陳行濱，王維蘭，張 航，張羽楠，劉錦翔

(1.國(guó)網(wǎng)福建省電力有限公司，福建 福州 350000； 2.國(guó)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(guó)網(wǎng)福建省電力有限公司 莆田供電公司，福建 莆田 351100； 4.國(guó)網(wǎng)信通億力科技有限責(zé)任公司，福建 福州 350003)

作為社會(huì)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(huì)對(duì)社會(huì)安全穩(wěn)定及人民生命財(cái)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(guó)電網(wǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，伴隨而來的是電網(wǎng)的復(fù)雜性及安全隱患的日益突出。受各種頻發(fā)的自然災(zāi)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(shí)有發(fā)生的電力突發(fā)事件為電力應(yīng)急管理能力提出了更高的要求，在電網(wǎng)防災(zāi)減災(zāi)工作中防災(zāi)應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制作用重大，是實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警功能以提高應(yīng)對(duì)突發(fā)事件能力的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。

1 需求分析

電網(wǎng)防災(zāi)與應(yīng)急響應(yīng)過程需多個(gè)部門協(xié)同響應(yīng)(包括現(xiàn)場(chǎng)工作人員、調(diào)度部門、應(yīng)急指揮中心等)，具有信息量大、涉及范圍廣、過程復(fù)雜的顯著特征，目前針對(duì)電網(wǎng)防災(zāi)減災(zāi)、災(zāi)害理論、系統(tǒng)設(shè)計(jì)方式、管理方法等方面的研究已經(jīng)取得了一定的進(jìn)展。電網(wǎng)災(zāi)害監(jiān)測(cè)工作的本質(zhì)屬于一個(gè)大數(shù)據(jù)分析與決策問題(具有多源、海量、異構(gòu)等特點(diǎn))，涉及到檢修、災(zāi)害可視化、實(shí)時(shí)調(diào)度、資源統(tǒng)籌指揮等多個(gè)方面，相關(guān)文獻(xiàn)已經(jīng)對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)在電力行業(yè)的應(yīng)用情況以及相關(guān)大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入研究。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?yàn)殡娋W(wǎng)災(zāi)害監(jiān)測(cè)及應(yīng)急工作提供強(qiáng)大的技術(shù)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(guān)系型數(shù)據(jù)庫對(duì)災(zāi)害信息的集成與共享水平較低，已經(jīng)難以滿足海量異構(gòu)防災(zāi)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(gè)具備較高實(shí)時(shí)性及安全性的防災(zāi)大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，為實(shí)現(xiàn)對(duì)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(gòu)建的基于Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案主要面向負(fù)責(zé)電網(wǎng)調(diào)度和應(yīng)急指揮的用戶群體，所涉及到的電力防災(zāi)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(zhǎng)率及多樣性的信息資產(chǎn)，從而實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的災(zāi)害洞悉、防災(zāi)決策和應(yīng)急優(yōu)化處理過程，可有效彌補(bǔ)電網(wǎng)防災(zāi)工作的不足。

2 智能電網(wǎng)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

2.1 電網(wǎng)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)的功能設(shè)計(jì)

調(diào)度操作與應(yīng)急管理在電網(wǎng)防災(zāi)應(yīng)急中聯(lián)系緊密，本文設(shè)計(jì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的目標(biāo)在于為調(diào)度操作提供輔助支持(考慮災(zāi)害信息)以及將有價(jià)值的在線決策支持提供給應(yīng)急指揮中心，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)高效的信息共享功能。

(1)防災(zāi)大數(shù)據(jù)的集成，電網(wǎng)災(zāi)害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)融合了多種具有多源異構(gòu)特征的數(shù)據(jù)信息，包括氣象及地質(zhì)災(zāi)害、設(shè)備狀態(tài)、繼電保護(hù)動(dòng)作、廠站負(fù)荷及告警、應(yīng)急資源等數(shù)據(jù)，需監(jiān)測(cè)系統(tǒng)同相關(guān)部門間實(shí)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(shí)現(xiàn)有效的交互過程，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)及檢索[3-4]。(2)故障范圍的辨識(shí)與定位，現(xiàn)階段尚未實(shí)現(xiàn)全面的在線監(jiān)控功能，導(dǎo)致無法從現(xiàn)有SCADA/EMS系統(tǒng)中直接獲取相應(yīng)的運(yùn)行狀態(tài)，進(jìn)而模糊了故障范圍邊界導(dǎo)致定位不夠精確，通過故障范圍的辨識(shí)與定位功能對(duì)搶修反饋信息進(jìn)行智能關(guān)聯(lián)與分析實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)事故發(fā)生點(diǎn)的精準(zhǔn)定位，同時(shí)提供該事故影響范圍的評(píng)估結(jié)果以供指揮調(diào)度環(huán)節(jié)提供依據(jù)。(3)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的評(píng)估，主要包括電網(wǎng)的可靠性評(píng)估和電網(wǎng)高價(jià)值環(huán)節(jié)評(píng)估，識(shí)別系統(tǒng)關(guān)鍵組件(指系統(tǒng)可靠性在組件退出運(yùn)行時(shí)的變化量)，對(duì)故障設(shè)備停運(yùn)后負(fù)荷損失進(jìn)行計(jì)算(根據(jù)災(zāi)害條件下的負(fù)荷分級(jí))，識(shí)別電網(wǎng)運(yùn)行的高價(jià)值環(huán)節(jié)[5-6]。(4)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警發(fā)布，以運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)為依據(jù)對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行安全進(jìn)行評(píng)估，當(dāng)出現(xiàn)高風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估結(jié)果時(shí)發(fā)出預(yù)警信息。(5)應(yīng)急資源優(yōu)化調(diào)度，在綜合考慮全局因素(預(yù)想事故等級(jí)、電網(wǎng)薄弱點(diǎn)等)的基礎(chǔ)上，通過挖掘與分析系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù)完成相應(yīng)地點(diǎn)的確定以及應(yīng)急物資和人力的預(yù)置，并對(duì)應(yīng)急物資的儲(chǔ)備情況進(jìn)行定期檢查，完成對(duì)應(yīng)急資源的實(shí)時(shí)優(yōu)化調(diào)度，提高系統(tǒng)響應(yīng)效率。(6)恢復(fù)控制，針對(duì)局部電網(wǎng)停電事故綜合給出最優(yōu)恢復(fù)策略，在對(duì)恢復(fù)子系統(tǒng)進(jìn)行合理劃分恢復(fù)的基礎(chǔ)上完成對(duì)相應(yīng)負(fù)荷的重要等級(jí)及分布情況、最優(yōu)恢復(fù)路徑的確定。(7)調(diào)整預(yù)定的檢修計(jì)劃與運(yùn)行方式調(diào)整，結(jié)合設(shè)備時(shí)變停運(yùn)模型和自然災(zāi)害的態(tài)勢(shì)及預(yù)測(cè)情況進(jìn)行安全校核與調(diào)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(jié)構(gòu)示意圖如圖1所示。通過非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)星系模型對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行防災(zāi)數(shù)據(jù)建模、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，通過數(shù)據(jù)挖掘與關(guān)聯(lián)對(duì)電網(wǎng)防災(zāi)能力進(jìn)行分析。將災(zāi)變條件下時(shí)變、豐富、形象的信息按組提供給防災(zāi)應(yīng)急指揮中心，為相關(guān)部門及工作人員提供數(shù)據(jù)支撐。評(píng)估電網(wǎng)重要組件及高價(jià)值環(huán)節(jié)(以可靠性為量化指標(biāo))用于提供不同重要度的指標(biāo)，為預(yù)置應(yīng)急資源提供參考。系統(tǒng)在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果達(dá)到風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)上限時(shí)會(huì)發(fā)布預(yù)警信息；薄弱環(huán)節(jié)評(píng)估與故障定位功能的應(yīng)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(píng)估與故障定位功能的應(yīng)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(tái)的電網(wǎng)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

3.1 防災(zāi)大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)

本文監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)采用Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)完成數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理，作為一種具備高效、高容錯(cuò)率、低成本、高可靠性及拓展性等優(yōu)勢(shì)的軟件框架，Hadoop平臺(tái)已集成了FacebookMessages業(yè)務(wù)，可使各數(shù)據(jù)服務(wù)對(duì)安全性、實(shí)時(shí)性的需求得到有效滿足。該系統(tǒng)應(yīng)用的大數(shù)據(jù)技術(shù)包括：(1)集成管理技術(shù)，在由各系統(tǒng)服務(wù)器保留各自數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)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(jié)果，這是一個(gè)并行處理的過程。(2)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，包括聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征提取等，通過人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)有價(jià)值數(shù)據(jù)信息的挖掘[11-12]。(3)提供了大規(guī)模分布式計(jì)算解決方案的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，通過流處理技術(shù)完成災(zāi)害大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理分析過程，通過具備高效數(shù)據(jù)讀取能力的內(nèi)存計(jì)算技術(shù)的使用可有效滿足監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的在線實(shí)時(shí)計(jì)算需求。(4)數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，借助圖形化手段實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)信息直觀清晰的展示功能，災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)主要使用了空間信息、現(xiàn)場(chǎng)圖像及實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)3種數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)電網(wǎng)不同區(qū)域狀態(tài)、現(xiàn)場(chǎng)情況、應(yīng)急資源分布情況等信息的直觀展示[13-14]。

3.2 電網(wǎng)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)的軟件架構(gòu)計(jì)

基礎(chǔ)設(shè)施層負(fù)責(zé)為各電力業(yè)務(wù)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(jì)算機(jī)、集群軟件、中間件、數(shù)據(jù)庫、虛擬服務(wù)器、通信網(wǎng)絡(luò)等構(gòu)成；數(shù)據(jù)源層主要負(fù)責(zé)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(shè)計(jì)開發(fā)(以數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)及時(shí)限特征為依據(jù))，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、處理和存儲(chǔ)(根據(jù)交互規(guī)約及電力行業(yè)標(biāo)準(zhǔn))；大數(shù)據(jù)平臺(tái)層，運(yùn)行于操作系統(tǒng)和物理服務(wù)器層間，Hypervisor/VMs位于該層的底部，協(xié)調(diào)物理設(shè)備(位于服務(wù)器上)與虛擬機(jī)，提供高性能的分布式計(jì)算環(huán)境[15-16]。防災(zāi)大數(shù)據(jù)采用分布式文件系統(tǒng)(HDFS)作為存儲(chǔ)框架、采用分布式計(jì)算技術(shù)MapReduce作為并行編程模型和計(jì)算框架，由Pig(并行計(jì)算機(jī)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(gòu)成的大數(shù)據(jù)訪問框架通過網(wǎng)絡(luò)層同大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理框架相連，對(duì)分布式數(shù)據(jù)集通過Pig對(duì)大型半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集進(jìn)行訪問，通過Hive實(shí)現(xiàn) MapReduce統(tǒng)計(jì)功能(使用HQL語句)[17-18]。大數(shù)據(jù)調(diào)度框架主要由Zookeeper(分布式閉鎖組建)、基于HDFS的Hbase(非關(guān)系型分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng))和Flume(日志收集系統(tǒng))構(gòu)成，具備良好的底層存儲(chǔ)支持能力和計(jì)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(cuò)的關(guān)鍵服務(wù)由Zookeeper進(jìn)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(gè)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(yīng)元數(shù)據(jù)(作為基本單元存儲(chǔ)于集群文件系統(tǒng))的若干塊，文件與塊保存在服務(wù)器集群上以供后續(xù)查詢檢索，針對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集采用HiveQL 實(shí)現(xiàn)查詢與分析功能。系統(tǒng)應(yīng)用層具有防災(zāi)調(diào)度、應(yīng)急響應(yīng)、全景信息可視化功能[19-20]。

4 結(jié)語

本文為有效彌補(bǔ)現(xiàn)有電網(wǎng)防災(zāi)、減災(zāi)、救災(zāi)工作中的不足，以防災(zāi)調(diào)度工作的實(shí)際需求為依據(jù)，完成了針對(duì)智能電網(wǎng)的災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)的構(gòu)建，分析了包括系統(tǒng)建設(shè)、高級(jí)應(yīng)用、系統(tǒng)安全在內(nèi)的系統(tǒng)建設(shè)的重點(diǎn)，所提出的基于電網(wǎng)防災(zāi)減災(zāi)工作大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)軟件架構(gòu)能夠同當(dāng)前的SCADA/EMS系統(tǒng)形成有效補(bǔ)充，使電力系統(tǒng)各部門同現(xiàn)場(chǎng)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(zāi)應(yīng)急工作能夠有序高效的開展，為實(shí)現(xiàn)高效有序的電網(wǎng)減災(zāi)救災(zāi)及電力調(diào)度工作提供堅(jiān)實(shí)的支撐。