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    基于Spark平臺的全景電網(wǎng)拓撲分析系統(tǒng)設(shè)計

    2018-08-18 08:23劉晟東陳以

    劉晟東 陳以

    摘要:在智能電網(wǎng)發(fā)展趨勢下,電力網(wǎng)絡(luò)規(guī)模與復(fù)雜性不斷增加,傳統(tǒng)電力拓撲分析方法難以滿足全景大電網(wǎng)對實時性的需求,本文提出一種基于大數(shù)據(jù)框架Apache Spark的全景電網(wǎng)拓撲分析系統(tǒng),實現(xiàn)復(fù)雜電網(wǎng)的實時拓撲分析計算。實驗表明拓撲實時分析性能明顯高于傳統(tǒng)方法。

    關(guān)鍵詞:電力系統(tǒng);大數(shù)據(jù);拓撲分析;Apache Spark

    中圖分類號:TM711 文獻標識碼:A 文章編號:1007-9416(2018)04-0155-01

    電力系統(tǒng)拓撲分析作電力系統(tǒng)分析的基礎(chǔ),是電力系統(tǒng)狀態(tài)估計與仿真的重要組成部分[1]。智能電網(wǎng)的發(fā)展使電網(wǎng)的可靠性需求進一步提高,傳統(tǒng)拓撲分析方式已經(jīng)無法滿足智能電網(wǎng)的需求[2]。為實現(xiàn)全景電網(wǎng)的快速拓撲分析,提出了一種基于Spark平臺的全景電網(wǎng)拓撲分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠處理多廠站互連的全景電網(wǎng)系統(tǒng),在處理復(fù)雜電網(wǎng)時性能與效率優(yōu)于傳統(tǒng)拓撲分析系統(tǒng)。

    1 Apache Spark

    Spark是一個基于內(nèi)存分布式計算的集群計算框架,相較于MapReduce框架,Spark引入了彈性分布式數(shù)據(jù)集(RDD)的概念,將數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中,提高了計算效率[3]。本文所提出的的基于Spark平臺的全景電網(wǎng)拓撲分析系統(tǒng)綜合Spark Streaming與Spark Graphx組件來對復(fù)雜電力系統(tǒng)進行拓撲分析。

    2 基于Spark平臺的全景電網(wǎng)拓撲分析系統(tǒng)

    電網(wǎng)拓撲分析系統(tǒng)主要包括數(shù)據(jù)采集傳輸模塊,消息傳輸模塊,分布式流式計算模塊,以及輸出模塊。

    2.1 數(shù)據(jù)采集與消息模塊

    對于節(jié)點規(guī)模較大的電力系統(tǒng),傳統(tǒng)電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)SCADA會出現(xiàn)性能不足的問題,采用kafka分布式消息系統(tǒng)與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)結(jié)合的方式,能夠提高系統(tǒng)的吞吐量與響應(yīng)速度。采集系統(tǒng)收集廠站內(nèi)部的拓撲信息,按照時間間隔上傳給kafka消息系統(tǒng),Kafka系統(tǒng)將數(shù)據(jù)進行解析分區(qū),傳輸給流計算模塊。

    2.2 拓撲分析與流計算模塊

    運行在Spark集群上的流式計算模塊是本文系統(tǒng)核心部分。流計算程序分為三個步驟:

    步驟1:讀取Kafka系統(tǒng)傳輸數(shù)據(jù),對于輸入信息中包含各個地區(qū)信息的Dstream進行處理,得到包含全網(wǎng)拓撲信息的Dstream。

    步驟2:對步驟1生成的Dstream進行操作,構(gòu)建edgesRDD與verticesRDD并構(gòu)造出拓撲圖,采用GraphX的connect components算法,對拓撲圖進行并行迭代,劃分出拓撲圖的聯(lián)通片。

    步驟3:將步驟2中得出的結(jié)果進行解析存儲。

    3 實驗與分析

    3.1 實驗環(huán)境

    采用CDH平臺搭建了一個由六臺服務(wù)器組成的實驗集群,輸入不同規(guī)模的數(shù)據(jù)對系統(tǒng)進行實驗測試。

    3.2 實驗內(nèi)容與結(jié)果分析

    以五個不同規(guī)模的電力系統(tǒng)對系統(tǒng)進行測試,分別通過深度優(yōu)先搜索法,廣度優(yōu)先搜索法,關(guān)聯(lián)矩陣法與提出的系統(tǒng)進行對比。拓撲分析的耗時對比情況如表1所示,從表中可以發(fā)現(xiàn),對于節(jié)點數(shù)較多的電力系統(tǒng),基于Spark的全景電網(wǎng)拓撲分析系統(tǒng)的計算效率優(yōu)于傳統(tǒng)算法。對于規(guī)模越大的拓撲數(shù)據(jù),基于Spark平臺的拓撲分析系統(tǒng)的計算處理優(yōu)勢越明顯。

    4 結(jié)語

    本文提出一種基于Spark 平臺的全景電網(wǎng)拓撲分析系統(tǒng),采用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)分析大型電網(wǎng)拓撲。通過實驗分析,本系統(tǒng)可提高復(fù)雜電網(wǎng)的拓撲分析效率,并且具有良好的拓展性。

    參考文獻

    [1]徐巖,宋艷爭,張亞剛,等.基于廣域測量系統(tǒng)的改進電網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)識別[J].電網(wǎng)技術(shù),2010,34(9):88-93.

    [2]陳國平,李明節(jié),許濤,等.關(guān)于新能源發(fā)展的技術(shù)瓶頸研究[J].中國電機工程學(xué)報,2017,37(1):20-26.

    [3]Zaharia M, Chowdhury M, Franklin M J, et al. Spark: cluster computing with working sets[C]// Usenix Conference on Hot Topics in Cloud Computing. USENIX Association, 2010:10-10.

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