智能電網(wǎng)災害監(jiān)測預警應用的設計與實現(xiàn)

陳行濱，王維蘭，張 航，張羽楠，劉錦翔

(1.國網(wǎng)福建省電力有限公司，福建 福州 350000； 2.國網(wǎng)福建省電力有限公司 信息通信分公司，福建 福州 350000；3.國網(wǎng)福建省電力有限公司 莆田供電公司，福建 莆田 351100； 4.國網(wǎng)信通億力科技有限責任公司，福建 福州 350003)

作為社會公用事業(yè)電力在日常生產(chǎn)生活中發(fā)揮著重要作用，電力系統(tǒng)的安全則會對社會安全穩(wěn)定及人民生命財產(chǎn)安全產(chǎn)生較大的影響。不斷提高的用電需求促使我國電網(wǎng)規(guī)模不斷擴大，伴隨而來的是電網(wǎng)的復雜性及安全隱患的日益突出。受各種頻發(fā)的自然災害及人為因素等的影響，電網(wǎng)安全受到了較大的挑戰(zhàn)，時有發(fā)生的電力突發(fā)事件為電力應急管理能力提出了更高的要求，在電網(wǎng)防災減災工作中防災應急響應機制作用重大，是實現(xiàn)電網(wǎng)災害監(jiān)測預警功能以提高應對突發(fā)事件能力的基礎和關鍵。

1 需求分析

電網(wǎng)防災與應急響應過程需多個部門協(xié)同響應(包括現(xiàn)場工作人員、調度部門、應急指揮中心等)，具有信息量大、涉及范圍廣、過程復雜的顯著特征，目前針對電網(wǎng)防災減災、災害理論、系統(tǒng)設計方式、管理方法等方面的研究已經(jīng)取得了一定的進展。電網(wǎng)災害監(jiān)測工作的本質屬于一個大數(shù)據(jù)分析與決策問題(具有多源、海量、異構等特點)，涉及到檢修、災害可視化、實時調度、資源統(tǒng)籌指揮等多個方面，相關文獻已經(jīng)對大數(shù)據(jù)技術在電力行業(yè)的應用情況以及相關大數(shù)據(jù)關鍵技術進行了深入研究。大數(shù)據(jù)技術能夠為電網(wǎng)災害監(jiān)測及應急工作提供強大的技術支撐，電力系統(tǒng)原有的各類信息系統(tǒng)間的差異性較大，傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫對災害信息的集成與共享水平較低，已經(jīng)難以滿足海量異構防災大數(shù)據(jù)的管理需求，多部門信息共享與協(xié)同工作過程尤其需要一個具備較高實時性及安全性的防災大數(shù)據(jù)管理平臺，為實現(xiàn)對海量信息數(shù)據(jù)的分析與智能決策功能提供支撐[1-2]。本文構建的基于Hadoop大數(shù)據(jù)平臺的監(jiān)測系統(tǒng)設計方案主要面向負責電網(wǎng)調度和應急指揮的用戶群體，所涉及到的電力防災大數(shù)據(jù)是指通過采用新的處理方式獲取高體量、高增長率及多樣性的信息資產(chǎn)，從而實現(xiàn)高質量的災害洞悉、防災決策和應急優(yōu)化處理過程，可有效彌補電網(wǎng)防災工作的不足。

2 智能電網(wǎng)災害監(jiān)測預警系統(tǒng)的設計

2.1 電網(wǎng)災害監(jiān)測預警系統(tǒng)的功能設計

調度操作與應急管理在電網(wǎng)防災應急中聯(lián)系緊密，本文設計監(jiān)測系統(tǒng)的目標在于為調度操作提供輔助支持(考慮災害信息)以及將有價值的在線決策支持提供給應急指揮中心，實現(xiàn)實時高效的信息共享功能。

(1)防災大數(shù)據(jù)的集成，電網(wǎng)災害監(jiān)測系統(tǒng)融合了多種具有多源異構特征的數(shù)據(jù)信息，包括氣象及地質災害、設備狀態(tài)、繼電保護動作、廠站負荷及告警、應急資源等數(shù)據(jù)，需監(jiān)測系統(tǒng)同相關部門間實現(xiàn)信息的共享與協(xié)同功能，該系統(tǒng)同現(xiàn)有SCADA/EMS系統(tǒng)間通過CIM、e格式等文件方式實現(xiàn)有效的交互過程，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲及檢索[3-4]。(2)故障范圍的辨識與定位，現(xiàn)階段尚未實現(xiàn)全面的在線監(jiān)控功能，導致無法從現(xiàn)有SCADA/EMS系統(tǒng)中直接獲取相應的運行狀態(tài)，進而模糊了故障范圍邊界導致定位不夠精確，通過故障范圍的辨識與定位功能對搶修反饋信息進行智能關聯(lián)與分析實現(xiàn)對電網(wǎng)事故發(fā)生點的精準定位，同時提供該事故影響范圍的評估結果以供指揮調度環(huán)節(jié)提供依據(jù)。(3)關鍵環(huán)節(jié)的評估，主要包括電網(wǎng)的可靠性評估和電網(wǎng)高價值環(huán)節(jié)評估，識別系統(tǒng)關鍵組件(指系統(tǒng)可靠性在組件退出運行時的變化量)，對故障設備停運后負荷損失進行計算(根據(jù)災害條件下的負荷分級)，識別電網(wǎng)運行的高價值環(huán)節(jié)[5-6]。(4)風險評估與預警發(fā)布，以運行風險指標為依據(jù)對電網(wǎng)運行安全進行評估，當出現(xiàn)高風險的評估結果時發(fā)出預警信息。(5)應急資源優(yōu)化調度，在綜合考慮全局因素(預想事故等級、電網(wǎng)薄弱點等)的基礎上，通過挖掘與分析系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù)完成相應地點的確定以及應急物資和人力的預置，并對應急物資的儲備情況進行定期檢查，完成對應急資源的實時優(yōu)化調度，提高系統(tǒng)響應效率。(6)恢復控制，針對局部電網(wǎng)停電事故綜合給出最優(yōu)恢復策略，在對恢復子系統(tǒng)進行合理劃分恢復的基礎上完成對相應負荷的重要等級及分布情況、最優(yōu)恢復路徑的確定。(7)調整預定的檢修計劃與運行方式調整，結合設備時變停運模型和自然災害的態(tài)勢及預測情況進行安全校核與調整[7-8]。

2.2 系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流與邏輯決策

數(shù)據(jù)流與邏輯決策結構示意圖如圖1所示。通過非結構化數(shù)據(jù)星系模型對非結構化數(shù)據(jù)進行防災數(shù)據(jù)建模、實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，通過數(shù)據(jù)挖掘與關聯(lián)對電網(wǎng)防災能力進行分析。將災變條件下時變、豐富、形象的信息按組提供給防災應急指揮中心，為相關部門及工作人員提供數(shù)據(jù)支撐。評估電網(wǎng)重要組件及高價值環(huán)節(jié)(以可靠性為量化指標)用于提供不同重要度的指標，為預置應急資源提供參考。系統(tǒng)在風險評估結果達到風險指標上限時會發(fā)布預警信息；薄弱環(huán)節(jié)評估與故障定位功能的應用框架如圖2所示[9-10]。

圖1 系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流與邏輯決策Fig.1 Data flow and logical decision of the system

圖2 薄弱環(huán)節(jié)評估與故障定位功能的應用框架Fig.2 Application framework of weak link assessment and fault location function

3 基于大數(shù)據(jù)平臺的電網(wǎng)災害監(jiān)測預警系統(tǒng)的實現(xiàn)

3.1 防災大數(shù)據(jù)關鍵技術

本文監(jiān)測預警系統(tǒng)采用Hadoop大數(shù)據(jù)平臺完成數(shù)據(jù)的存儲與管理，作為一種具備高效、高容錯率、低成本、高可靠性及拓展性等優(yōu)勢的軟件框架，Hadoop平臺已集成了FacebookMessages業(yè)務，可使各數(shù)據(jù)服務對安全性、實時性的需求得到有效滿足。該系統(tǒng)應用的大數(shù)據(jù)技術包括：(1)集成管理技術，在由各系統(tǒng)服務器保留各自數(shù)據(jù)的基礎上(形成分布式的數(shù)據(jù))，將不同的控制指令發(fā)送到各系統(tǒng)，完成執(zhí)行指令后回傳整合后的結果，這是一個并行處理的過程。(2)數(shù)據(jù)挖掘技術，包括聚類分析、關聯(lián)規(guī)則、特征提取等，通過人工智能技術實現(xiàn)有價值數(shù)據(jù)信息的挖掘[11-12]。(3)提供了大規(guī)模分布式計算解決方案的數(shù)據(jù)處理技術，通過流處理技術完成災害大數(shù)據(jù)的實時處理分析過程，通過具備高效數(shù)據(jù)讀取能力的內存計算技術的使用可有效滿足監(jiān)測系統(tǒng)的在線實時計算需求。(4)數(shù)據(jù)可視化技術，借助圖形化手段實現(xiàn)了數(shù)據(jù)信息直觀清晰的展示功能，災害監(jiān)測預警系統(tǒng)主要使用了空間信息、現(xiàn)場圖像及實時數(shù)據(jù)3種數(shù)據(jù)可視化技術，實現(xiàn)了對電網(wǎng)不同區(qū)域狀態(tài)、現(xiàn)場情況、應急資源分布情況等信息的直觀展示[13-14]。

3.2 電網(wǎng)災害監(jiān)測預警系統(tǒng)的軟件架構計

基礎設施層負責為各電力業(yè)務子系統(tǒng)提供硬件支撐，作為系統(tǒng)所需數(shù)據(jù)資源的載體主要由計算機、集群軟件、中間件、數(shù)據(jù)庫、虛擬服務器、通信網(wǎng)絡等構成；數(shù)據(jù)源層主要負責提供各類數(shù)據(jù)信息與電網(wǎng)參數(shù)；數(shù)據(jù)接口層，按照大數(shù)據(jù)建模理論完成適配器的設計開發(fā)(以數(shù)據(jù)的結構及時限特征為依據(jù))，并對數(shù)據(jù)進行清洗、轉換、處理和存儲(根據(jù)交互規(guī)約及電力行業(yè)標準)；大數(shù)據(jù)平臺層，運行于操作系統(tǒng)和物理服務器層間，Hypervisor/VMs位于該層的底部，協(xié)調物理設備(位于服務器上)與虛擬機，提供高性能的分布式計算環(huán)境[15-16]。防災大數(shù)據(jù)采用分布式文件系統(tǒng)(HDFS)作為存儲框架、采用分布式計算技術MapReduce作為并行編程模型和計算框架，由Pig(并行計算機編程語言)、Hive(數(shù)據(jù)倉庫工具)、Sqoop(開源數(shù)據(jù)傳遞工具)構成的大數(shù)據(jù)訪問框架通過網(wǎng)絡層同大數(shù)據(jù)存儲和處理框架相連，對分布式數(shù)據(jù)集通過Pig對大型半結構化數(shù)據(jù)集進行訪問，通過Hive實現(xiàn) MapReduce統(tǒng)計功能(使用HQL語句)[17-18]。大數(shù)據(jù)調度框架主要由Zookeeper(分布式閉鎖組建)、基于HDFS的Hbase(非關系型分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng))和Flume(日志收集系統(tǒng))構成，具備良好的底層存儲支持能力和計算能力；各類數(shù)據(jù)發(fā)送方通過Flume收集數(shù)據(jù)，易出錯的關鍵服務由Zookeeper進行封裝。以處理SCADA/EMS 中的 CIM 文件為例，先從D5000中獲取作為一個基本數(shù)據(jù)單位 CIM 文件(通過數(shù)據(jù)適配定周期獲取)，然后將CIM 文件劃分為含有相應元數(shù)據(jù)(作為基本單元存儲于集群文件系統(tǒng))的若干塊，文件與塊保存在服務器集群上以供后續(xù)查詢檢索，針對大規(guī)模數(shù)據(jù)集采用HiveQL 實現(xiàn)查詢與分析功能。系統(tǒng)應用層具有防災調度、應急響應、全景信息可視化功能[19-20]。

4 結語

本文為有效彌補現(xiàn)有電網(wǎng)防災、減災、救災工作中的不足，以防災調度工作的實際需求為依據(jù)，完成了針對智能電網(wǎng)的災害監(jiān)測預警系統(tǒng)的構建，分析了包括系統(tǒng)建設、高級應用、系統(tǒng)安全在內的系統(tǒng)建設的重點，所提出的基于電網(wǎng)防災減災工作大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)軟件架構能夠同當前的SCADA/EMS系統(tǒng)形成有效補充，使電力系統(tǒng)各部門同現(xiàn)場的信息集成與共享能力及協(xié)同決策能力得以顯著提高，確保電網(wǎng)防災應急工作能夠有序高效的開展，為實現(xiàn)高效有序的電網(wǎng)減災救災及電力調度工作提供堅實的支撐。