張 超，王立建，曹張潔，徐德偉

（1.國網(wǎng)浙江省電力有限公司杭州供電公司，杭州 310000；2.杭州沃瑞電力科技有限公司，杭州 310027）

0 引言

隨著智能電網(wǎng)的快速發(fā)展，電力系統(tǒng)正朝著包含大量數(shù)據(jù)和信息計算的系統(tǒng)發(fā)展，而云計算技術作為一種新興的計算模式，已經廣泛應用于電力相關行業(yè)[1-3]。因此，統(tǒng)一的云模型與應用服務技術，如電網(wǎng)模型云平臺等應運而生，為智能電網(wǎng)的實現(xiàn)提供了有力的支撐。電網(wǎng)模型云平臺是浙江電網(wǎng)調控云平臺PaaS 層的主要平臺之一，其主要提供元數(shù)據(jù)管理、字典管理、主/配網(wǎng)多業(yè)務多時態(tài)圖形與模型數(shù)據(jù)的存儲及源端維護和圖模訂閱發(fā)布等服務，并提供縱向同步服務，實現(xiàn)與上級調控云系統(tǒng)模型數(shù)據(jù)交互；通過模型訂閱服務、跨反向隔離裝置傳輸服務實現(xiàn)向Ⅰ區(qū)EMS（能量管理系統(tǒng)，如D5000 和OPEN3000），Ⅱ區(qū)電能量系統(tǒng)或其他業(yè)務系統(tǒng)的圖模發(fā)布[4-5]。模型云平臺通過數(shù)據(jù)交換平臺在縱向和橫向都要與很多系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)交互，因此需要對交互數(shù)據(jù)有統(tǒng)一標準。目前，主/配網(wǎng)圖模信息集成的標準主要為IEC 61970，IEC 61968 和IEC 62325 等國際標準，這些標準中的301 部分各自描述了電網(wǎng)圖形和模型標準，并且在第四部分描述了全量、增量以及接口方式的交互過程。

通過電網(wǎng)模型云平臺，能夠快速有效地獲取電網(wǎng)的模型數(shù)據(jù)，并且基于統(tǒng)一標準的模型數(shù)據(jù)具有較高的兼容性，能夠實現(xiàn)廣泛地應用[6-8]。但是，無論數(shù)據(jù)平臺采用集中式存儲還是分布式存儲（云存儲），獲取一次全部的圖模數(shù)據(jù)都是非常耗費資源的操作，因此，研究圖模數(shù)據(jù)的融合與拆分是一種降低資源消耗、提高經濟性的有效措施。目前，已有部分學者開展了對模型云平臺以及模型拆分融合方面的研究工作。如文獻[9-12]提出配電網(wǎng)異構信息模型融合，將配電網(wǎng)各應用服務系統(tǒng)及軟件進行模型融合，搭建了虛擬化模型中心，解決了智能電網(wǎng)建設過程中配電網(wǎng)的信息交疊浪費、數(shù)據(jù)孤島以及軟硬件平臺異構導致的信息無法交互的問題。文獻[13]利用CIM 模型拆分合并技術建立整定計算的數(shù)據(jù)中心，集中全網(wǎng)整定計算模型和圖形數(shù)據(jù)，構建了電網(wǎng)繼電保護整定計算統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)了全網(wǎng)整定計算數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理。文獻[14]研究了基于CIM/E 的電網(wǎng)模型信息一體化管理，實現(xiàn)了應用多模型一體化管理、離線與在線模型一體化管理和多級電網(wǎng)模型一體化管理，解決了調度中心之間及調度中心內部各專業(yè)之間的模型信息實時共享問題。

圖模時態(tài)與圖模來源是影響圖模融合過程的重要影響因素，如果不考慮該因素，當存在時態(tài)不一致或圖模不兼容時，將會影響圖模融合的準確性。因此，開展了對基于模型云平臺的全時態(tài)多源圖模融合的研究工作，對全時態(tài)多源圖模融合過程中的概念、術語、數(shù)據(jù)等內容進行了定義，并提出了不同應用場景下的模型融合、拆分和比較的標準，形成了全時態(tài)多源圖模融合規(guī)則。通過定義增量模型和拆分模型，在增量模型和拆分模型的基礎上，解決全量模型傳輸消耗資源大、效率低的弊端；同時也定義了增量模型和拆分模型的流轉過程，從而保證每一個環(huán)節(jié)正確、可驗證，且能夠從增量模型和拆分模型還原出全模型；在IEC 61970 國際標準的基礎上進行了裁剪，增加了規(guī)劃態(tài)圖形和模型的定義及交互規(guī)則。

1 全時態(tài)多源圖模融合相關定義

1.1 圖模融合數(shù)據(jù)流轉要求

數(shù)據(jù)流轉主要分為應用與數(shù)據(jù)平臺之間、應用與應用之間、應用與外部應用之間3 種情況，為保證圖模融合順利進行，圖1 對數(shù)據(jù)流轉過程提出如下要求：

圖1 圖模融合數(shù)據(jù)流轉要求

（1）應用與平臺之間的圖模數(shù)據(jù)流轉可通過標準SQL（數(shù)據(jù)庫查詢語言）以及相關的ODBC，JDBC 進行，但需日志記錄操作；此外，也可參考應用和應用之間的流轉要求。

（2）基于保證安全以及易于調試兩方面的考量，應用與應用之間交互的圖模數(shù)據(jù)需以可讀性文本的形式傳送，當具體到特定的圖模融合場景時，可依據(jù)需求在XML 和E 格式文檔、Json 格式中進行選擇；也可在此基礎上，擴展定義特定的數(shù)據(jù)格式，如圖形的G 和SVG 格式、模型的CIME 格式和采集量的DT 格式。

（3）應用與調控云之外的系統(tǒng)有數(shù)據(jù)交換需求的，要在應用中先進行數(shù)據(jù)格式的轉化，才能在調控云上流轉、融合，如BPA 和PSDB 數(shù)據(jù)；若要與其他應用進行圖模融合，則需轉化為符合應用與應用之間流轉要求的格式才能進行。

1.2 全量、增量、拆分模型的定義及關系

為對有限的資源實現(xiàn)最大化利用，對全部圖模數(shù)據(jù)進行拆分，在必要數(shù)據(jù)得到更新，即滿足數(shù)據(jù)完整性要求的情況下，可以不進行全模型操作，其中必要數(shù)據(jù)根據(jù)其特性定義為增量數(shù)據(jù)或者拆分數(shù)據(jù)。若必要數(shù)據(jù)表達的是數(shù)據(jù)變化，如增減、修改等，就將其定義為增量模型；若必要數(shù)據(jù)表達的是全量數(shù)據(jù)的一部分，那么將其定義為拆分模型。

全量模型的范圍具有一定靈活性，其可以指一個應用所需的全部數(shù)據(jù)，也可以是一個特定功能所需的全部數(shù)據(jù)，可視具體的場景來調整。增量模型和拆分模型要以具體的全量模型作為基礎，若不存在全局和部分的關系，則無法形成拆分模型；若數(shù)據(jù)未發(fā)生變化，則無法形成增量模型。拆分模型與全量模型關系如圖2 所示；增量模型和全量模型關系如圖3 所示。

圖2 拆分模型和全量模型的關系

圖3 增量模型和全量模型的關系

在實現(xiàn)全量模型拆分時，需定義明確的邊界條件，同時為了拆分之后的多個模型能夠融合，邊界上的元素至少要存在于2 個拆分模型中，在必要時，可對外部模型進行等值處理。拆分模型進行合并時，外部等值模型會被實際模型替代，邊界上重復的元素在合并后只會出現(xiàn)一次。

圖模融合就是分析全量模型、增量模型和拆分模型之間的內在關系，實現(xiàn)在應用圖模數(shù)據(jù)的過程中，以盡可能小的資源消耗來滿足各個應用對圖模數(shù)據(jù)的要求。

1.3 模型的裁剪

以規(guī)劃態(tài)電網(wǎng)模型為例，IEC 61970 中的452部分描述了穩(wěn)態(tài)電網(wǎng)模型，但規(guī)劃態(tài)的電網(wǎng)模型則與452 部分所定義的穩(wěn)態(tài)電網(wǎng)模型存在一定差異，這些差異集中體現(xiàn)在：

（1）設備模型差異。設備模型差異主要體現(xiàn)在規(guī)劃態(tài)模型中出現(xiàn)新設備投運或舊設備退役，以及規(guī)劃態(tài)的參數(shù)在設計階段大部分是典型參數(shù)，導致標準中各個設備的屬性發(fā)生很大改變，新設備投運時要在模型中添加對應項，設備退役時要從模型中刪除其對應項，屬性要從典型參數(shù)中進行引用。因此，在規(guī)劃態(tài)場景下，要求設備模型有具體的投運、退役時間，同時只需要有型號等少數(shù)參數(shù)來引用典型參數(shù)，在進行模型融合時，必須要考慮設備投運、退役的滾動疊加和參數(shù)引用。

（2）拓撲信息的差異。由于規(guī)劃態(tài)是對未來網(wǎng)架的分析，因此在未投運變電站的主接線上一般采用簡化接線，絕大部分的斷路器和刀閘都被忽略。部分母線也可忽略，不進行建模，因此相對于這部分其實就是使用Topology 類直接來建模，而不像原有模型是通過ConnectiveNOde 和Terminal 的關系來生成Topology 類的。這就要求在進行模型融合時，對抽象類Topology 相關的數(shù)據(jù)以及檢查規(guī)則進行適應性改變。

（3）設備運行狀態(tài)、數(shù)據(jù)的差異。穩(wěn)態(tài)電網(wǎng)模型中設備運行狀態(tài)及數(shù)據(jù)源于SCADA（數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)）采集的量測，但在規(guī)劃態(tài)模型中，量測值源于用戶基于規(guī)劃目標時間電網(wǎng)運行方式的設定值，設定依據(jù)主要為負荷預測、發(fā)電計劃或國民經濟預估數(shù)據(jù)等，在這種情況下對SCADA 這個抽象進行類裁剪。因此，需要增加IEC 61970—456 部分中的狀態(tài)定義內容。如圖4所示描述了裁剪后的規(guī)劃態(tài)模型。

圖4 裁剪后的規(guī)劃態(tài)模型Profile

1.4 圖模融合數(shù)據(jù)集的定義方式

為了更加便捷地組織各類數(shù)據(jù)服務于圖模融合的不同場景，需遵循IEC 61970—552 部分中的Profile 定義，Profile 是一個用于表征在具體場景下對圖模融合所需數(shù)據(jù)類的受限子集，該子集考慮了針對場景的裁剪、擴展，同時也考慮了圖形和模型的特性，且在Profile Document 中包含了具體的對象。

IEC 61970—552 部分中Profile 關聯(lián)關系如圖5 所示，橢圓表示Profile，矩形表示全模型，三角形表示增量模型，實線箭頭表示替代關系，虛線箭頭表示依賴關系。設備、拓撲、狀態(tài)變量均有對應的Profile，也有包含對象信息的Profile Document，多個Profile Document一起表達了一個完整的電網(wǎng)模型數(shù)據(jù)流轉所需要的模型集合。

圖5 IEC 61970—552 中Profile 關聯(lián)關系示例

2 全時態(tài)多源圖模融合場景

2.1 規(guī)劃態(tài)模型融合場景

規(guī)劃態(tài)模型是典型的增量模型，對當前電網(wǎng)模型數(shù)據(jù)結構及數(shù)據(jù)內容不會產生影響。因此，可基于規(guī)劃態(tài)數(shù)據(jù)的時間信息以及投運停役操作標志，與當前電網(wǎng)模型進行滾動疊加，進而得出目標時刻的電網(wǎng)模型和狀態(tài)。以下給出了規(guī)劃態(tài)模型融合的場景和標準。

2.1.1 應用場景

電網(wǎng)規(guī)劃是和規(guī)劃態(tài)模型交互最為頻繁的應用，通常情況下，規(guī)劃態(tài)參數(shù)模型要根據(jù)“先粗后細”的方式來進行設計。在規(guī)劃初期，由于條件限制，可只給出電壓等級較高的設備的范圍；隨著規(guī)劃的深入，逐漸完善選型、投停日期和發(fā)電負荷水平等信息。規(guī)劃態(tài)模型如圖6 所示，OMS（訂單管理系統(tǒng)）主要承擔參數(shù)模型的管理任務，因此參數(shù)模型和OMS 的交互不可避免。在規(guī)劃態(tài)模型所對應的設備正式投運時，將規(guī)劃態(tài)模型推送到EMS，替換為實際投運的設備模型。模型評價的應用范圍較廣，它可基于參數(shù)模型本身進行評價，也可以和其他來源的規(guī)劃態(tài)模型進行對比，以多方比較、互相印證的方式來確保規(guī)劃態(tài)模型的合理性。在規(guī)劃態(tài)目標時間到達之前，為確保能滿足電網(wǎng)安全的相應指標，需要對設備的投退進行研究、校核，因此需進行方式校核。通過獲取規(guī)劃態(tài)模型，對模型進行拼接，疊加各類計劃進行校核。圖模發(fā)布是把規(guī)劃態(tài)模型向其他應用進行發(fā)布的接口，提供多種方式的全量、增量參數(shù)模型的發(fā)布，以便于數(shù)據(jù)消費者能夠高效地獲取所必須的參數(shù)模型。

圖6 規(guī)劃態(tài)模型用例

2.1.2 模型流轉融合示例

（1）電網(wǎng)規(guī)劃根據(jù)需求創(chuàng)建規(guī)劃態(tài)模型，保存于調控云的未來態(tài)應用中，取OMS 中的典型參數(shù)，并置標志為待審核。

（2）圖模發(fā)布把待審核的數(shù)據(jù)發(fā)布出去，主要面向模型評價和方式校核。

（3）模型評價和方式校核對規(guī)劃態(tài)模型進行研究、對比、校核等多種操作，通過的規(guī)劃態(tài)模型置標志位為已審核。

（4）圖模發(fā)布根據(jù)設備投退時間將已審核數(shù)據(jù)推送給EMS。

（5）EMS 根據(jù)接收到的推送完成設備的投退、流轉融合過程。

2.2 實時態(tài)和歷史態(tài)模型融合場景

在調控云上，實時態(tài)和歷史態(tài)模型已較為完善，在國家電力調度控制中心發(fā)布的《電力調度通用數(shù)據(jù)對象結構化設計》中，分公共數(shù)據(jù)模型、電力一次設備模型、保護設備模型、自動化設備模型和系統(tǒng)表管理5 個分冊對各種類型的數(shù)據(jù)做了比較完善的定義，該設計遵循IEC 61970 標準。但對區(qū)分全量數(shù)據(jù)與增量數(shù)據(jù)以及全量數(shù)據(jù)和增量數(shù)據(jù)如何進行高效率地查詢、流轉、融合，未做定義。

2.2.1 應用場景

如圖7 所示，實時態(tài)模型要給一次調頻分析等多種應用提供數(shù)據(jù)。在獲取數(shù)據(jù)時，如果每次都傳輸全量模型，將會帶來極大的帶寬、計算機資源的浪費，為解決這個問題，先對實時態(tài)模型進行細分，具體分類方法如下：

圖7 實時態(tài)模型用例

（1）電網(wǎng)模型是相對固定的數(shù)據(jù)，采集的量測數(shù)據(jù)是變化的數(shù)據(jù)。模型加量測是全量數(shù)據(jù)，模型變化、量測變化是增量數(shù)據(jù)。

（2）電網(wǎng)運行方式是全量數(shù)據(jù)，對運行方式的變更是增量數(shù)據(jù)。

（3）時間基準點的數(shù)據(jù)為全量數(shù)據(jù)，基準點前后數(shù)據(jù)的變化為增量數(shù)據(jù)。

原則上，除了系統(tǒng)啟動等必要的場景下需要獲取全量數(shù)據(jù)外，正常運行時均傳輸增量數(shù)據(jù)。

歷史態(tài)模型可以給一次調頻分析等多種應用提供歷史模型數(shù)據(jù)。不同的應用對數(shù)據(jù)的要求不盡相同，有的應用對參數(shù)模型和量測數(shù)據(jù)有比較嚴格的要求，如歷史狀態(tài)估計，對參數(shù)模型的敏感程度比較高；有的應用并不需要足夠準確的參數(shù)模型，但對量測、表計的歷史數(shù)據(jù)敏感程度較高，如全社會電力電量。

2.2.2 模型流轉融合示例

（1）歷史狀態(tài)估計啟動時，獲取當前時刻的電網(wǎng)模型以及前一個時刻的設備運行狀態(tài)、量測數(shù)據(jù)，組成全量模型，并保存一個基態(tài)全量模型作為歷史斷面。

（2）在運行過程中，歷史狀態(tài)估計接收前一個時刻的設備運行狀態(tài)及量測變化數(shù)據(jù)，進行正常的狀態(tài)估計計算。

（3）在合適的時間點，獲取電網(wǎng)模型的變化，根據(jù)變化后的電網(wǎng)模型疊加前一個時刻的歷史數(shù)據(jù)進行計算，如需保存基態(tài)歷史斷面，則將獲得或疊加后的全量模型斷面保存為新的歷史斷面。

（4）新增的電網(wǎng)模型會有新的狀態(tài)及量測數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的變化也需以增量數(shù)據(jù)的方式進行傳送。

（5）若有其他應用需要用到歷史狀態(tài)估計保存的歷史斷面，可根據(jù)時間點獲取合適的基態(tài)歷史斷面并疊加變化的增量數(shù)據(jù)回溯。

2.3 多源模型的拆分和融合場景

為保證電網(wǎng)安全、穩(wěn)定地運行，需要多個專業(yè)部門協(xié)作，做好多種預案，預防突發(fā)事件對電網(wǎng)造成危害。諸多外部數(shù)據(jù)，如氣象數(shù)據(jù)，在預防臺風、高溫、凍雨等惡劣天氣給電網(wǎng)帶來危害時，有著重要的作用，因此，部分外部數(shù)據(jù)是非常必要的輸入。

在不同的應用領域，對全量數(shù)據(jù)的需求和定義也不同，較為典型的是以調度管轄權劃分、以電壓等級劃分等。以一個省級電網(wǎng)為研究對象，只關注220 kV 以上電壓等級的設備，在這種情況下，就需要對模型進行拆分。與之對應，模型也有可能需要與多個小范圍的模型進行融合、拼接，成為一個大的全量模型。

隨著電網(wǎng)的發(fā)展，圖模數(shù)據(jù)無時無刻都在發(fā)生著變化，這些變化在多源的條件下還可能是并行的。因此，在進行融合前，需要對變化中的數(shù)據(jù)進行分析研究，其中模型比較是進行分析的基礎操作。

2.3.1 應用場景

當眾多的數(shù)據(jù)接入調控云時，將會進入多源模型融合的場景，這需要從多個角度去分析研究。從數(shù)據(jù)源的角度來看，數(shù)據(jù)有電網(wǎng)內部和外部2 個來源；從數(shù)據(jù)作用的角度來看，有些數(shù)據(jù)可直接表達某種特性的電網(wǎng)模型，有些數(shù)據(jù)則是作用于電網(wǎng)模型，通過改變電網(wǎng)特性來間接調整電網(wǎng)模型；從數(shù)據(jù)流動方向的角度來看，有從其他應用輸出電網(wǎng)模型到調控云和從調控云輸出電網(wǎng)模型到外部應用2 個方向。

圖8 展示了模型的拆分融合示例，模型拆分和融合在調控云上很常見，不同的調度機構作為不同的數(shù)據(jù)源向調控云傳送數(shù)據(jù)，匯集于調控云之后，成為全量模型。在應用層面，可以根據(jù)自身需求對全量模型進行拆分，形成多個拆分模型，也可以將部分拆分模型再次進行融合，形成該應用特有的全量模型。

圖8 模型的拆分融合用例

模型比較可能出現(xiàn)在如下場景：

（1）對象相同、來源不同的圖形模型比較。

（2）對象相同、時間不同的圖形模型比較。

（3）對象不完全相同、范圍有重疊的模型拼接前。

（4）對象有發(fā)展、時間有變化時獲取圖形模型的演變發(fā)展。

2.3.2 多源模型融合示例

（1）BPA 是一套廣泛應用于電力系統(tǒng)分析的軟件工具，有獨特的模型表達方式，并且其模型和算法是公開的，許多分析計算均以其結果為基準。這是一個典型的外部應用，其電網(wǎng)模型可以作為調控云應用的輸入，調控云應用也可以把電網(wǎng)模型輸出為它的格式供其讀取。

（2）除了G 格式圖形外，還有SVG 格式、DXT格式等多種圖形格式；其數(shù)據(jù)來源于圖模維護、圖模發(fā)布的圖形數(shù)據(jù)，也有來源于GIS 的圖形。多數(shù)據(jù)源相互協(xié)作應用負責對多源數(shù)據(jù)進行接收、解析和融合。

（3）多源數(shù)據(jù)融合成功后，就可以根據(jù)需要在調控云上進行駐留、分發(fā)、流轉。

2.3.3 多源模型拆分和融合示例

（1）在調控云上，根據(jù)調度管轄權或者設備所有者進行人工維護的電網(wǎng)模型參數(shù)，以及各個數(shù)據(jù)源采集到的設備運行狀態(tài)、量測數(shù)據(jù)，自動匯集到調控云，融合在一起形成全量模型。

（2）根據(jù)數(shù)據(jù)源的不同，將全量模型拆分成不同來源的數(shù)據(jù)，以便于單獨進行處理。

（3）根據(jù)抽象層次不同，將全量模型拆分為簡化接線模型和站內全接線模型。

2.4 案例分析

如圖9、表1 所示，全量模型以某省電力公司調控云實際數(shù)據(jù)為例，目前上云的500 kV 及以上變電站和發(fā)電廠共90 座左右，220 kV 變電站及發(fā)電廠共450 座左右；500 kV 線路280 條左右，220 kV 線路1 700 條左右；500 kV 主變壓器260 臺左右，220 kV 主變壓器1 000 臺左右。

圖9 某省調控云模型數(shù)據(jù)

表1 全量模型與拆分模型數(shù)據(jù)對比

拆分模型以該省的某個中上經濟水平的A 市和經濟欠發(fā)達的B 市為例，A 市目前上云的500 kV 及以上變電站、發(fā)電廠共15 座左右，220 kV變電站及發(fā)電廠共70 座左右，境內及經過的500 kV 線路60 條左右，220 kV 線路250 條左右，500 kV 主變40 臺左右，220 kV 主變200 臺左右；B 市目前上云的500 kV 及以上變電站、發(fā)電廠共6座左右，220 kV 變電站及發(fā)電廠共25 座左右，境內及經過的500 kV 線路20 條左右，220 kV 線路100 條左右，500 kV 主變18 臺左右，220 kV主變90 臺左右?？梢钥闯觯ㄟ^拆分模型實現(xiàn)劃區(qū)管理網(wǎng)架具有數(shù)據(jù)量小、讀取高速的優(yōu)勢，維護工作相比于大地區(qū)的全量模型會更加高效、簡單；也會使得管理更加靈活。

對于增量模型效果，同樣以該省調控云實際數(shù)據(jù)為例，目前上云的測點已經超過100 萬個，每天生成海量的量測數(shù)據(jù)達到3.2 億個，海量數(shù)據(jù)必然會帶來巨大的存儲成本及數(shù)據(jù)應用成本。然而，通過增量模型的處理能夠有效降低數(shù)據(jù)量。以遙信為例，每天0 時生成一個全遙信數(shù)據(jù)，其他時刻以0 時到該時刻發(fā)生的所有遙信變位次數(shù)來表達當時的遙信位置，變位數(shù)據(jù)的數(shù)量要比全數(shù)據(jù)的數(shù)量低2 個數(shù)量級。

將進行查詢全量模型和拆分模型所需的時間及結果對其資源占用情況進行對比分析。分析結果如表2 所示，在調控云數(shù)據(jù)庫中提供了查詢復雜度評價的工具，使用該工具對全量模型和2 個拆分模型的查詢語句進行評價。由查詢累加一欄可知，拆分模型的查詢語句復雜度比全量模型的查詢復雜度高很多。從查詢開始到結果接收完成，每個查詢均執(zhí)行3 次，以記錄平均時間消耗和結果集占用字節(jié)數(shù)大小。由時間消耗一欄可知，拆分模型的查詢時間消耗要比全量模型查詢的時間消耗降低很多，結果集占用字節(jié)數(shù)也降低很多。因此，雖然拆分模型導致查詢條件復雜度提升，但顯著降低了調控云存儲資源、帶寬占用。

表2 不同模型的絡資源占比

3 結語

在調控云匯集的數(shù)據(jù)種類日益豐富、數(shù)據(jù)融合的復雜性和難度逐步提高的條件下，根據(jù)不同場景的需求及特征，給出了融合操作及數(shù)據(jù)格式標準，形成了全時態(tài)多源圖模融合模型。該模型建立后，給調控云平臺與調控云應用之間、調控云不同應用之間、調控云平臺與外部應用之間的圖模數(shù)據(jù)的流轉、融合和拆分帶來極大便利，通過對全量模型、拆分模型以及增量模型的靈活應用，可以滿足不同的需求并且兼顧效果和性能，對調控云服務潛力的挖掘具有重大意義。