張少波 姚陽春 湛 鋒
電網(wǎng)調控系統(tǒng)集群分布式實時數(shù)據(jù)庫關鍵技術
張少波 姚陽春 湛 鋒
(上海思源弘瑞自動化有限公司,上海 200240)
隨著特高壓和新能源項目的建設,需要監(jiān)控的數(shù)據(jù)點數(shù)急劇增多,對電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫容量和實時性要求日益提高。傳統(tǒng)只是作為關系庫緩存、查找完全依賴Hash算法的實時數(shù)據(jù)庫因存在數(shù)據(jù)庫下裝、查找速度均隨數(shù)據(jù)點數(shù)增多而變慢的問題而面臨較大挑戰(zhàn)。本文分析電網(wǎng)調控系統(tǒng)中實時數(shù)據(jù)庫的實時性和一致性這兩個核心問題,通過對象線性轉換定位、指針級緊耦合訪問等方案解決實時性的問題,通過增加數(shù)據(jù)版本、支持增量和全量同步等方案解決一致性的問題。在包含60多個計算機節(jié)點、200多萬監(jiān)控數(shù)據(jù)點的地區(qū)級配電網(wǎng)主站項目的工程實踐中驗證了上述方案的可行性。
實時性;緊耦合;分布式;一致性;數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(DBMS)
隨著特高壓交直流混合電網(wǎng)的大規(guī)模建設、新能源發(fā)電的大規(guī)模接入和低碳智能電網(wǎng)建設的加速推進,電力實時數(shù)據(jù)采集的范圍和規(guī)模不斷擴大,監(jiān)控系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)量不斷增加,數(shù)據(jù)規(guī)模已突破百萬級并向千萬級別發(fā)展,這對調控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(database management system, DBMS)的數(shù)據(jù)存儲容量和處理效率提出了更高的要求。
目前,行業(yè)內廠家通常采用“基于關系數(shù)據(jù)庫的實時數(shù)據(jù)庫技術路線”[1],即在關系庫的基礎上采用一些加速處理方法(如基于cache的內存共享或基于Hash表的內存共享),以滿足系統(tǒng)對數(shù)據(jù)處理和存儲的實時性要求,其本質上是以關系數(shù)據(jù)庫為核心的集中式DBMS,這制約了大型電網(wǎng)調控系統(tǒng)的開發(fā)升級,因此設計獨立、完善的分布式實時數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)非常必要。
近年來,互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)的蓬勃發(fā)展催生了一批支持集群甚至不同數(shù)據(jù)中心的分布式并行數(shù)據(jù)庫。以BigTable、Cassandra、MongoDB為代表的NoSQL數(shù)據(jù)庫[2],通過弱化數(shù)據(jù)一致性要求,以獲得更強的系統(tǒng)擴展能力和系統(tǒng)可用性;以VbltDB、Spanner、MemSQL為代表的NoSQL數(shù)據(jù)庫,通過貼近應用的設計來獲得更好的性能和擴展能力。雖然這些分布式DBMS因無法滿足電網(wǎng)調控系統(tǒng)對實時性的要求而不能直接使用,但為調控系統(tǒng)集群分布式DBMS的實現(xiàn)提供了有益的參考[3-4]。
鑒于此,本文圍繞分布式數(shù)據(jù)庫訪問的實時性和數(shù)據(jù)一致性問題,設計一套面向電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)的集群分布式實時數(shù)據(jù)庫,在某地區(qū)配電網(wǎng)自動化主站系統(tǒng)的工程實踐中對本文所提方案的有效性進行驗證。
電力監(jiān)控自動化系統(tǒng)是最典型的工業(yè)監(jiān)控系統(tǒng),實時數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)是其核心支撐平臺,實時數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的實時性、可靠性、擴展性、開放性和穩(wěn)定性,直接決定了整個系統(tǒng)的性能。
1)系統(tǒng)實時性
電力實時監(jiān)視系統(tǒng)要求應用軟件具有很高的數(shù)據(jù)處理速度和控制響應速度,特別是當電力系統(tǒng)發(fā)生突發(fā)異常事件時,短時間內要接收、記錄、處理、報告大量事件。而分析類應用(狀態(tài)估計、在線潮流等)的矩陣和迭代計算量大,對于300個計算節(jié)點的中等規(guī)模電網(wǎng),如果數(shù)據(jù)庫訪問速度能達到500萬次/s,完成狀態(tài)估計全過程的時間接近1s,如果訪問速度只有10萬次/s,則時間將超過5s,此時該軟件已喪失實時性和可用性[5-8]。由此可見,數(shù)據(jù)庫訪問的實時性對監(jiān)控系統(tǒng)特別重要,它直接決定了整個系統(tǒng)是否可用。
2)系統(tǒng)可靠性
電力監(jiān)控自動化系統(tǒng)是電網(wǎng)運行的控制中樞,對其可靠性要求極高,基于分布式的一主多備架構,為提升系統(tǒng)可靠性提供新的解決方案。
3)系統(tǒng)擴展性
分布式存儲技術將海量數(shù)據(jù)分散存儲在多臺服務器,并對其進行統(tǒng)一管理,既能充分挖掘多服務器的處理能力,又能實現(xiàn)處理能力的水平擴展。
4)數(shù)據(jù)庫一致性
DBMS需根據(jù)各類數(shù)據(jù)的特征,實現(xiàn)這些數(shù)據(jù)在系統(tǒng)維護、運行階段增刪和更新操作的自動同步,確保數(shù)據(jù)一致性,以簡化上層應用程序的設計開發(fā),是實現(xiàn)調控系統(tǒng)分布式集群部署的基礎[9]。
因此,調控系統(tǒng)的分布式實時數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的設計,應以實時性為基礎,以擴展性和數(shù)據(jù)一致性為目標,基于簡單、實用、穩(wěn)定的原則,盡可能地提升系統(tǒng)的可用性。
調控系統(tǒng)實時數(shù)據(jù)庫中存儲以電網(wǎng)模型為骨架的當前運行斷面數(shù)據(jù),其數(shù)據(jù)實時刷新,應用程序需實現(xiàn)對全斷面數(shù)據(jù)的秒級掃描訪問,才能滿足電網(wǎng)監(jiān)控的實時性要求。下面針對實時性的關鍵技術進行詳細介紹。
本數(shù)據(jù)庫設計一種高效的數(shù)據(jù)訪問機制:表中每一個對象都有一個惟一的ID(稱為OID)。數(shù)據(jù)庫由對象索引區(qū)和對象數(shù)據(jù)區(qū)組成,用戶需要的表對象都存放在對象數(shù)據(jù)區(qū)。數(shù)據(jù)庫中每個對象都對應一個索引項,索引項中記錄對應對象的物理位置,即對象在數(shù)組中的下標。對象OID由所屬表的ID、對應的索引項在索引數(shù)組中的下標、對象所占內存單元/數(shù)組元素的使用次數(shù)三部分組成。通過對象OID中的索引下標可以直接定位該對象對應索引項的下標,再通過索引項中記錄的對象下標即可直接定位對象物理存儲位置。通過數(shù)組元素的使用次數(shù)累加,實現(xiàn)索引下標的復用,確保對象OID的惟一。整個算法是一種線性轉換的算法,數(shù)據(jù)查找的時間復雜度為O(1)。OID定位如圖1所示。
圖1 OID定位
此外,為了提高數(shù)據(jù)增刪的性能,通過類似鏈表的方式對空閑索引項進行管理。索引項增刪管理的基本原理如圖2所示。
圖2 索引項增刪管理
由上述內容可知,根據(jù)OID可直接計算出對象在實時庫內存中的存儲地址,實現(xiàn)了類似對象指針的功能?;贠ID機制可實現(xiàn)對象間復雜關聯(lián)關系的簡潔高效表達,支持面向對象的數(shù)據(jù)庫模型。該機制具有如下優(yōu)點:
1)自動維護。對象OID由實時數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(real-time database management system, RTDBMS)自動維護,在插入時自動生成,在刪除時自動釋放。
2)惟一性。對象插入時使用計數(shù)自動加一,確保對象空間復用時OID的惟一性。
3)穩(wěn)定性。對象OID不會隨著表中其他對象的增刪而發(fā)生變化,因此OID雖然是數(shù)據(jù)庫內部屬性,但是應用程序也可記錄OID并借助OID實現(xiàn)快速訪問。
4)高效性。通過對象OID可借助相關算法直接換算出對象的物理存儲地址,確保數(shù)據(jù)訪問的實時、高效和O(1)的時間復雜度。
5)簡潔性。通過存儲關聯(lián)對象的OID,即可表達對象間1:1單向引用、1:1雙向引用、1:合成聚集、1:共享聚集等關聯(lián)關系,實現(xiàn)面向對象的數(shù)據(jù)存儲和訪問。
在本實時數(shù)據(jù)庫中,平級的關聯(lián)關系用OID的方式來表示,可以通過OID線性方式定位到被關聯(lián)對象的地址,實現(xiàn)快速定位。對于層次關系,如廠站包含間隔,間隔包含設備,為了提高父子關系查詢的性能,采取類似于數(shù)據(jù)結構中的樹、鏈表的思路,用等價于指針的OID來記錄父子、兄弟之間的關系。相比而言,其他數(shù)據(jù)庫都是通過“查找”的方式來獲取子記錄,而本文中的實時數(shù)據(jù)庫是通過“直接獲取”的方式來獲取,從而極大地提高了訪問效率。本數(shù)據(jù)庫通過支持合成聚集、共享聚集、引用關系,實現(xiàn)了對IEC 61970公共信息模型(common information model, CIM)標準的完整支持。
數(shù)據(jù)庫文件映射到共享內存后,進程可以以私有內存方式來訪問實時數(shù)據(jù)庫。按照常規(guī)的數(shù)據(jù)庫訪問思維,進程可以定義一個緩存來接收從數(shù)據(jù)庫/共享內存中獲得的數(shù)據(jù),存在緩存的申請和釋放,以及共享內存到緩存之間數(shù)據(jù)的拷貝。
考慮到數(shù)據(jù)庫以共享內存的方式可以由進程直接訪問,所以完全可以直接訪問內存地址,前提是有一個描述內存結構的C++頭文件。用戶通過RTDBMS數(shù)據(jù)庫設計工具構建實時數(shù)據(jù)庫模式時,工具會自動生成對應的各個表的C++頭文件,應用程序通過數(shù)據(jù)庫提供的訪問接口獲取指定對象的內存地址后,就可以用頭文件中表的類定義實現(xiàn)字段的高速訪問,這種訪問方式稱為緊耦合訪問。
對于實時數(shù)據(jù)庫記錄的訪問,通常有兩種記錄定位的方式:一種是基于ID的定位;另一種是基于名稱的定位。除了基于OID實現(xiàn)的對象ID到對象地址的換算,還提供了基于Hash算法的附加索引機制,實現(xiàn)對象名稱到對象地址的快速定位。
CAP理論作為分布式系統(tǒng)的理論基礎,闡述了分布式系統(tǒng)的一致性(consistency)、可用性(availability)、分區(qū)容錯性(partition tolerance),最多只能同時實現(xiàn)兩點,不可能三者兼顧。一般來說,分區(qū)容錯是無法避免的,當一致性和可用性無法兼顧時,只能選擇AP,或選擇CP。在一致性和可用性的取舍上,只能根據(jù)應用場景選擇合適的方案[10-12]。
傳統(tǒng)關系數(shù)據(jù)庫如Oracle和MySQL支持準備階段和提交階段的兩階段提交協(xié)議。準備階段中事務管理器給每個參與者發(fā)送準備的消息,每個數(shù)據(jù)庫參與者在本地執(zhí)行事務,并寫入Undo、Redo日志,此時事務沒有提交。在提交階段,如果事務管理器接收到參與者的失敗信息或者超時,則直接給每個參與者發(fā)送回滾消息,否則發(fā)送提交消息;參與者根據(jù)事務管理器的指令執(zhí)行提交或者回滾,并釋放事務過程中使用的鎖資源。由此可見,在一次數(shù)據(jù)寫的過程中參與者需要阻塞、存在多次交互而響應時間過長,可能沒有響應而需要發(fā)起方等待超時、發(fā)起方在過程中崩潰等問題。雖然為了解決二階段協(xié)議中的同步阻塞等問題,還有三階段提交協(xié)議,但還是難以避免此過程中的網(wǎng)絡分區(qū)問題。在其他對強一致性要求不是特別高的場景,比較普遍的做法是選擇可用性,退而求其次使用最終一致性來保證數(shù)據(jù)安全。
在國內廠家實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)庫的技術方面,一般會采用一些不僅為了保持數(shù)據(jù)庫一致性的數(shù)據(jù)維護機制,如電網(wǎng)模型、參數(shù)等靜態(tài)數(shù)據(jù)有額外一份基于關系數(shù)據(jù)庫或者文件型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)源(這里統(tǒng)一稱為維護數(shù)據(jù)庫),即使運行的實時數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)出現(xiàn)損壞、不一致的情況,亦可以通過重新下裝/發(fā)布來實現(xiàn)各個節(jié)點實時數(shù)據(jù)庫的同步。
在數(shù)據(jù)庫的維護方面,采取先對維護數(shù)據(jù)庫進行寫操作,成功后再寫運行的實時數(shù)據(jù)庫;或者只在維護數(shù)據(jù)庫上進行增刪操作,運行的數(shù)據(jù)庫上只進行更新操作。同時還會進行數(shù)據(jù)庫的定期備份。這些手段都降低了數(shù)據(jù)不一致的風險。
下面介紹從平臺角度為了盡可能降低數(shù)據(jù)不一致采取的策略,主要包括數(shù)據(jù)版本實時比較、全同步和增量同步相結合、數(shù)據(jù)庫寫日志在非同步節(jié)點上的redo操作、在節(jié)點數(shù)少的情況下用傳輸控制協(xié)議(transmission control protocol, TCP)代替用戶數(shù)據(jù)報協(xié)議(user datagram protocol, UDP)實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫同步報文的發(fā)送等。
在分布式實時數(shù)據(jù)庫的環(huán)境中,系統(tǒng)中存在一個作為基準的庫和多個被同步的庫,基準庫稱為主本(庫),其他庫稱為副本(庫)。本實時數(shù)據(jù)庫基于嚴格的數(shù)據(jù)版本比較,這里的版本主要包括全局的表示表結構信息的模式版本,以及各個表的數(shù)據(jù)版本。表的數(shù)據(jù)版本包含增刪版本、當前對象數(shù)、首空閑索引下標、更新版本。該版本信息表征了各表的對象存儲狀況,反映了主、副本同步過程中操作日志丟失的情況,為后續(xù)同步過程主本庫的處理提供了依據(jù)。
實時數(shù)據(jù)庫的主本和副本之間不一致后進行的同步處理稱為一致性處理,分為數(shù)據(jù)庫文件級和日志級的同步處理,即數(shù)據(jù)庫的全同步和增量同步。從一致性處理的時間階段來劃分,又可以分為啟動階段和運行階段的一致性處理。在啟動階段,如果副本和主本之間的版本不一致,則進行數(shù)據(jù)庫文件級的同步處理。在運行階段,應用程序調用實時數(shù)據(jù)庫的寫接口進行數(shù)據(jù)庫的增刪改操作,該寫操作報文發(fā)給數(shù)據(jù)庫主本來執(zhí)行,并滾動緩存當前帶數(shù)據(jù)版本的寫操作,報文(稱為同步報文)緩存的多條同步報文稱為操作日志,緩存數(shù)量可根據(jù)時間和數(shù)量動態(tài)調整。主本執(zhí)行寫操作后,接口就立即返回給應用程序成功與否,然后主本以異步方式向各個副本發(fā)送同步報文。副本收到同步報文后,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)版本和本機一致就執(zhí)行寫操作,若不一致或者副本執(zhí)行失敗,則主動向主本請求執(zhí)行一致性處理。主本收到一致性處理請求后,如果請求的日志在緩存的日志范圍內,則重發(fā)操作日志,否則執(zhí)行數(shù)據(jù)庫文件級的同步處理。
可見,采用這種方式,應用程序對實時數(shù)據(jù)庫的訪問不受一致性處理過程的干擾,也不受副本節(jié)點數(shù)量的影響,確保了應用程序調用實時數(shù)據(jù)庫接口的實時性。數(shù)據(jù)庫日志級和文件級一致性處理流程如圖3和圖4所示。
圖3 日志級一致性處理流程
基于上述設計思想,開發(fā)一套應用于電力實時監(jiān)控系統(tǒng)的分布式實時數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng),包括多層次訪問接口和完善的配套工具。數(shù)據(jù)庫提供本地緊耦合訪問接口、網(wǎng)絡層訪問接口和應用層訪問接口。系統(tǒng)提供了高性能的數(shù)據(jù)庫服務,通過多線程并發(fā)管理和元數(shù)據(jù)自動加載,極大提高了數(shù)據(jù)庫的讀寫性能。同時,為了實現(xiàn)完整的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)生態(tài),系統(tǒng)提供了配套的數(shù)據(jù)庫定義工具、數(shù)據(jù)庫編輯工具、數(shù)據(jù)庫檢索工具。
圖4 文件級一致性處理流程
在實時數(shù)據(jù)庫的性能方面,進行不同數(shù)據(jù)點數(shù)情況下的實時庫讀寫性能測試。測試環(huán)境為Intel(R) Core(TM) i5—10210U CPU@1.60GHz的CPU,16G內存,1T固態(tài)硬盤(solid state disk, SSD),Windows10操作系統(tǒng)的便攜式計算機。單機實時庫讀寫性能的測試結果見表1。
表1 單機實時庫讀寫性能測試結果
從測試結果可知,實時庫的讀寫性能優(yōu)異,而且讀寫耗時基本不隨數(shù)據(jù)點數(shù)的增加而變化。
在實際系統(tǒng)中,實時庫均采用集群方式部署在多個節(jié)點,因此實時庫主、副本間的同步性能也是關注的重點。下面測試在不同節(jié)點規(guī)模場景下,實時庫更新操作時系統(tǒng)總體數(shù)據(jù)吞吐量的情況,測試機器性能同上。多機橫向擴展實時庫更新性能測試結果見表2。
由此可見,將數(shù)據(jù)橫向擴展方式部署在多個節(jié)點上,因為每個節(jié)點上的實時庫是獨立更新的,理論性能應該接近線性擴展,實際測試的結果也基本和預想吻合,這說明實時庫的橫向擴展具有很好的線性度,在解決數(shù)據(jù)庫容量急劇擴大的需求時具備良好的應用前景。
表2 多機橫向擴展實時庫更新性能測試結果
基于該實時數(shù)據(jù)庫開發(fā)了某地區(qū)級配電網(wǎng)自動化主站系統(tǒng),對市區(qū)及13個縣的配電網(wǎng)進行調控。系統(tǒng)由60多個節(jié)點組成,監(jiān)控數(shù)據(jù)點數(shù)達200萬,投運兩年多以來,系統(tǒng)運行穩(wěn)定可靠,性能優(yōu)異,驗證了上述方案的可行性。
實時數(shù)據(jù)庫是電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)軟件平臺中的核心、基礎組件,平臺和應用的數(shù)據(jù)都存放在實時數(shù)據(jù)庫中。電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)的性能要求和分布式特點決定了實時數(shù)據(jù)庫的實時性和一致性是其最重要的特征。在這兩個問題上,本文充分考慮了相關的解決方案,同時采用緊耦合訪問、原生的層次結構都極大提高了系統(tǒng)的性能,以及開發(fā)、維護、展示的方便性。
實時庫的現(xiàn)有功能已經(jīng)很好地滿足了電力實時監(jiān)控的需求,在此基礎上,下一步將在以下方面展開工作:
1)實時庫的橫向和縱向裁剪??紤]橫向從表、縱向從字段角度進行數(shù)據(jù)庫的裁剪,并支持這些裁剪后的庫的共享內存加載和與完整庫方式一樣的程序訪問。
2)考慮到電網(wǎng)三、四區(qū)的Web也需要訪問實時庫中的數(shù)據(jù),因此提供了多種其他編程語言的接口,實現(xiàn)遠程過程調用(remote procedure call, RPC)方式的實時庫直接訪問。圖數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)模型與電力系統(tǒng)網(wǎng)絡結構具有自然的相似性,可對電力系統(tǒng)拓撲結構等進行直觀表達,且更易擴展,也是后續(xù)發(fā)展的方向。
按照本文方案實現(xiàn)的實時數(shù)據(jù)庫滿足了電網(wǎng)監(jiān)控的需求,隨著數(shù)據(jù)庫容量的擴大、browser/server和client/server開發(fā)的相互融合,實時數(shù)據(jù)庫具有較好的擴展性和廣泛適應性,應用前景良好。
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Key technologies of cluster based distributed real-time database for power dispatching and control system
ZHANG Shaobo YAO Yangchun ZHAN Feng
(Shanghai SHR Automation Co., Ltd, Shanghai 200240)
With the construction of ultra-high voltage and new energy projects, the number of data points that need to be monitored has increased dramatically, and the database capacity and real-time requirements of the power grid monitoring system are increasing. The problem that the real-time database, which is only used as the relational database cache and relies entirely on the Hash algorithm, is installed under the database and the search speed slows down with the increase of data points, is faced with greater challenges. This paper analyzes the real-time and consistency of the real-time database in the power grid regulation and control system. The real-time problem is solved by means of object linear transformation and positioning, pointer level tight coupling access and other solutions, and the consistency problem is solved by adding data versions, supporting incremental and full synchronization. The feasibility of the above scheme have been verified in the engineering practice of the regional distribution network master station project, which includes more than 60 computer nodes and more than 2 million monitoring data points.
real-time; tightly-coupled; distributed; consistency; database management system (DBMS)
2022-11-03
2022-12-02
張少波(1975—),男,湖北天門人,碩士,高級工程師,主要從事電力系統(tǒng)人工智能、計算機應用方面的研究工作。