基于邊緣計算網(wǎng)關(guān)的企業(yè)用電行為可視化分析

沈 穎, 李 昌

(1.上海市軟件行業(yè)協(xié)會, 上海 200125;2.上海申瑞繼保電氣有限公司, 上海 200233)

0 引 言

可視化能夠把科學(xué)數(shù)據(jù),包括測量獲得的數(shù)值、圖像或是中間計算過程信息,變?yōu)榧械?、圖形化的直觀信息,通過多種圖表把數(shù)據(jù)信息、中間過程隨時間和空間變化趨勢一并呈現(xiàn)在研究者面前,方便研究人員對信息進(jìn)行觀察、模擬和計算。

實(shí)現(xiàn)用電可視化,面臨2大難點(diǎn):用電大數(shù)據(jù)處理和實(shí)時呈現(xiàn)。在傳統(tǒng)電力系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)可視化的實(shí)時性是重點(diǎn)關(guān)注的內(nèi)容。文獻(xiàn)[1]討論了電力系統(tǒng)實(shí)時運(yùn)行狀態(tài)可視化,把可視化劃分為3類:數(shù)據(jù)顯示、運(yùn)行安全狀態(tài)顯示和運(yùn)行趨勢。其中,數(shù)據(jù)顯示可歸結(jié)為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)和線路數(shù)據(jù)等基本顯示。

大數(shù)據(jù)方面,隨著物聯(lián)網(wǎng)和智能電網(wǎng)的發(fā)展,高壓電網(wǎng)業(yè)務(wù)逐步向低壓電網(wǎng)業(yè)務(wù)延伸,低壓電網(wǎng)由更多的客戶網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成,其網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)已從傳統(tǒng)應(yīng)用數(shù)據(jù)發(fā)展為各級系統(tǒng)互聯(lián)、互通后的海量數(shù)據(jù)集形式,帶來存儲、通信、分析、業(yè)務(wù)模式更新[2]。在物聯(lián)網(wǎng)和云業(yè)務(wù)大力推動下,越來越多客戶需要獲取更深度信息,這種需求對加工數(shù)據(jù)的實(shí)時性、可視性提出更高要求。當(dāng)前的云計算,采用集中數(shù)據(jù)、規(guī)模處理方式已經(jīng)不能很好地解決眾多客戶、新業(yè)務(wù)出現(xiàn)的實(shí)時性問題,帶來了客戶體驗(yàn)感和信息直觀性之間的矛盾。時效性方面,從入戶段阻抗、莖線路阻抗,以及結(jié)合用戶電路負(fù)荷曲線建立阻抗分析模型,提出用戶異常用電研判需求[3],進(jìn)一步按照用戶端負(fù)荷信息進(jìn)行負(fù)荷分類,完成動態(tài)需量控制[4]。

大數(shù)據(jù)解決數(shù)據(jù)源多樣性問題,可視化解決數(shù)據(jù)分類結(jié)果呈現(xiàn)問題。從這種角度看,大數(shù)據(jù)和可視化相互促進(jìn),密不可分。但是海量的數(shù)據(jù)存儲、傳輸、加工導(dǎo)致數(shù)據(jù)成本直線上升,為解決這類問題,近年來眾多企業(yè)和學(xué)者提出了邊緣計算,力圖用其來解決這類海量數(shù)據(jù)和實(shí)時響應(yīng)的矛盾。

邊緣計算指在網(wǎng)絡(luò)的邊緣來處理數(shù)據(jù),能夠減少請求響應(yīng)時間、提升通訊設(shè)備的續(xù)航能力、減少網(wǎng)絡(luò)帶寬,同時保證數(shù)據(jù)的安全性和私密性。

在處理智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)和云平臺方面[5],本文給出具有通用性的電力大數(shù)據(jù)平臺總體架構(gòu),并從電力大數(shù)據(jù)的集成管理技術(shù)、數(shù)據(jù)分析技術(shù)、數(shù)據(jù)處理技術(shù)、數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)4個方面深入探討符合電力企業(yè)發(fā)展需求的大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)。

在數(shù)據(jù)集成管理關(guān)鍵技術(shù)方面,針對現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)在數(shù)據(jù)規(guī)范和分析手段等方面的局限性,通過對 NAT 技術(shù)、VSM 技術(shù)、負(fù)載均衡技術(shù)的研究形成了電力調(diào)度自動化系統(tǒng)多前置系統(tǒng)集群虛擬網(wǎng)關(guān)關(guān)鍵技術(shù),并開發(fā)滿足二次安防和實(shí)時冗余性能的專用集群虛擬網(wǎng)關(guān),提升了多數(shù)據(jù)通道的業(yè)務(wù)流數(shù)據(jù)處理能力[6]。文獻(xiàn)[7]提出了一種數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān),以哈希算法為索引的共享內(nèi)存實(shí)時庫和文件型存儲為數(shù)據(jù)存儲介質(zhì),以消息總線為系統(tǒng)中間件用于網(wǎng)關(guān)機(jī)內(nèi)部各應(yīng)用進(jìn)程之間的數(shù)據(jù)交互,可以提高數(shù)據(jù)訪問的響應(yīng)速度,減少客戶等待時間,提升客戶探索體驗(yàn)。從系統(tǒng)架構(gòu)方面文獻(xiàn)[8]提出特高壓電網(wǎng)調(diào)度自動化系統(tǒng)的整體架構(gòu)和支撐平臺主要功能設(shè)計。該系統(tǒng)為滿足特高壓電網(wǎng)運(yùn)行和監(jiān)控的需要,采用最新的計算機(jī)技術(shù)和電力系統(tǒng)可視化技術(shù)實(shí)現(xiàn),可以直接得到揭示電網(wǎng)運(yùn)行趨勢和本質(zhì)的高層次信息。

在可視化技術(shù)方面,把這些數(shù)據(jù)預(yù)處理及運(yùn)算,對負(fù)荷特性指標(biāo)及其影響因素進(jìn)行數(shù)據(jù)特征及可視化需求分類研究[9]?；诨ヂ?lián)網(wǎng)的云平臺,及大量數(shù)據(jù)資源,采用豐富的可視化組件可以從多個角度展示大數(shù)據(jù)分析結(jié)果,包含了結(jié)構(gòu)化的采集數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化的巡視數(shù)據(jù)、多媒體流、企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)。

本文介紹了基于邊緣計算網(wǎng)關(guān)的企業(yè)用電行為可視化方法,闡述其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和可視化展示功能。該方法實(shí)現(xiàn)了分布式,跨時域、地域企業(yè)用電行為可視化。該方法采用端-管-云模式實(shí)現(xiàn),端為基于邊緣計算的數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān),建立企業(yè)結(jié)構(gòu)化業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型;管為物聯(lián)網(wǎng)通訊層;云為數(shù)據(jù)中心的可視化服務(wù)。這種在企業(yè)客戶端建立企業(yè)用電行為分析模型,采用邊緣計算的網(wǎng)關(guān)設(shè)計方法,在大數(shù)據(jù)中心開展可視化分析研究,可以有效解決大數(shù)據(jù)和可視化的時效性問題。

1 可視化分析架構(gòu)

用電信息涉及電力客戶數(shù)據(jù)信息,遵循《電力行業(yè)網(wǎng)絡(luò)與信息安全管理辦法》相關(guān)規(guī)定,網(wǎng)關(guān)數(shù)據(jù)交互通過防火墻或者物理隔離,數(shù)據(jù)采用AES進(jìn)行加密?？梢暬治?層架構(gòu)如表1所示。

表1 可視化分析3層架構(gòu)

端包括網(wǎng)關(guān)和數(shù)據(jù)采集層,是分析數(shù)據(jù)的來源,承擔(dān)企業(yè)大部分?jǐn)?shù)據(jù)處理和加工數(shù)據(jù)后存儲、發(fā)送和接收指令的功能;云包括云平臺和數(shù)據(jù)應(yīng)用,是所有數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)端,也是企業(yè)客戶加工后的信息存儲、交互節(jié)點(diǎn);管是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)運(yùn)通道采用NB或者LoRa通道。

2 端邊緣計算網(wǎng)關(guān)

在企業(yè)用電數(shù)據(jù)中,相當(dāng)部分?jǐn)?shù)據(jù)屬于企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù),需要在內(nèi)部完成分析計算,并不需要集中在數(shù)據(jù)中心完成分析。對這類數(shù)據(jù)進(jìn)行合理選擇可以減輕數(shù)據(jù)中心的存儲、計算壓力。

通常,采用邊緣計算網(wǎng)關(guān)可以減少數(shù)據(jù)規(guī)模擴(kuò)展帶來的不可預(yù)期投資,在網(wǎng)關(guān)即可完成企業(yè)的數(shù)據(jù)分類、冗錯糾正,實(shí)現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)的整理和統(tǒng)計,擯棄大部分中間數(shù)據(jù),存儲加工數(shù)據(jù),利于大數(shù)據(jù)可視化的實(shí)現(xiàn)。

企業(yè)用電行為涉及企業(yè)電能管理及生產(chǎn)、生活性質(zhì)各個方面。在大數(shù)據(jù)背景下,可以從相當(dāng)長一段時間的用電數(shù)據(jù)來分析企業(yè)用電習(xí)慣,探查企業(yè)用電規(guī)律,以發(fā)現(xiàn)用電過程中的不當(dāng)行為,幫助企業(yè)掌握自身的用電特點(diǎn),從而減少不必要的浪費(fèi),節(jié)省開支。可視化系統(tǒng)中邊緣計算網(wǎng)關(guān)就承擔(dān)企業(yè)大部分?jǐn)?shù)據(jù)加工、處理及存儲、發(fā)送和接收指令的功能。

2.1 企業(yè)用電數(shù)據(jù)選擇

企業(yè)用電負(fù)荷可采集的數(shù)據(jù)類型眾多,除了網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋽?shù)據(jù)外,本文還選擇15 min平均有功、無功負(fù)荷來分析及可視化展示。15 min平均有功、無功負(fù)荷指企業(yè)用電負(fù)荷15 min有功電度的平均值,采用5 min時間間隔,每天有288個點(diǎn)數(shù)據(jù)。

(1) 企業(yè)用電計費(fèi)點(diǎn)的數(shù)據(jù)S1:如果企業(yè)有多條進(jìn)線供電或者有多個變壓器供電,則有多組計費(fèi)點(diǎn),這個計費(fèi)點(diǎn)和企業(yè)用電賬單一一對應(yīng)。

(2) 企業(yè)主要用電設(shè)備數(shù)據(jù)S2:主要用電設(shè)備數(shù)據(jù)雖不用作企業(yè)對外費(fèi)用結(jié)算,但是企業(yè)生活、生產(chǎn)主要耗能設(shè)備,是控制月度最大需量和需求側(cè)響應(yīng)的負(fù)荷點(diǎn)。

設(shè)數(shù)據(jù)集合為φS,則

φS=φS1∪φS2

(1)

式中:φS1、φS2——用電數(shù)據(jù)S1和S2集合,兩者數(shù)據(jù)均含15 min平均有功、無功負(fù)荷及用于分析計算的企業(yè)電網(wǎng)拓?fù)鋽?shù)據(jù)。

2.2 云與端的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

在可視化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中,劃分如下:云數(shù)據(jù)含可視化的數(shù)據(jù)集Q1;端數(shù)據(jù)含可視化的數(shù)據(jù)集Q2、非可視化數(shù)據(jù)φS。

數(shù)據(jù)集Q1、Q2有如下關(guān)系:

Q1=[Q2.1,Q2.2,…,Q2.i,…,Q2.n]

(2)

式中:Q2.i——端的第i種數(shù)據(jù),總數(shù)目為n。

可視化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

云包含端的可視化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),公共核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)相同,云、端地址為一一映射關(guān)系,定義如下:

Struct edge_datamodel{

datamodel Data;

int address;

}

Struct cloud_datamodel{

edge_datamodel nData;

}struct datamodel{

int lzid;

varchar content[20];

int type;

int subtype;

varchar value[20];

varchar unit[20];

}

其中datamodel、edge_datamodel、cloud_datamodel分別為公共核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、端數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、云數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

2.3 云與端的鏡像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

本文中數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計為云、端公共模式,保證數(shù)據(jù)之間的直接鏡像,極大提高了云可視化應(yīng)用服務(wù)的訪問速度,同時可提升端和云之間通訊效率。數(shù)據(jù)之間鏡像映射關(guān)系如圖2所示。

2.4 邊緣計算網(wǎng)關(guān)數(shù)據(jù)模型建立

可視化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中datamodel是核心,為云和端數(shù)據(jù)映射的基礎(chǔ)。datamodel數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如表2所示,用來存放可視化數(shù)據(jù)。

表2 datamodel數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

表2中,對于同一個企業(yè)客戶lzID,具備相同的可視化類型type,則必定在同一組可視化組件中顯示。

子類型subtype指同一個type中不同的數(shù)據(jù)類型,則在同一組可視化組件中顯示,比如同一個用電設(shè)備的有功、無功在同一個組件中同時可視化。

數(shù)值value為可視化顯示的數(shù)值,多個數(shù)值以逗號分隔,比如同一個斷路器的照明分項(xiàng)、空調(diào)分項(xiàng)、動力分析等。

單位unit為value一一對應(yīng)的數(shù)值單位,是可視化顯示的數(shù)值標(biāo)注。

2.5 邊緣計算datamodel.type的類型定義

企業(yè)用電行為從多種角度可以劃分為多種類型來分析企業(yè)某段時間的用電數(shù)據(jù),本文根據(jù)地域、時域劃分類型。

第一類:地域類。不同地域相同類型數(shù)據(jù)可以進(jìn)行對比,以找出差異。在這種類型下,本文根據(jù)用電性質(zhì)按照分項(xiàng)類型劃分,如洗煤車間的動力用電、洗煤車間的照明用電、洗煤車間的空調(diào)用電。根據(jù)企業(yè)的需求,還可以按照生產(chǎn)性質(zhì)來劃分,如洗煤車間的生產(chǎn)用電、洗煤車間的生活用電、洗煤車間的運(yùn)輸用電。

第二類:時域類。不同時間相同位置數(shù)據(jù)可以進(jìn)行工藝改進(jìn)、生產(chǎn)班組、同一個生產(chǎn)線的不同產(chǎn)品用電對比,以找出工藝用能、設(shè)備改造、季節(jié)變換的差異。在這種類型下,本文根據(jù)用電性質(zhì)還按照峰谷平類型劃分,如企業(yè)峰用電、谷用電和尖用電。還可以按照固定時段來劃分,如24 h用電、上/下班時間用電、休息日/非休息日/節(jié)假日用電。從設(shè)備能耗來分析,還可以按照待機(jī)用電、生產(chǎn)用電劃分。

不同type表示不同可視化內(nèi)容,如某工廠要實(shí)時監(jiān)測洗煤車間的6種主要用電設(shè)備的用電情況,設(shè)置type=1,subtype為1～6;監(jiān)測動力工廠3個班組的用電情況,設(shè)置type=2,subtype為1～3,同時還需要瀏覽動力工廠本月、上月、上年的同環(huán)比數(shù)據(jù),設(shè)置type=3,subtype為1～3,數(shù)值單位kWh。

2.6 邊緣計算datamodel.value計算

采用邊緣計算及數(shù)據(jù)可視化完全分離方法。value為邊緣計算的結(jié)果,也是可視化分析的輸入來源,表達(dá)橫向、縱向客戶用電行為信息。根據(jù)不同的類型,采用不同的算法進(jìn)行分析計算,把結(jié)果直接保存到網(wǎng)關(guān)datamodel結(jié)構(gòu)中,中間計算及中間結(jié)果由其他進(jìn)程完成。

2.7 端-云分離的流程示意圖

網(wǎng)關(guān)數(shù)據(jù)流程及云端可視化流程如圖3所示。

3 數(shù)據(jù)可視化算例

算例選取某制造行業(yè)用電數(shù)據(jù),其大數(shù)據(jù)平臺穩(wěn)定運(yùn)行5年,有完善的用戶端主站能耗監(jiān)控系統(tǒng)。該企業(yè)有4個動力工廠,每個動力工廠有若干車間,有選煤車間、洗煤車間、粉碎車間等。

洗煤車間主要用電分為壓力泵、傳輸、鍋爐、空調(diào)、照明、攪拌;從班次上來分有A班、B班、C班3個時段。

3.1 數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)處理用電數(shù)據(jù)

邊緣計算網(wǎng)關(guān)從云端下載企業(yè)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)φS,存儲在網(wǎng)關(guān),作為網(wǎng)關(guān)計算的邊界。

網(wǎng)關(guān)從采集傳感器獲取實(shí)時用電數(shù)據(jù)后,結(jié)合φS進(jìn)行分析處理,結(jié)構(gòu)保存到網(wǎng)關(guān)可視化結(jié)構(gòu)datamodel中。

3.2 物聯(lián)網(wǎng)上行數(shù)據(jù)

網(wǎng)關(guān)可視化結(jié)構(gòu)datamodel保存了企業(yè)可視化計算結(jié)果,通過物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)直接映射到云端datamodel結(jié)構(gòu)中,由云端可視化模塊完成可視化服務(wù)。以NB-IoT為例,其中一條數(shù)據(jù)上行指令為AT+NSOSD=1,25,681600070A00020100060000 000000010A00002D0E12031489。

指令格式為socket號+數(shù)據(jù)長度+指令內(nèi)容,上面指令內(nèi)容為681600070A00020100060000 00 0000010A0 0002D0E 12031489。

指令內(nèi)容包括如下信息:報文頭+報文長度+起始序號+可視化內(nèi)容+校驗(yàn)信息?？梢暬瘍?nèi)容格式為type+subtype+ value+unit+lzid。

上面指令中type=0002,subtype=01,vaue=0006 0000,unit=0000,lzid=0001為十六進(jìn)制,表示上送某企業(yè)ID為00010A0的動力工廠A班能耗值為0006 0000(千克標(biāo)煤)。

3.3 云端數(shù)據(jù)訪問接口

云端可視化模塊直接訪問云端的datamodel數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),無需發(fā)起下行數(shù)據(jù)請求。

云端接口響應(yīng)時間如表3所示。接口共返回12組類型值,以15 min的數(shù)據(jù)間隔計算,該接口每個網(wǎng)關(guān)每天數(shù)據(jù)量為:96×12組數(shù)據(jù),每組數(shù)據(jù)包含72個字節(jié),共82 KB,帶寬10 Mb。

表3 云端接口響應(yīng)時間

同時,列出了不采用邊緣計算網(wǎng)關(guān),采用云端計算相同數(shù)據(jù)響應(yīng)時間。由表3可見,采用邊緣計算后效率有大幅度提升,有助于實(shí)現(xiàn)云端用電行為的動態(tài)可視化。

3.4 基于echart的數(shù)據(jù)可視化用例

echart可以流暢地運(yùn)行在PC和移動設(shè)備上,兼容當(dāng)前絕大部分瀏覽器(IE6/7/8/9/10/11,chrome,firefox,Safari等),底層依賴輕量級的Canvas類庫ZRender,提供直觀、生動、可交互、可高度個性化定制的數(shù)據(jù)可視化圖表。創(chuàng)新的拖拽重計算、數(shù)據(jù)視圖、值域漫游等特性大大增強(qiáng)用戶體驗(yàn),賦予了用戶對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、整合的能力。

對表3數(shù)據(jù)進(jìn)行時長為30天的一組數(shù)據(jù)可視化,echart的洗煤車間用電可視化如圖4所示。echart的動力工廠A、B、C班用電可視化如圖5所示。

采用可視化后,把大量信息集中在圖表中,由上面例子中可以看到:重點(diǎn)用能設(shè)備為鍋爐,而不是空調(diào)設(shè)備,其負(fù)載和時間關(guān)系不大,屬于較穩(wěn)定用能設(shè)備,壓力泵用電變化太大,需要進(jìn)一步分析原因是否和生產(chǎn)有關(guān),還是設(shè)備工作效率的突變。對比傳統(tǒng)采用不直觀的表格方式的用電報表,有顯著優(yōu)點(diǎn):直觀展示能耗對比信息;能耗趨勢有助于用戶分析用電設(shè)備是否正常工作,提供設(shè)備維護(hù)的數(shù)據(jù)參考,利于開展設(shè)備運(yùn)維業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)。

4 結(jié) 語

采用邊緣計算網(wǎng)關(guān)可以減少數(shù)據(jù)規(guī)模擴(kuò)展帶來的大量數(shù)據(jù)存儲、處理,加快可視化響應(yīng)速度。本文采用結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)存放核心可視化模型數(shù)據(jù),建立端-云之間的數(shù)據(jù)映射,采用物聯(lián)網(wǎng)作為通訊管道層,可大大減少可視化服務(wù)處理時間,現(xiàn)場可視化響應(yīng)時間算例數(shù)據(jù)說明了此方法的可行性。這種數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的分離方式,采用核心可視化結(jié)構(gòu)datamodel,保留了數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的可擴(kuò)展性,把數(shù)據(jù)處理和可視化業(yè)務(wù)分離,減少了建設(shè)成本,同時有利于可視化業(yè)務(wù)的推廣。