徐衍

摘? 要： 近年來隨著配電網(wǎng)運維智能化程度越來越高，大量的運維數(shù)據(jù)通過互聯(lián)網(wǎng)實時交互，如何利用好這些數(shù)據(jù)為客戶服務(wù)，同時降低企業(yè)運營成本顯得十分重要，尤其須要解決實時分析、存儲和反饋海量配網(wǎng)數(shù)據(jù)的問題。文章提出通過大數(shù)據(jù)技術(shù)Kafka、Redis、InfluxDB、Flink搭建配網(wǎng)數(shù)據(jù)中心，采用跨Android和IOS平臺技術(shù)的Flutter開發(fā)移動APP的方式。該方式經(jīng)驗證，讀寫百萬量級數(shù)據(jù)時間是秒級、實時計算時間是毫秒級，不僅降低了配網(wǎng)運營過程中的時間成本，還豐富了配網(wǎng)運行數(shù)據(jù)的查詢手段。

關(guān)鍵詞： 大數(shù)據(jù); 微服務(wù); Flutter; 配網(wǎng); Kafka; Redis; InfluxDB; Flink

中圖分類號：TP391? ? ? ? ? 文獻標(biāo)識碼：A? ? ?文章編號：1006-8228（2022）01-40-02

Design and implementation of the distribution network monitoring APP

with the core of data center

Xu Yan

（Guodian Nanjing Automation CO.LTD.， Nanjing， Jiangsu 210000， China）

Abstract： In recent years， as the operation and maintenance of distribution network become more intelligent， a large amount of real-time operation and maintenance data interact on the Internet. How to use these data to serve customers and reduce the cost of enterprise operation becomes very important， particularly to solve problem of analysis， storage and feedback of massive real-time distribution network data. This paper proposes to build distribution network data center using big data technologies of Kafka， Redis， InfluxDB and Flink， and develop mobile APP by using Flutter， a across Android and iOS platform technology. It has been proved that the time of reading and writing millions of magnitude data is at second level and the time of real-time computation is at millisecond level， which not only reduces the time cost in the operation of distribution network， but also enriches the query means of operation data of distribution network.

Key words： big data; micro services; Flutter; distribution network; Kafka; Redis; InfluxDB; Flink

0 引言

配網(wǎng)系統(tǒng)作為電力供應(yīng)系統(tǒng)中最龐大的一個環(huán)節(jié)，利用先進的信息技術(shù)可以保證配電網(wǎng)運行安全性、經(jīng)濟性。面對海量的配網(wǎng)數(shù)據(jù)，安全高效的數(shù)據(jù)存儲和及時的數(shù)據(jù)分析，在提高配網(wǎng)管理水平、改善用戶服務(wù)質(zhì)量的過程中尤為重要，通過數(shù)據(jù)中心實時存儲和分析配網(wǎng)數(shù)據(jù)，將智能手機作為反饋實時計算結(jié)果的掌上終端，實現(xiàn)隨時隨地對配電網(wǎng)進行監(jiān)控管理。

1 數(shù)據(jù)中心

本文所提出的數(shù)據(jù)中心架構(gòu)組件包含數(shù)據(jù)同步管道Kafka、分布式流數(shù)據(jù)引擎Flink、內(nèi)存庫Redis集群、持久化數(shù)據(jù)庫集群。其中持久化數(shù)據(jù)庫集群內(nèi)含關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL和時序庫InfluxDB。在大數(shù)據(jù)背景下，考慮到時序庫較傳統(tǒng)型數(shù)據(jù)庫在海量數(shù)據(jù)的讀寫效率和時間序列的存儲上有很大優(yōu)勢，所以架構(gòu)中除了有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL還新增了時序庫InfluxDB存儲持久化數(shù)據(jù)，以便將來的數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)同步管道Kafka接收到配網(wǎng)數(shù)據(jù)后分別由A、B兩個主題來處理，A主題根據(jù)監(jiān)測分析需求，通過分布式流數(shù)據(jù)引擎Flink將生數(shù)據(jù)清洗成熟數(shù)據(jù)后保存于內(nèi)存庫Redis集群中，以便高效的響應(yīng)展示層的應(yīng)用。B主題則會將生數(shù)據(jù)連同時間戳連續(xù)的存儲至?xí)r序庫InfluxDB集群中，保證每條數(shù)據(jù)的“不可變”性。移動APP應(yīng)用的權(quán)限數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)、功能數(shù)據(jù)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則會存儲在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL集群中。系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

2 服務(wù)端API

服務(wù)端API采用微服務(wù)的方式構(gòu)建，運用基于Spring Boot框架的Spring Cloud容器，集成服務(wù)發(fā)現(xiàn)、服務(wù)網(wǎng)關(guān)、服務(wù)路由、鏈路追蹤等微服務(wù)框架，大大減少了各模塊的開發(fā)成本。微服務(wù)架構(gòu)根據(jù)業(yè)務(wù)需求，劃分服務(wù)模塊，各服務(wù)獨立部署并且互相隔離，統(tǒng)一注冊于服務(wù)注冊中心Eureka，避免單一服務(wù)節(jié)點出錯而導(dǎo)致全盤奔潰的問題。前端展示層應(yīng)用通過統(tǒng)一入口調(diào)用各服務(wù)，從而提高系統(tǒng)高可用性、安全通信以及水平擴展性。

3 移動端APP設(shè)計

3.1 優(yōu)秀的跨多端平臺技術(shù)Flutter

由于IOS和Android移動設(shè)備基于相同的GUI顯示原理，F(xiàn)lutter技術(shù)采用一套Dart API調(diào)用OpenGL（操作系統(tǒng)API的一個封裝庫）去實現(xiàn)一套代碼跨端使用。其為移動端開發(fā)帶來了“快速開發(fā)、富有表現(xiàn)力和靈活的UI、原生性能”的特色和理念，能完美勝任從超級APP到獨立應(yīng)用、從純Flutter到混合棧的開發(fā)工作。

3.2 移動端APP接入方式

為加強系統(tǒng)安全性，移動端APP使用客戶提供的VPN訪問微服務(wù)平臺的各類API接口。服務(wù)端采用WebSocket與移動端APP建立長鏈接，進行雙向通信，保證數(shù)據(jù)一致性、可靠性，實現(xiàn)實時增量同步。

4 配網(wǎng)監(jiān)控APP應(yīng)用

4.1 實時KPI指標(biāo)

實現(xiàn)配網(wǎng)數(shù)據(jù)實時監(jiān)控與追溯，功能包含“主配網(wǎng)昨日今日負(fù)荷”、“實時負(fù)荷”、“各供電類型的當(dāng)日供電量”、“當(dāng)日大客戶供電量”、“線路負(fù)載”、“遙信正確率”、“遙控正確率”、“遙控使用率”、“DTU在線率”、“FTU在線率”、“故指在線率”。

4.2 停電全過程分析

通過時間、區(qū)域、負(fù)荷維度分析配電網(wǎng)停電情況，動態(tài)監(jiān)測供電可靠性水平，智能化監(jiān)測停電數(shù)據(jù)，優(yōu)化時間配比，減少停電過程中的等待，輔助供電公司相關(guān)業(yè)務(wù)部門通過分析結(jié)果評估不同行業(yè)、不通類型的用戶的可靠性水平。

4.3 運行事項查詢

為方便用戶加強事故運行事件原因分析和預(yù)防措施分析，系統(tǒng)會記錄停電或者缺相起止時間及累計時長、一二次開或短路事件、電流或電壓越限起止時間。

5 結(jié)束語

本文描述了以輕量級的配網(wǎng)數(shù)據(jù)中心為核心，微服務(wù)為移動APP服務(wù)端，利用跨平臺技術(shù)Flutter開發(fā)移動端APP的設(shè)計實現(xiàn)方式。與電力領(lǐng)域傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心相比，本文描述的數(shù)據(jù)中心架構(gòu)更輕，技術(shù)實現(xiàn)更簡單，增加了實時計算流數(shù)據(jù)的能力，更利于在預(yù)算不太寬裕又需要處理海量配網(wǎng)數(shù)據(jù)的地市級電網(wǎng)公司部署，而移動端APP與配網(wǎng)運行監(jiān)控相結(jié)合的方式為領(lǐng)導(dǎo)決策提供了更快捷高效的支撐。

參考文獻（References）：

[1] 成杰.從停電全過程分析，減少停電工作時間損失[C]//中國電機工程學(xué)會可靠性專業(yè)委員會，城市供電專業(yè)委員會學(xué)術(shù)年會.中國電機工程學(xué)會，2010

[2] 堯正國.基于大數(shù)據(jù)與微服務(wù)設(shè)計的配網(wǎng)運行監(jiān)控App設(shè)計應(yīng)用研究[J].決策探索（中），2019，630（10）：73-73

[3] 楊強，張鈞鳴.基于微服務(wù)架構(gòu)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)創(chuàng)新實踐[J].電力大數(shù)據(jù)，2019，22（3）：71-76

[4] 王辰.淺談配網(wǎng)自動化中GIS技術(shù)的應(yīng)用[J]. 決策與信息旬刊，2015，000（010）：240-240