模型。CIM/E 模型的交換機(jī)制如圖3 所示，電力系統(tǒng)模型能被轉(zhuǎn)換導(dǎo)出為一個(gè)CIM/E 文檔，該文檔可被解析，其中的信息可被導(dǎo)入到一個(gè)外部系統(tǒng)中[8]。

圖3 CIM/E 模型交換機(jī)制Fig.3 Interchange mechanism of CIM/E

其中，CIM/E 模式定義了文檔中需要的所有類(lèi)和屬性，類(lèi)名用來(lái)標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)塊，屬性名稱(chēng)是文檔中的屬性行或?qū)傩粤?，用“@”引導(dǎo)。CIM/E 模式可以是CIM 的子集，也可以擴(kuò)展。CIM/E 數(shù)據(jù)是純文本數(shù)據(jù)，主要通過(guò)對(duì)文本中每行第一個(gè)字符或前兩個(gè)字符的使用，達(dá)到規(guī)范格式的目的。

4.1.3 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)（如Oracle 等）主要存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，具有便捷的數(shù)據(jù)查詢(xún)分析能力、按照嚴(yán)格規(guī)則快速處理事務(wù)的能力以及多用戶(hù)并發(fā)訪問(wèn)能力，可以保證數(shù)據(jù)的安全性。通過(guò)SQL 查詢(xún)語(yǔ)言及強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力以及較高的程序與數(shù)據(jù)獨(dú)立性等優(yōu)點(diǎn)得到廣泛應(yīng)用。但是隨著智能配電網(wǎng)建設(shè)的加速，地理信息系統(tǒng)以及圖片、音視頻等各種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)已超過(guò)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的管理范疇，同時(shí)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)PB 級(jí)別的海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和快速訪問(wèn)能力受限，需要發(fā)展起新的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，以滿(mǎn)足智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)快速訪問(wèn)、大規(guī)模數(shù)據(jù)分析的需求[2]。云實(shí)時(shí)存儲(chǔ)平臺(tái)架構(gòu)主要存儲(chǔ)海量采集數(shù)據(jù)及計(jì)算數(shù)據(jù)，通過(guò)構(gòu)建分片集群實(shí)現(xiàn)靈活可擴(kuò)展的分布式存儲(chǔ)，當(dāng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)器無(wú)法滿(mǎn)足大規(guī)模智能用電信息存儲(chǔ)時(shí)，可直接添加新的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，緩解存儲(chǔ)服務(wù)器壓力，為后續(xù)的挖掘分析提供良好的數(shù)據(jù)支撐[9]。

云實(shí)時(shí)存儲(chǔ)系統(tǒng)將數(shù)據(jù)分散在多臺(tái)獨(dú)立的存儲(chǔ)服務(wù)器上，將節(jié)點(diǎn)分為三類(lèi)角色：主服務(wù)器（master server）、數(shù)據(jù)塊服務(wù)器（chunk server）與客戶(hù)端（client）?？蛻?hù)端首先訪問(wèn)主服務(wù)器，獲得將要進(jìn)行交互的數(shù)據(jù)塊服務(wù)器信息，然后直接訪問(wèn)相應(yīng)的數(shù)據(jù)塊服務(wù)器完成數(shù)據(jù)的選取?？蛻?hù)端與主服務(wù)器之間只有控制信息流，與數(shù)據(jù)塊服務(wù)器之間只有數(shù)據(jù)信息流，可以極大降低主服務(wù)器的負(fù)載，使系統(tǒng)的I/O 高度并行工作，從而滿(mǎn)足智能配電網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)的需要。

“小說(shuō)正是作者四十歲以后所走的內(nèi)在之路處處碰壁后寫(xiě)的一份披露內(nèi)心的驚心動(dòng)魄的記錄”③,《荒原狼》作為黑塞自己向內(nèi)探尋四處碰壁的產(chǎn)物,也是一種心靈探索的實(shí)驗(yàn)，探索關(guān)于如何走出孤獨(dú)的陰影與自我救贖的問(wèn)題。

4.2 數(shù)據(jù)處理

針對(duì)智能配電網(wǎng)的大數(shù)據(jù)，借助虛擬機(jī)實(shí)現(xiàn)資源的虛擬化，再結(jié)合Hadoop 開(kāi)源云計(jì)算技術(shù)，采用基于MapReduce 的電量數(shù)據(jù)并行處理系統(tǒng)，一方面保證智能配電網(wǎng)海量狀態(tài)數(shù)據(jù)的可靠性和高效處理，同時(shí)為后續(xù)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用，提供高性能的并行算法開(kāi)發(fā)環(huán)境。流程架構(gòu)如圖4 所示。

圖4 大數(shù)據(jù)處理流程Fig.4 Flow-process diagram of big data

4.2.1 資源虛擬化

在基礎(chǔ)設(shè)施層采用廉價(jià)的服務(wù)器集群，廉價(jià)服務(wù)器集群的機(jī)器故障率大，而分布式的冗余存儲(chǔ)系統(tǒng)恰好可有效彌補(bǔ)硬件上的缺陷，保障數(shù)據(jù)的可靠性。借助虛擬機(jī)監(jiān)視器或虛擬化平臺(tái)對(duì)服務(wù)器、存儲(chǔ)設(shè)備與網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等硬件資源進(jìn)行虛擬化，以消除硬件資源帶來(lái)的差異性，以虛擬機(jī)為單位進(jìn)行統(tǒng)一的自動(dòng)化管理，一方面可以提高資源的利用率，另一方面可使管理維護(hù)人員專(zhuān)注于虛擬機(jī)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的維護(hù)，簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)中心的管理與維護(hù)工作[9]。以服務(wù)器虛擬化過(guò)程為例，在一臺(tái)物理服務(wù)器之上構(gòu)建虛擬化抽象層，采用虛擬機(jī)監(jiān)視器或虛擬化平臺(tái)，負(fù)責(zé)服務(wù)器的抽象、資源的調(diào)度與管理，將不同系統(tǒng)分別運(yùn)行在獨(dú)立的虛擬機(jī)之上，從而將一個(gè)服務(wù)器虛擬成若干個(gè)虛擬機(jī)，提高服務(wù)器的資源利用率。但是同時(shí)應(yīng)確保虛擬機(jī)之間的完全隔離，某一個(gè)虛擬機(jī)崩潰不會(huì)影響到其他虛擬機(jī)，并能及時(shí)從故障中恢復(fù)，從而確保運(yùn)行的可靠性[10]。

4.2.2 云計(jì)算平臺(tái)層

為了實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行，需要在智能配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)提供的海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，根據(jù)系統(tǒng)的需求進(jìn)行大規(guī)模電力系統(tǒng)計(jì)算、分析、優(yōu)化、設(shè)計(jì)和決策，包括潮流計(jì)算、暫態(tài)穩(wěn)定計(jì)算、狀態(tài)估計(jì)、故障分析、數(shù)據(jù)挖掘與智能決策等。云計(jì)算可以為電力系統(tǒng)計(jì)算提供高性能的并行處理能力，此外還可提供并行編程模式使并行算法的開(kāi)發(fā)變得簡(jiǎn)單方便。

在云計(jì)算平臺(tái)層，以虛擬機(jī)為單位構(gòu)建Web 服務(wù)器集群、應(yīng)用服務(wù)器集群與數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器集群作為數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行環(huán)境。采用云計(jì)算的分布式文件系統(tǒng)HDFS、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)HBase，完成基于MapReduce 的大數(shù)據(jù)并行處理[11]，進(jìn)而生成多維度的分析性數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，為電力系統(tǒng)大規(guī)模計(jì)算分析、數(shù)據(jù)挖掘與輔助決策等應(yīng)用提供穩(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)支撐。

4.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘

處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行ETL，首先把數(shù)據(jù)抽取成文件，再對(duì)數(shù)據(jù)文件進(jìn)行轉(zhuǎn)換和清洗，刪除冗余信息，處理缺失的數(shù)據(jù)信息，消除數(shù)據(jù)噪聲等，最后生成多維度、多粒度的分析型數(shù)據(jù)加載存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是數(shù)據(jù)挖掘的物質(zhì)基礎(chǔ)，為智能配電網(wǎng)的高級(jí)應(yīng)用提供高性能的數(shù)據(jù)環(huán)境。依據(jù)系統(tǒng)不同需求，通過(guò)特定接口訪問(wèn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中相應(yīng)的信息，計(jì)算得到的數(shù)據(jù)結(jié)果存放在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中。此外，存儲(chǔ)于云系統(tǒng)中的電網(wǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)設(shè)置的周期天數(shù)后也將自動(dòng)轉(zhuǎn)存入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，這些數(shù)據(jù)都作為配電網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行的歷史記錄信息，為配電網(wǎng)在線(xiàn)運(yùn)行安全評(píng)估、間歇性分布式電源的功率預(yù)測(cè)、電氣設(shè)備的故障識(shí)別等分析應(yīng)用，以及高層人員的決策提供非常重要的參考價(jià)值。

面對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行過(guò)程中迅速膨脹的數(shù)據(jù)信息量，需要通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘分析工具，了解系統(tǒng)本身在各種條件和工況下的屬性，把數(shù)據(jù)與信息進(jìn)行快速有效的加工、提煉，以發(fā)現(xiàn)更深層次的規(guī)律，為高級(jí)應(yīng)用打下堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，同時(shí)保證電力系統(tǒng)的安全性、經(jīng)濟(jì)性和可靠性，提供更快更有效的決策支持。數(shù)據(jù)挖掘是人工智能與數(shù)據(jù)庫(kù)相結(jié)合的產(chǎn)物，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、以及聚類(lèi)、決策樹(shù)等人工智能領(lǐng)域的常規(guī)方法[12]。

以電力設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)為例，關(guān)鍵在于對(duì)電力設(shè)備狀態(tài)準(zhǔn)確評(píng)估，需收集設(shè)備的相關(guān)信息，包括設(shè)備的基礎(chǔ)信息、歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)及設(shè)備缺陷信息等。通過(guò)對(duì)設(shè)備歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和缺陷信息進(jìn)行挖掘，通過(guò)分析數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中不同數(shù)據(jù)屬性之間存在的潛在關(guān)系，找出滿(mǎn)足支持度和置信度的關(guān)系規(guī)則，得出設(shè)備缺陷情況下的特征值和設(shè)備關(guān)聯(lián)參數(shù)值，方便用戶(hù)對(duì)設(shè)備的歷史情況進(jìn)行查詢(xún)和使用；設(shè)備當(dāng)前在線(xiàn)監(jiān)測(cè)值從實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)或試驗(yàn)中獲得，包括溫度、油中氣壓、氣體質(zhì)量等作為被分析對(duì)象；設(shè)備健康狀況分析就是以數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果為依據(jù)，對(duì)設(shè)備當(dāng)前監(jiān)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比分析，判斷當(dāng)前設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)是否正常。設(shè)備運(yùn)行分析流程如圖5 所示[13]。

圖5 設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)分析流程Fig.5 Flow chart of equipment running states

4.4 數(shù)據(jù)展示

面對(duì)海量的智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)，如何在有限的屏幕空間下，以一種直觀、容易理解的方式展現(xiàn)給用戶(hù)，是一項(xiàng)非常有挑戰(zhàn)性的工作?？梢暬椒ㄒ驯蛔C明為一種解決大規(guī)模數(shù)據(jù)分析的有效方法，并在實(shí)踐中得到廣泛應(yīng)用?？梢暬ㄟ^(guò)一系列復(fù)雜的算法將電網(wǎng)數(shù)據(jù)通過(guò)表格、棒餅圖、曲線(xiàn)、報(bào)表等多樣化的表現(xiàn)形式展示給調(diào)度員。在電力系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)大都與空間位置或?qū)ο笥幸欢?lián)系，因而在時(shí)間序列數(shù)據(jù)可視化中，不可避免要涉及到時(shí)間、空間2個(gè)維度相互融合的研究?jī)?nèi)容，可以采取在3D GIS 的基礎(chǔ)上進(jìn)行開(kāi)發(fā)，在原有空間維度可視化的基礎(chǔ)上合理融合時(shí)間維度的可視化[14]，例如圖6 所示三維潮流圖，采用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，將地理背景三維化，并將電網(wǎng)中各種設(shè)備建立三維模型并進(jìn)行顯示，這種潮流圖能與調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)有效結(jié)合，并且具有更逼真的展示效果[15]。

此外可視化技術(shù)還可為調(diào)度工作人員提供交互工具，有效利用人的視覺(jué)系統(tǒng)，并允許實(shí)時(shí)改變數(shù)據(jù)處理和算法的參數(shù)，可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察以及定性、定量分析。

圖6 三維潮流圖Fig.6 Three dimensional distributions of power flow

5 結(jié)論

隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，智能電網(wǎng)建設(shè)不斷深入和改進(jìn)，電網(wǎng)運(yùn)行和設(shè)備監(jiān)測(cè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)類(lèi)型逐漸多樣化，數(shù)據(jù)時(shí)效性在不斷提高，逐漸構(gòu)成了當(dāng)今電力系統(tǒng)行業(yè)和信息學(xué)界所關(guān)注的大數(shù)據(jù)。本文在探索大數(shù)據(jù)環(huán)境下業(yè)務(wù)系統(tǒng)的潛在需求基礎(chǔ)上，建立了面向智能配電網(wǎng)的大數(shù)據(jù)統(tǒng)一支撐平臺(tái)體系與構(gòu)架，主要工作包括：

（1）數(shù)據(jù)管理：基于IEC61970 標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間的信息融合，并基于云存儲(chǔ)完成海量數(shù)據(jù)的存放；

（2）數(shù)據(jù)處理：將資源虛擬化和云處理技術(shù)應(yīng)用于大數(shù)據(jù)體系中，實(shí)現(xiàn)海量信息的高效快速處理；

（3）數(shù)據(jù)挖掘：有效的挖掘分析手段為智能配電網(wǎng)的高級(jí)應(yīng)用提供了技術(shù)支撐；

（4）數(shù)據(jù)展示：時(shí)空維度結(jié)合的展示方法可將電網(wǎng)信息準(zhǔn)確、直觀提供給用戶(hù)或工作人員。

[1]趙云山,劉煥煥.大數(shù)據(jù)技術(shù)在電力行業(yè)的應(yīng)用研究[J].電信科學(xué),2014,1:57-62.Zhao Yushan,Liu Huanhuan.Research on application of big data technique in electricity power industry[J].Telecommunications Science,2014,1:57-62.

[2]宋亞奇,周?chē)?guó)亮,朱永利.智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)[J].電網(wǎng)技術(shù),2013,37(4):927-935.Song Yaqi,Zhou Guoliang,Zhu Yongli.Present status and challenges of big data processing in smart grid[J].Power System Technology,2013,37(4):927-935.

[3]劉道新,胡航海,張健,等.大數(shù)據(jù)全生命周期中關(guān)鍵問(wèn)題研究及應(yīng)用[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2014,34(0):1-6.Liu Daoxin,Hu Hanghai,Zhang Jian,et al.Research on key issues of big data lifecycle and its applications[J].Proceedings of the CSEE,2014,34(0):1-6.

[4]張引,陳敏,廖小飛.大數(shù)據(jù)應(yīng)用的現(xiàn)狀與展望[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展,2013,50:216-233.Zhang Yin,Chen Min,Liao Xiaofei.Big data applications:a survey[J].Journal of Computer Research and Development,2013,50:216-233.

[5]楊鳳欣.電能信息采集與管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].電子科技大學(xué),2013.

[6]蘇大威,李云鵬,等.配用電統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集與信息支撐平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)[J].電力自動(dòng)化設(shè)備,2014,34(9):166-172.Su Dawei,Li Yunpeng,et al.Architecture design of unified data collection and information support platform for power distribution and utilization[J].Electric Power Automation Equipment,2014,34(9):166-172.

[7]Nigel Hargreaves,Smart grid interoperability use cases for extending electricity storage modeling within the IEC common information model[J].Universities Power Engineering Conference(UPEC),2012:1-6.

[8]辛耀中,米為民,蔣國(guó)棟,等.基于 CIM/E 的電網(wǎng)調(diào)度中心應(yīng)用模型信息共享方案[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2013,37(8):1-5.Xin Yaozhong,Mi Weimin,Jiang Guodong,et al.Scheme of application model information sharing between control centers based on CIM/E[J].Automation of Electric Power Systems,2013,37(8):1-5.

[9]宋振偉.用電信息采集系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的云存儲(chǔ)設(shè)計(jì)[D].山東大學(xué),2014.

[10]王德文.基于云計(jì)算的電力數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)架構(gòu)及其關(guān)鍵技術(shù)[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2012,36(11):67-71.Wang Dewen.Basic framework and key technology for a new generation of data center in electric power corporation based on cloud computation[J].Automation of Electric Power Systems,2012,36(11):67-71.

[11]王德文,劉楊.一種電力云數(shù)據(jù)中心的任務(wù)調(diào)度策略[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2014,38(8):61-66.Wang Dewen,Liu Yang.A task scheduling strategy of cloud data center in electric power corporation[J].Automation of Electric Power Systems,2014,38(8):61-66.

[12]林峰,胡牧,蔣元晨,等.電力調(diào)度綜合數(shù)據(jù)平臺(tái)體系結(jié)構(gòu)及相關(guān)技術(shù)[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2007,31(1):61-64.Lin Feng,Hu Mu,Jiang Yuanchen,et al.Architecture and related techniques of a power dispatching data platform[J].Automation of Electric Power Systems,2007,31(1):61-64.

[13]楊國(guó)慶,張宇.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力設(shè)備狀態(tài)檢修中的應(yīng)用[J].上海電力學(xué)院學(xué)報(bào),2012,28(2):176-180.Yang Guoqing,Zhang Yu.Application of data mining technology in power equipment condition-based overhaul[J].Journal of Shanghai University of Electric Power,2012,28(2):176-180.

[14]朱全勝,孫怡,李衛(wèi)東.智能電網(wǎng)中EMS 人機(jī)交互的關(guān)鍵技術(shù)[J].電力自動(dòng)化設(shè)備,2011,31(8):117-121.Zhu Quansheng,Sun Yi,Li Weidong.Key technologies of human computer interaction in EMS of smart grid[J].Electric Power Automation Equipment,2011,31(8):117-121.

[15]趙林,王麗麗,劉艷,等.電網(wǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)控可視化技術(shù)研究與分析[J].電網(wǎng)技術(shù),2014,38(2):539-542.Zhao Lin,Wang Lili,Liu Yan,et al.Research and analysis on visualization technology for power grid real-time monitoring[J].Power System Technology,2014,38(2):539-542.