劉勝強，杜家兵

（廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司佛山供電局，廣東佛山 528000）

隨著電力網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的增大，電力信息處理向著云數(shù)據(jù)集成處理方向發(fā)展，需要構(gòu)建優(yōu)化的電力云數(shù)據(jù)并行化處理系統(tǒng)模型[1-3]，采用云計算和網(wǎng)格化的信息處理技術(shù)，對提高電力云數(shù)據(jù)的優(yōu)化檢測和分析能力具有重要意義，相關(guān)的電力云數(shù)據(jù)并行化處理系統(tǒng)設(shè)計研究受到人們的重視。

文獻[4]提出云平臺下全維度電力設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)并行化處理技術(shù)，為了彌補HDoopMap Reduce 在復(fù)雜場景處理中的不足，設(shè)計實現(xiàn)了兩種不同結(jié)構(gòu)的并行EEMD 算法，并對其性能進行了對比實驗分析，結(jié)果表明，該文的研究工作對我國電力設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)并行處理技術(shù)研究有一定的借鑒意義。文獻[5]基于大數(shù)據(jù)云平臺的電力能源大數(shù)據(jù)采集與應(yīng)用研究，提出采用分布式電力信息采集系統(tǒng)采集電力數(shù)據(jù)，建立大數(shù)據(jù)云平臺，采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和其他大數(shù)據(jù)分析方法，提高線損治理效果，實現(xiàn)負荷的精確預(yù)測，并對電力大數(shù)據(jù)在光伏、車輛網(wǎng)等新領(lǐng)域的應(yīng)用研究進行了展望，其對今后電力能源大數(shù)據(jù)的深入應(yīng)用具有重要指導(dǎo)意義。雖然上述方法取得一定進展，但進行電力云數(shù)據(jù)并行化處理的集成性不好，信息融合度水平不高。針對上述問題，該文提出基于云計算的電力云數(shù)據(jù)并行化處理系統(tǒng)設(shè)計方法。

1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計和功能分析

1.1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計

為了實現(xiàn)基于云計算的電力云數(shù)據(jù)并行化處理系統(tǒng)設(shè)計，結(jié)合PSTN（Public Switched Telephone Network，公眾電話交換網(wǎng)）組網(wǎng)控制協(xié)議，構(gòu)建電力云數(shù)據(jù)并行化處理的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型，采用分塊組網(wǎng)的云結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫管理方法，分析電力云數(shù)據(jù)并行化處理過程中的信息融合模型[6]，通過底層模塊化數(shù)據(jù)庫設(shè)計的方法，建立電力云數(shù)據(jù)并行化處理過程中的嵌入式信息處理模塊?；赟IP 客戶端服務(wù)器，發(fā)送電力云數(shù)據(jù)并行處理的OPTION 請求，電力云數(shù)據(jù)并行化處理的組網(wǎng)結(jié)構(gòu)模型如圖1 所示。

根據(jù)圖1 所示的電力云數(shù)據(jù)并行化處理的組網(wǎng)結(jié)構(gòu)模型，采用嵌入式調(diào)度方法，進行用戶代理服務(wù)器端（User Agent Server）的總線開發(fā)設(shè)計[7]，設(shè)計的電力云數(shù)據(jù)并行化處理系統(tǒng)主要包括云計算信息處理模塊、數(shù)據(jù)加載模塊、總線控制模塊和人機交互模塊，構(gòu)建電力云數(shù)據(jù)并行化處理的集成數(shù)據(jù)庫模型，采用云信息融合和信息流編碼技術(shù)，實現(xiàn)狀態(tài)代理服務(wù)器輸出轉(zhuǎn)換控制，在輸出端進行電力云數(shù)據(jù)的優(yōu)化挖掘[8-9]，得到電力云數(shù)據(jù)并行化處理系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)模型如圖2 所示。

圖2 電力云數(shù)據(jù)并行化處理系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)模型

1.2 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)分析

在上述總體結(jié)構(gòu)設(shè)計的基礎(chǔ)上，采用PLC總線控制和ARM 嵌入式融合調(diào)度方法，構(gòu)建電力云數(shù)據(jù)并行化處理系統(tǒng)的信息處理模塊以及人機接口模塊[10]。采用無線傳感網(wǎng)進行電力云數(shù)據(jù)并行化處理的原始信息采集，對采集的電力云數(shù)據(jù)進行上位機通信和并行網(wǎng)格化調(diào)度，系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)模型如圖3 所示。

圖3 系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)模型

由圖3 可知，采用時鐘控制方法實現(xiàn)對電力云數(shù)據(jù)并行化處理過程中的總線控制和交叉編譯控制，在物理層中進行電力云數(shù)據(jù)的原始數(shù)據(jù)采集，采集的電力云數(shù)據(jù)主要有功率參數(shù)、穩(wěn)壓參數(shù)、輸出功率增益等，通過物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等集成信息處理方法，實現(xiàn)對電力云數(shù)據(jù)的并行化處理和結(jié)構(gòu)化分析[11]。

2 電力云數(shù)據(jù)并行處理算法設(shè)計

2.1 電力云數(shù)據(jù)并行挖掘

構(gòu)建電力云數(shù)據(jù)并行化處理的集成數(shù)據(jù)庫模型，采用分布式云結(jié)構(gòu)融合方法實現(xiàn)對電力云數(shù)據(jù)并行調(diào)度過程中的分塊模板檢測和輸出總線控制，通過集成檢測和輸出模糊控制方法，構(gòu)建電力云數(shù)據(jù)的并行化挖掘模型，在電力云數(shù)據(jù)挖掘過程中，主要實現(xiàn)對電力云數(shù)據(jù)的收集、分發(fā)和編碼轉(zhuǎn)換[12]，得到電力云數(shù)據(jù)挖掘結(jié)構(gòu)模型如圖4 所示。

圖4 電力云數(shù)據(jù)挖掘結(jié)構(gòu)模型

在電網(wǎng)信息物理系統(tǒng)中，采用無線傳感網(wǎng)絡(luò)進行電力云數(shù)據(jù)挖掘的輸出穩(wěn)定性分析，構(gòu)建混合邏輯動態(tài)模型，得到電力云數(shù)據(jù)的初始采樣時間序列為ai，電力云數(shù)據(jù)的輸出期望響應(yīng)為di，電力云數(shù)據(jù)采集的輸出頻率響應(yīng)為：

式中，T為電力云數(shù)據(jù)的初始采樣頻率。根據(jù)電力云數(shù)據(jù)的穩(wěn)態(tài)特征參數(shù)融合，采用了多物網(wǎng)絡(luò)流模型構(gòu)建電力云數(shù)據(jù)融合的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)模型[13]，得到電力云數(shù)據(jù)的輸出穩(wěn)態(tài)增益為：

式中，f0為電力云數(shù)據(jù)的韌性參數(shù)，k為電力云數(shù)據(jù)并行化處理的調(diào)頻斜率，b為配電網(wǎng)的重構(gòu)物理參數(shù)。根據(jù)配電網(wǎng)絡(luò)斷線后的韌性支撐因素，考慮失負荷量與運行成本，得到分布式云結(jié)構(gòu)融合參數(shù)為f(x，y)=βF(x，y)+(1-β)k，其中F(x，y) 為電力云數(shù)據(jù)檢測的方程，在特征點(x，y)處，得到電力云數(shù)據(jù)并行化挖掘的特征采樣閾值為β，根據(jù)上述分析，構(gòu)建了電力云數(shù)據(jù)并行化挖掘模型，采用并行調(diào)度算法，實現(xiàn)對電力云數(shù)據(jù)并行化輸出控制。

2.2 電力云數(shù)據(jù)并行調(diào)度優(yōu)化

采用網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)方法實現(xiàn)對電力云數(shù)據(jù)并行調(diào)度處理過程中的網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)設(shè)計，在數(shù)據(jù)加載模塊中實現(xiàn)對電力云數(shù)據(jù)的并行加載[14]，在第j=0，1，…，m個數(shù)據(jù)采集節(jié)點中，得到電力云數(shù)據(jù)并行調(diào)度的能量系數(shù)為，Cj為傳輸時延。采用離散化調(diào)度方法，構(gòu)建電力云數(shù)據(jù)并行調(diào)度的二階潮流分布檢測模型，得到電力云數(shù)據(jù)并行調(diào)度的負載均衡控制模型為：

通過負載均衡調(diào)度，建立電力云數(shù)據(jù)挖掘的調(diào)制解調(diào)模型，采用自適應(yīng)的參數(shù)融合方法，得到數(shù)據(jù)調(diào)度的模糊空間聚類函數(shù)為：

式中，t為電力云數(shù)據(jù)并行處理的信號點數(shù)，根據(jù)頻率參數(shù)采集和自適應(yīng)迭代方法，得到電力云數(shù)據(jù)并行調(diào)度的聯(lián)合特征量為：

式中，sgn(·)表示并行處理的規(guī)則函數(shù)，s1和s2為電力云數(shù)據(jù)并行調(diào)度的測量誤差和測度信息量。采用二元規(guī)劃模型[15-16]，建立電力云數(shù)據(jù)并行調(diào)度的空間規(guī)劃模型為：

經(jīng)過l-1 次迭代，l≥1，采用指數(shù)序列分布式檢測，得到電力云數(shù)據(jù)并行化處理的隨機概率密度分布為：

式中，δ為電力云數(shù)據(jù)調(diào)度的模糊特征量。構(gòu)建電力云數(shù)據(jù)調(diào)度的動態(tài)潮流模型，表示為：

式中，y為電力云數(shù)據(jù)的先驗分布特征量，h為模糊聚類參數(shù)。構(gòu)建分層決策和信息融合的方法，得到電力云數(shù)據(jù)并行化調(diào)度的優(yōu)化解析函數(shù)：

綜上分析，實現(xiàn)對電力云數(shù)據(jù)的并行化處理算法設(shè)計，實現(xiàn)流程如圖5 所示。

圖5 算法實現(xiàn)流程

3 仿真測試與結(jié)果分析

通過仿真測試驗證該文方法在實現(xiàn)電力云數(shù)據(jù)的并行化處理中的應(yīng)用性能，設(shè)定電力云數(shù)據(jù)的傳感信息采集節(jié)點數(shù)為120，信息約束下的重構(gòu)參數(shù)為0.14，在設(shè)定的節(jié)點為1～10 處實現(xiàn)對電力云數(shù)據(jù)的初始信息采集，采集的樣本數(shù)據(jù)描述統(tǒng)計分析如表1所示。

表1 電力云數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計分析

根據(jù)上述參數(shù)采樣和統(tǒng)計分析結(jié)果，對比該文方法和文獻[4]方法、文獻[5]方法進行電力云數(shù)據(jù)并行化處理的運行時間，結(jié)果如圖6 所示。

圖6 電力云數(shù)據(jù)并行化處理的運行時間

分析圖6 得知，隨著電力云數(shù)據(jù)采樣頻率的升高，數(shù)據(jù)量增加，3 種方法對電力云數(shù)據(jù)的分析時間都隨之增加，該文方法的運行時間較短，文獻[4]方法和文獻[5]方法運行時間高于該文方法，且文獻[5]方法在60 MHz 之后，處理時間過長已無法檢測。由此，說明該文方法進行電力云數(shù)據(jù)并行化處理的運行時間較短，能夠滿足高采樣頻率的運算需求，對一個周期云數(shù)據(jù)并行化處理的時間在300 ms 內(nèi)。測試電力云數(shù)據(jù)處理內(nèi)存資源的消耗，得到測試對比結(jié)果如圖7 所示。

圖7 電力云數(shù)據(jù)處理的內(nèi)存資源消耗

分析圖7 得知，文獻[4]和文獻[5]方法處理電力云數(shù)據(jù)時，大量的處理任務(wù)是串行的，需要調(diào)動大量的內(nèi)存資源進行計算。該文方法進行電力云數(shù)據(jù)并行化處理的硬件資源消耗較穩(wěn)定，調(diào)動10 GB 以內(nèi)的內(nèi)存資源即可完成電力云數(shù)據(jù)的并行化處理，說明系統(tǒng)的穩(wěn)定性較高，對資源的調(diào)度性能較好。設(shè)計的電力云數(shù)據(jù)并行處理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘和資源調(diào)度能力較強，提高了電力云數(shù)據(jù)的集成處理能力。其原因是該文方法采用無線傳感網(wǎng)進行電力云數(shù)據(jù)并行化處理的原始信息采集，對采集的電力云數(shù)據(jù)進行上位機通信和并行網(wǎng)格化調(diào)度，構(gòu)建系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)模型，在一定程度上有利于提高電力云數(shù)據(jù)的集成處理能力。

4 結(jié)束語

該文構(gòu)建了電力云數(shù)據(jù)并行化處理的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)模型，通過空間數(shù)據(jù)綜合調(diào)度和資源優(yōu)化參數(shù)融合的方法，實現(xiàn)了電力云數(shù)據(jù)并行化處理。分析了電力云數(shù)據(jù)并行化處理過程中的信息融合模型，通過底層模塊化數(shù)據(jù)庫設(shè)計的方法，設(shè)計了電力云數(shù)據(jù)并行化處理過程中的嵌入式信息處理模塊。采用多個媒體流相關(guān)的數(shù)據(jù)信息參數(shù)融合控制方法，構(gòu)建電力云數(shù)據(jù)并行化處理系統(tǒng)模型，采用無線傳感網(wǎng)進行電力云數(shù)據(jù)并行化處理的原始信息采集，對采集的電力云數(shù)據(jù)進行上位機通信和并行網(wǎng)格化調(diào)度。研究得知，該文方法進行電力云數(shù)據(jù)并行處理的收斂性能和優(yōu)化性能較好。能夠為電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測提供一定的數(shù)據(jù)支持，對保障電力設(shè)備的安全運行具有一定的參考意義。