張志浩 孫保華 韓 韜 張玉林 杜紅衛(wèi)

（1.南瑞集團(tuán)有限公司（國網(wǎng)電力科學(xué)研究院有限公司），江蘇 南京 210000；2.國電南瑞科技股份有限公司，江蘇 南京 210000）

0 引言

目前，主流、成熟的電網(wǎng)拓?fù)浞治龉δ艹绦蚴腔陉P(guān)系型數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及基于內(nèi)存的關(guān)系型、層次型或?qū)ο笮偷膶崟r數(shù)據(jù)模型開發(fā)的。隨著配電網(wǎng)智能化的發(fā)展以及低壓用戶側(cè)電網(wǎng)拓?fù)淠Ｐ偷纳钊胙芯?，配電網(wǎng)的顆粒度越來越細(xì)，設(shè)備模型的數(shù)量呈爆炸式增長。原先基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫或服務(wù)器內(nèi)存的拓?fù)浞治龀绦蛟陔娋W(wǎng)模型數(shù)據(jù)量擴(kuò)大以及電網(wǎng)信息化、智能化推進(jìn)的過程中，性能已無法滿足大規(guī)模的實時數(shù)據(jù)處理需求。為滿足電力企業(yè)在電力數(shù)據(jù)實時分析高效性、復(fù)雜的層次拓?fù)浞治龇矫娴男枨?，需要尋求新的?shù)據(jù)模型存儲方式[1]。過去幾年，非關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲模式的NoSQL數(shù)據(jù)庫在電網(wǎng)信息化應(yīng)用中越來越被重視，其非關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲模式可以避免使用SQL的JOIN操作，具有良好水平擴(kuò)展性特征[2]。其中圖數(shù)據(jù)庫作為近十年來興起的NoSQL數(shù)據(jù)庫，其獨(dú)特的節(jié)點和關(guān)系數(shù)據(jù)格式與電網(wǎng)拓?fù)溆兄烊坏慕Y(jié)構(gòu)適應(yīng)性，它的路徑檢索等算法在電網(wǎng)實時拓?fù)浞治錾嫌兄訌V泛的應(yīng)用挖掘空間[3]。

本文針對配電網(wǎng)關(guān)系型數(shù)據(jù)模型，使用圖數(shù)據(jù)庫Neo4j設(shè)計一套配電網(wǎng)拓?fù)淠Ｐ蛣?chuàng)建方法，并基于Neo4j的功能，對供電范圍分析應(yīng)用在圖數(shù)據(jù)庫中的實現(xiàn)提供思路探討與實踐。

1 圖數(shù)據(jù)庫Neo4j

圖數(shù)據(jù)庫Neo4j在全球有著20萬的開發(fā)人員，具有優(yōu)秀的生態(tài)系統(tǒng)，是業(yè)界領(lǐng)先的圖數(shù)據(jù)庫與最豐富的圖平臺解決方案，其高效的查詢性能以及高可用性、負(fù)載均衡和自動容錯的集群技術(shù)使得國內(nèi)很多企業(yè)，例如中國電信和華為都選擇使用Neo4j。

1.1 數(shù)據(jù)存儲模式

圖數(shù)據(jù)庫是以圖結(jié)構(gòu)的形式存儲數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，聚焦于數(shù)據(jù)之間的關(guān)系數(shù)據(jù)。Neo4j發(fā)明了標(biāo)簽屬性圖模型，如圖1所示，基本類型包括：

（1）節(jié)點?？梢杂脴?biāo)簽來區(qū)分節(jié)點，標(biāo)簽本身有索引功能。

（2）關(guān)系。關(guān)系用來表示兩個節(jié)點的連接屬性，具有方向性和標(biāo)簽功能。

（3）屬性。屬性是節(jié)點和關(guān)系的鍵值對附屬參數(shù)信息，可以通過建立索引提高檢索效率。

Neo4j的圖查詢語言是Cypher，與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的sql語言類似，具有創(chuàng)建、匹配、刪除、修改、關(guān)鍵字和函數(shù)等功能[4]。在Neo4j的官方查詢工具里，查詢結(jié)果均是以圖1這種點和邊的元素組成，這種數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式對表達(dá)節(jié)點與節(jié)點之間的關(guān)系具有天然的解釋性，相對于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在查詢和分析數(shù)據(jù)的關(guān)系結(jié)構(gòu)上有更高的性能，在數(shù)據(jù)模型的設(shè)計和異動更新上有更高的靈活性[5]。

圖1 Neo4j標(biāo)簽屬性圖

1.2 APOC擴(kuò)展庫

APOC擴(kuò)展庫（AwesomeProceduresonCypher）是Neo4j實驗室項目之一，是應(yīng)用最廣泛的擴(kuò)展庫。APOC庫創(chuàng)建的目的是整合常用函數(shù)，減少開發(fā)人員的重復(fù)性開發(fā)。APOC庫包含大量程序和函數(shù)，其中的路徑函數(shù)（path）在電網(wǎng)拓?fù)浞治錾嫌芯薮蟮膽?yīng)用潛力。

Neo4j的Cypher查詢語言支持按深度查詢路徑和節(jié)點，但未知深度的路徑無法查詢，且路徑深度超過6個節(jié)點以后，查詢效率很低。APOC的路徑函數(shù)可以通過條件選擇，獲取從任意數(shù)量起始節(jié)點開始，到達(dá)設(shè)定的終止節(jié)點集合的路徑，路徑里包括該路徑上的所有節(jié)點、關(guān)系及其屬性值。APOC的路徑函數(shù)還可以限制路徑節(jié)點和關(guān)系的標(biāo)簽，并支持白名單和黑名單功能，能夠進(jìn)一步控制路徑搜索方向，解決Cypher解決不了的問題。

1.3 圖數(shù)據(jù)科學(xué)庫

圖數(shù)據(jù)科學(xué)庫（Graph Data Science Library，GDS）使用內(nèi)存圖算法功能實現(xiàn)各種高級應(yīng)用，包括路徑發(fā)現(xiàn)、重要性分析、社區(qū)檢測、機(jī)器學(xué)習(xí)、相似度分析等。GDS圖算法將圖數(shù)據(jù)庫中內(nèi)容有條件地加載到內(nèi)存中，并在內(nèi)存中完成計算。因此，分析和圖計算不會對現(xiàn)有圖數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)查詢造成影響。由于內(nèi)存圖可靈活自由定義，因此內(nèi)存圖可以根據(jù)圖算法對圖結(jié)構(gòu)的要求靈活定義，獨(dú)立于實際數(shù)據(jù)庫模型，對于在線事務(wù)和在線分析，實際上實現(xiàn)了一套數(shù)據(jù)兩個或多個模型，分別支持不同的計算和業(yè)務(wù)需求，實現(xiàn)了混合計算，實現(xiàn)了對混合業(yè)務(wù)的支持。

2 基于Neo4j的配電網(wǎng)拓?fù)淠Ｐ蜆?gòu)建

電力系統(tǒng)模型數(shù)據(jù)遵循CIM/E標(biāo)準(zhǔn)，以關(guān)系表的形式描述電力系統(tǒng)內(nèi)的對象。在CIM/E標(biāo)準(zhǔn)下，導(dǎo)電設(shè)備通過相同的節(jié)點號形成靜態(tài)連接，通過實際開關(guān)狀態(tài)形成動態(tài)連接。圖數(shù)據(jù)庫設(shè)計上，以靜態(tài)連接拓?fù)錇橹鳎陟o態(tài)連接拓?fù)渖献鰟討B(tài)連接拓?fù)錁?gòu)建，并遵循以下原則：

（1）最大化提高拓?fù)渌阉餍剩?/p>

（2）設(shè)備之間盡可能減少環(huán)狀連接關(guān)系，盡可能使用星型連接關(guān)系；

（3）最大化減少節(jié)點的創(chuàng)建；

（4）最大化減少關(guān)系的創(chuàng)建；

（5）考慮電氣接線圖通用性。

2.1 靜態(tài)拓?fù)錁?gòu)建

將電力系統(tǒng)模型對象轉(zhuǎn)換為節(jié)點，節(jié)點的標(biāo)簽為對應(yīng)對象的設(shè)備類型，屬性為對應(yīng)對象CIM/E中的屬性值。根據(jù)電力系統(tǒng)模型對象的內(nèi)在特性，再次將對象分為導(dǎo)電類設(shè)備和容器類設(shè)備，并對相應(yīng)節(jié)點附上對應(yīng)的標(biāo)簽。

為減少關(guān)系的創(chuàng)建和環(huán)狀連接，需將CIM/E中的節(jié)點號實體化成節(jié)點，電氣設(shè)備與節(jié)點號的節(jié)點相連，形成“設(shè)備—節(jié)點號—設(shè)備”的構(gòu)建形式。

導(dǎo)電類設(shè)備節(jié)點的物理連接關(guān)系，根據(jù)CIM/E中的節(jié)點號形成靜態(tài)的節(jié)點關(guān)系[6-7]。考慮到電力系統(tǒng)圖數(shù)據(jù)庫模型設(shè)計原則，此種方式建立起的模型存在大量環(huán)狀連接，圖2為變電站內(nèi)母線與其連接的斷路器結(jié)構(gòu)圖。母線與其相連的斷路器均存在相同節(jié)點號，同理斷路器之間也存在相同節(jié)點號，也須建立圖數(shù)據(jù)庫的連接關(guān)系。此種方式建立的圖數(shù)據(jù)庫模型，存在諸多冗余關(guān)系的創(chuàng)建和大量環(huán)路的形成，不符合設(shè)計原則，也不符合實際物理模型含義。

圖2 站內(nèi)母線與斷路器連接模型構(gòu)建

圖3為從變電站母線到配網(wǎng)單輻射線路模型構(gòu)建示意圖。采用“設(shè)備—節(jié)點號—設(shè)備”的構(gòu)建形式就不會出現(xiàn)在一個節(jié)點號連接3個及以上設(shè)備時，上述設(shè)備相互交叉連接的情況，盡可能避免了實際不存在的環(huán)狀連接。

圖3 靜態(tài)單輻射配網(wǎng)線路示例

容器類設(shè)備包含電壓等級、區(qū)域、廠站、配網(wǎng)線路、配電環(huán)網(wǎng)柜等，這些設(shè)備沒有電氣連接關(guān)系，故不建立電氣連接的節(jié)點關(guān)系。

2.2 動態(tài)拓?fù)錁?gòu)建

動態(tài)拓?fù)涞膱D數(shù)據(jù)庫模型設(shè)計，保留現(xiàn)有節(jié)點與關(guān)系的元素，在此基礎(chǔ)上疊加新標(biāo)簽類型的關(guān)系，即在現(xiàn)有靜態(tài)拓?fù)鋱D上，創(chuàng)建一種與靜態(tài)物理連接標(biāo)簽不同的、代表動態(tài)拓?fù)溥B接的具有新標(biāo)簽的關(guān)系。動態(tài)拓?fù)潢P(guān)系構(gòu)建邏輯為：

（1）引入電力系統(tǒng)實時開關(guān)遙信狀態(tài)。

（2）默認(rèn)在所有靜態(tài)拓?fù)溥B接關(guān)系上建立動態(tài)拓?fù)溥B接關(guān)系。

（3）監(jiān)聽并解析開關(guān)實時遙信狀態(tài)。根據(jù)開關(guān)類設(shè)備的分合狀態(tài)，將處于分狀態(tài)的開關(guān)設(shè)備節(jié)點與其靜態(tài)拓?fù)溥B接的節(jié)點號節(jié)點的動態(tài)拓?fù)溥B接刪除，將處于合狀態(tài)的開關(guān)設(shè)備節(jié)點，創(chuàng)建與其靜態(tài)拓?fù)溥B接的節(jié)點號節(jié)點的動態(tài)拓?fù)溥B接。

此種創(chuàng)建方式的好處在于可以在一張圖上疊加靜態(tài)和動態(tài)拓?fù)涞倪B接狀態(tài)，減少了模型節(jié)點的創(chuàng)建，可以在一張圖上疊加不同規(guī)則的電氣島連通性分析，如圖4所示。

圖4 動態(tài)單輻射配網(wǎng)線路示例

3 基于Neo4j的供電范圍分析應(yīng)用

本節(jié)基于Neo4j圖數(shù)據(jù)庫的配電網(wǎng)拓?fù)淠Ｐ?，提出動態(tài)拓?fù)湎碌墓╇娐窂綑z索方法，并提出兩個使用場景下的應(yīng)用。

3.1 配網(wǎng)動態(tài)拓?fù)溥B通子圖及案例分析

根據(jù)電網(wǎng)實際物理連接和開關(guān)的分合位置，可以將配網(wǎng)部分的線路劃分成若干個連通子圖。用連通子圖劃分配網(wǎng)電力設(shè)備，有助于分析在不同運(yùn)行方式下停電影響的用戶負(fù)荷數(shù)量。實現(xiàn)策略是使用GDS圖科學(xué)的連通性分析計算方法，具體實現(xiàn)步驟如下：

（1）配網(wǎng)標(biāo)簽初始化。將所有配網(wǎng)導(dǎo)電設(shè)備節(jié)點和節(jié)點號節(jié)點賦予配網(wǎng)標(biāo)簽。

（2）內(nèi)存子圖提取。使用GDS圖投影功能，根據(jù)配網(wǎng)標(biāo)簽和動態(tài)拓?fù)溥B接關(guān)系創(chuàng)建投影到內(nèi)存子圖。

（3）連通分量計算。使用GDS圖弱連通分量計算，使每個節(jié)點獲得其對應(yīng)的連通分量id，并從內(nèi)存圖反寫圖庫。

本文使用東部沿海某省的主網(wǎng)變電站模型數(shù)據(jù)及其某市的配網(wǎng)模型數(shù)據(jù)，按照第2節(jié)的拓?fù)淠Ｐ蜆?gòu)建方法構(gòu)建圖數(shù)據(jù)庫模型數(shù)據(jù)。其中，共創(chuàng)建了3304130個節(jié)點和4 980 330條關(guān)系，涉及變電站9 853個、母線27 712個、配網(wǎng)線路5 092個、配網(wǎng)變壓器63 723個。圖數(shù)據(jù)庫的運(yùn)行環(huán)境如表1所示。

表1 運(yùn)行環(huán)境

案例分析如下：

將某市的所有配網(wǎng)導(dǎo)電設(shè)備節(jié)點及其節(jié)點號節(jié)點賦予“DMS”標(biāo)簽，定義動態(tài)拓?fù)溥B接關(guān)系類型名為“POWER_CONNECT”，并以此創(chuàng)建內(nèi)存圖，cypher執(zhí)行語句示例如下，執(zhí)行結(jié)果如表2所示。

表2 內(nèi)存圖創(chuàng)建

CALL gds.graph.project(#{graphName},'DMS','POWER_CONNECT',{validateRelationships:false})YIELD nodeCount,relationshipCount,projectMillis;

使用GDS的WCC算法計算內(nèi)存圖的弱連通分量，并在圖庫的節(jié)點上新建屬性“dms_dync_component_id”，反寫連通分量id至此屬性中，cypher執(zhí)行語句示例如下，執(zhí)行結(jié)果如表3所示。

表3 連通分量計算

CALL gds.wcc.write(#{graphName},{writeProperty:"dms_dync_component_id",concurrency:16,writeConcurrency:16})YIELD nodePropertiesWritten,componentCount,computeMillis,writeMillis;

利用GDS的連通分量計算方法可以快速劃分和更新動態(tài)拓?fù)溥B通子圖。動態(tài)拓?fù)溥B通子圖的意義在于可以快速區(qū)分多個導(dǎo)電設(shè)備是否屬于同一電氣島，為拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)快速分析和某個特定設(shè)備是否入網(wǎng)的判斷速度更快，從而整體提高拓?fù)溆嬎阈省?/p>

3.2 配網(wǎng)設(shè)備供電下游及案例分析

當(dāng)一個配網(wǎng)開關(guān)跳閘后，調(diào)度人員和供電服務(wù)指揮人員關(guān)注的是開關(guān)影響的下游停電范圍造成的影響，所以對停電范圍的快速、準(zhǔn)確定位是非常重要的。利用Neo4j的路徑搜索進(jìn)行雙向檢測可以快速定位開關(guān)下游方向和開關(guān)下游范圍。

基于Neo4j的配網(wǎng)設(shè)備供電下游分析策略如下：（1）獲取導(dǎo)電設(shè)備兩端節(jié)點號節(jié)點。

（2）分別查詢兩端節(jié)點號到主網(wǎng)母線設(shè)備的動態(tài)路徑是否存在，若都存在，則為環(huán)網(wǎng)狀態(tài)的設(shè)備，該設(shè)備沒有下游；若都不存在，則該設(shè)備為孤島狀態(tài)，沒有上游；若其中一個節(jié)點號能找到主網(wǎng)母線設(shè)備，則另一個節(jié)點為下游側(cè)的節(jié)點號。

（3）根據(jù)下游的節(jié)點號，使用APOC.PATH路徑檢索函數(shù)，搜尋下游所有動態(tài)連通的設(shè)備。

案例分析如下：

隨機(jī)選取某市一條配網(wǎng)線路，該線路共含有1 111個電氣設(shè)備和1 075個節(jié)點號節(jié)點。選取目標(biāo)配網(wǎng)開關(guān)設(shè)備A，通過如下cypher語句獲取開關(guān)兩端節(jié)點號節(jié)點，計算耗時15 ms。

match (:DMS_CB_DEVICE{id:#{devId}})-[:CONNECT_WITH]-(n)return n;

使用電源點路徑探索方法，對每一個上述節(jié)點號，往非選中配網(wǎng)開關(guān)方向搜索母線設(shè)備，使用的cypher語句如下，區(qū)分上下游節(jié)點號，計算耗時578 ms。

call apoc.path.spanningTree(#{ndId},{relationship Filter:'POWER_CONNECT',blacklistNodes:[#{devId}],endNodes:#{busId},limit:1})YIELD path RETURN length(path);

找到下游側(cè)節(jié)點號后，使用供電范圍探索方法，往非選中配網(wǎng)開關(guān)方向搜索全部設(shè)備，使用的cypher語句如下，計算耗時256 ms。

call apoc.path.spanningTree(#{ndId},{relationship Filter:'POWER_CONNECT',blacklistNodes:[#{devId}]})YIELD path RETURN path;

實際應(yīng)用查詢效果展示圖如圖5所示。

圖5 供電下游查詢示例

使用傳統(tǒng)基于內(nèi)存的拓?fù)浞治龇椒▽ο嗤渚W(wǎng)設(shè)備A進(jìn)行供電下游分析，與基于圖數(shù)據(jù)庫的供電下游分析做對比，執(zhí)行時間結(jié)果如表4所示。

表4 拓?fù)浞治龊臅r

從表4對比可以看出，基于圖數(shù)據(jù)庫的分析方法對供電下游分析的效率有明顯提升。雖然從時間提升的絕對值上看，約0.6 s的提升不是很明顯，但本文的數(shù)據(jù)建模暫未考慮配網(wǎng)變壓器下游低壓用戶側(cè)的數(shù)據(jù)模型信息。在后續(xù)系統(tǒng)建設(shè)中將低壓側(cè)拓?fù)淠Ｐ筒⑷胫髋渚W(wǎng)拓?fù)淠Ｐ秃螅Ｐ驮O(shè)備數(shù)量又將呈幾何式增長。此時傳統(tǒng)分析方法的計算效率將大大降低，而Neo4j支持集群式部署方式，使其能夠支撐千億、萬億以上數(shù)據(jù)節(jié)點的數(shù)據(jù)庫建模，并且在此基礎(chǔ)上仍能保證12 ms的查詢效率。使用Neo4j的圖數(shù)據(jù)庫的電網(wǎng)拓?fù)涔╇娤掠畏治鰧⒃谖磥頁碛懈玫膽?yīng)用場景。

4 結(jié)語

圖數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)可視化功能能夠更為直觀地表達(dá)電力系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，其查詢模式與電網(wǎng)拓?fù)鋺?yīng)用有著天然的適配性?；趫D數(shù)據(jù)庫的電網(wǎng)資源模型分析是未來電網(wǎng)信息化的研究方向，本文提出了基于圖數(shù)據(jù)庫Neo4j的配電網(wǎng)拓?fù)淠Ｐ蜆?gòu)建方法，并在此基礎(chǔ)上提出了基于Neo4j的供電范圍分析的方法應(yīng)用。基于某省主配網(wǎng)模型的實際測試表明，本文的圖數(shù)據(jù)庫建模和供電范圍分析方法能夠明顯提升分析效率，在電力系統(tǒng)的分析領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。