孫剛　于洋　鄭文欣　夏立磊　張健

摘要：隨著狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展和電網(wǎng)各種自動化信息應(yīng)用系統(tǒng)的交互關(guān)聯(lián)，使得電力設(shè)備數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)規(guī)模龐大、更新速度快、多源異構(gòu)和價值密度低等特點，完全符合大數(shù)據(jù)的所有特征，是典型的大數(shù)據(jù)。在電力設(shè)備大數(shù)據(jù)爆炸式增長的新形勢下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)遇到瓶頸，不能滿足從海量數(shù)據(jù)中快速獲取知識與信息的分析需求，電力設(shè)備大數(shù)據(jù)融合是電力行業(yè)信息化、智能化發(fā)展的必然要求。

關(guān)鍵詞：多源信息、物聯(lián)網(wǎng)、電力系統(tǒng)

引言

國家電網(wǎng)公司提出″三型兩網(wǎng)″建設(shè)，泛在電力物聯(lián)網(wǎng)是關(guān)鍵其一，″泛在″+″物聯(lián)″網(wǎng)絡(luò)智能化最終的體現(xiàn)方式。實現(xiàn)″泛在物聯(lián)″主要途徑依靠傳感網(wǎng)，傳感器似監(jiān)控器隨身跟蹤設(shè)備的運行情況，并通過交叉型通信網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)匯總分析，實現(xiàn)設(shè)備運行信息的離散采集和集中處理。為了更加全面的、精準的預(yù)估設(shè)備下一步運行狀態(tài)，應(yīng)對現(xiàn)有數(shù)據(jù)融合、關(guān)聯(lián)分析。

隨著現(xiàn)今電力系統(tǒng)智能化不斷升級改造，電力大數(shù)據(jù)的數(shù)量及種類已開始呈現(xiàn)出爆炸式的增長趨勢，中國電網(wǎng)發(fā)展已經(jīng)邁入大數(shù)據(jù)的時代。而如何在雜亂無章的數(shù)據(jù)堆中迅速收集并整理出有用信息，是目前電力系統(tǒng)建設(shè)面臨的巨大挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)提取及海量數(shù)據(jù)如何存儲。海量數(shù)據(jù)如何在巨大體積量的情況下保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，保障數(shù)據(jù)的高質(zhì)量是數(shù)據(jù)處理分析、做出精確決策的首要前提。電力大數(shù)據(jù)因其體積量具大且數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，對存儲環(huán)境及硬件條件有更嚴格的標準要求，面對類型多樣的海量數(shù)據(jù)，需要合適的技術(shù)手段作為數(shù)據(jù)的存儲和處理地基礎(chǔ)。本文主要針對其中的數(shù)據(jù)融合技術(shù)展開系統(tǒng)研究，結(jié)構(gòu)不統(tǒng)一的數(shù)據(jù)如何能夠達到數(shù)據(jù)融合，并為我們做出策略的同時提供有效的信息輔助，這在電力系統(tǒng)中依然是目前面臨的困難和挑戰(zhàn)。

原理和功能介紹

集中控制系統(tǒng)包括現(xiàn)場變電主站、分布于現(xiàn)場變電主站的N個遠程終端單元、與N個遠程終端單元動態(tài)分組對應(yīng)的M個邊緣計算終端以及多源信息融合模塊。遠程終端單元是一種針對通信距離較長和工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境惡劣而設(shè)計的具有模塊化結(jié)構(gòu)的、特殊的計算機測控單元，它將末端檢測儀表和執(zhí)行機構(gòu)與遠程調(diào)控中心的主計算機連接起來，具有遠程數(shù)據(jù)采集、控制和通信功能，能接收主計算機的操作指令，控制末端的執(zhí)行機構(gòu)動作。

邊緣計算終端是可以在本地執(zhí)行邊緣計算的終端。分布于現(xiàn)場變電主站的N個遠程終端單元均包括多種不同類型的數(shù)據(jù)傳感器，每個遠程終端單元用于采集現(xiàn)場變電主站的至少一個設(shè)備的多種傳感數(shù)據(jù)，多種傳感數(shù)據(jù)包括靜態(tài)開關(guān)量數(shù)據(jù)SK、動態(tài)電氣量數(shù)據(jù)DE 以及暫態(tài)電氣量數(shù)據(jù)Ze。N個遠程終端單元被分為M組，每一組至少包括兩個遠程終端單元，M個邊緣計算終端與M組遠程終端單元動態(tài)的通信連接，邊緣計算終端配置本地數(shù)據(jù)類型識別引擎，數(shù)據(jù)類型識別引擎用于識別傳感數(shù)據(jù)的類型。

在初始狀態(tài)下，將N個遠程終端單元平均分為M組，每個邊緣計算終端均具有各自獨立的本地緩沖存儲隊列、本地緩沖存儲隊列以及本地緩沖存儲隊列，多種信息數(shù)據(jù)輸入端口包括靜態(tài)開關(guān)量數(shù)據(jù)輸入端口、動態(tài)電氣量數(shù)據(jù)輸入端口以及暫態(tài)電氣量數(shù)據(jù)輸入端口。分組控制單元與本地緩沖存儲隊列以及信息數(shù)據(jù)輸入端口通信，基于本地緩沖存儲隊列以及信息數(shù)據(jù)輸入端口通信的反饋信號，調(diào)節(jié)N個遠程終端單元與M個邊緣計算終端的分組對應(yīng)關(guān)系，每一個分組中的每個遠程終端單元通過多種不同類型的數(shù)據(jù)傳感器，采集多種傳感數(shù)據(jù)之后，將其發(fā)送至該分組對應(yīng)的邊緣計算終端。邊緣計算終端調(diào)用本地數(shù)據(jù)類型識別引擎識別多種傳感數(shù)據(jù)的類型后，根據(jù)識別出的傳感數(shù)據(jù)類型對其進行分類后，存儲到本地緩沖存儲隊列，多源信息數(shù)據(jù)融合模塊的信息數(shù)據(jù)輸入端口從本地緩沖存儲隊列中獲取傳感數(shù)據(jù)。

項目優(yōu)勢

多源信息數(shù)據(jù)融合模塊包括多種信息數(shù)據(jù)輸入端口，每種信息數(shù)據(jù)輸入端口包括數(shù)據(jù)相似度計算模塊，基于數(shù)據(jù)相似度計算模塊的相似度輸出結(jié)果，多源信息數(shù)據(jù)融合模塊完成多種信息數(shù)據(jù)輸入端口輸入的信息數(shù)據(jù)的融合。該系統(tǒng)針對不同類型的異構(gòu)源數(shù)據(jù)，采用動態(tài)匹配邊緣計算終端的方法，自適應(yīng)的執(zhí)行數(shù)據(jù)處理過程，進而能夠?qū)崟r的實現(xiàn)多源電力信息融合，用于后續(xù)的電力系統(tǒng)分析，例如系統(tǒng)故障診斷。

項目取得的效益

多源電力信息融合的電力數(shù)據(jù)集中控制系統(tǒng)具有自愈、互動、優(yōu)化、兼容和集成特征，可以實現(xiàn)電網(wǎng)系統(tǒng)設(shè)備間的信息化和互動化。在智能電網(wǎng)的框架下應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是智能電網(wǎng)由系統(tǒng)智能化向電力物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備智能化的延伸。電力物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備全景信息具有多源高度異構(gòu)的特征，在數(shù)據(jù)聚合過程中必須解決數(shù)據(jù)的多源異構(gòu)問題。多源信息融合在電力大數(shù)據(jù)研究中扮演著重要角色，它可以把屬于研究對象來自多方面的數(shù)據(jù)信息融合在一起，實現(xiàn)對雜亂無章的電網(wǎng)數(shù)據(jù)整理并得出關(guān)于研究對象更詳細、全面的分析。并且依靠大數(shù)據(jù)的存儲、處理技術(shù)的成熟發(fā)展，為電力大數(shù)據(jù)多源信息融合的研究提供了新的機遇。

項目推廣應(yīng)用情況

多源電力信息融合的電力數(shù)據(jù)集中控制系統(tǒng)集中大數(shù)據(jù)各項技術(shù)能夠處理海量冗余的數(shù)據(jù)，通過分析挖掘?qū)﹄娏ο到y(tǒng)生產(chǎn)運營起決定性作用的信息數(shù)據(jù)。同時依靠相關(guān)技術(shù)，在對信息量進行精簡的同時仍要保證精確提取大部分數(shù)據(jù)的特征，不僅從數(shù)量上對數(shù)據(jù)進行極大的減少，提升了數(shù)據(jù)處理效率還能夠迅速對電網(wǎng)安全可靠運行提供更有利的決策及建議，提高配電網(wǎng)的工作質(zhì)量，具有良好的推廣應(yīng)用價值，可在全國范圍內(nèi)推廣。

參考文獻：

[1]賈榮興， 陳永平， 郝彩霞，等. 基于電網(wǎng)SCADA實時數(shù)據(jù)綜合分析的集控站安全約束系統(tǒng)探討[J]. 中國西部科技， 2009， 8（11）：3.

[2]米加威. 基于大數(shù)據(jù)的多源信息融合技術(shù)在電力系統(tǒng)中的研究及應(yīng)用[D]. 天津：天津理工大學(xué)，2019.

[3]王耀南.大型復(fù)雜電力系統(tǒng)的多傳感器信息融合智能技術(shù)[J].電力科學(xué)與技術(shù)學(xué)報.2008（02）

[4]王耀南.智能信息處理技術(shù)[M]. 高等教育出版社. 2003