基于云計算的智能電網信息化平臺

王迎生，孫方楠，梁后健，宗　學（國網安徽省電力公司淮北供電公司，安徽淮北235000）

基于云計算的智能電網信息化平臺

王迎生，孫方楠，梁后健，宗學（國網安徽省電力公司淮北供電公司，安徽淮北235000）

堅強智能電網是未來電網發展的主要趨勢，而信息平臺是支撐堅強智能電網建設和運行的重要基礎。為適應智能電網建設，滿足智能電網對全部信息的高效管理和可靠存儲的需要，應當基于云計算技術構建智能電網的信息化平臺。本文基于云計算提出構建智能電網信息平臺，對信息平臺的體系結構、平臺設計、技術實現、分布式存儲與管理等問題進行了簡要分析。希望通過本文的信息平臺實現智能電網海量信息可靠存儲與快速處理，提高智能電網運行效率和質量。

云計算；分布式存儲；智能電網；體系結構；技術實現

堅強智能電網能夠全面呈現、掌控電網運行的信息數據，并對所掌控的信息數據進行有效分析，做出最精準、最優化的反應，確保電網運行安全。在堅強智能電網運行中，信息平臺是支撐智能電網建設與運行的重要方式，故智能電網對信息平臺要求很高。如，滿足海量信息安全可靠存儲和高效管理、貫通智能電網全部環節、推進各項業務協同運作等。為滿足這些要求，有必要基于云計算構建智能電網信息平臺。

1　云計算概述

堅強智能電網是當前和未來電力行業研究的熱點問題，在這一研究領域有著許多顯著的成果，但仍不能滿足智能電網建設和發展的需要。因此在未來很長一段時間內，應繼續加大堅強智能電網信息平臺的研究力度，逐步完善基于云計算的智能電網的信息化平臺，以更好地適應堅強智能電網建設與發展的要求，促進國家電網的持續建設，開創全國電網發展的新局面。

當前，人們對云計算的認識不夠深入，相關概念依然不明確。至今為止，云計算沒有普遍一致的概念，但是人們普遍認為云計算是一種先進的計算方式，它借助互聯網并以服務形式將資源提供給用戶，滿足用戶不同方面的需求。云計算作為一種新概念，被人們認為是虛擬化、SOA、效用計算等概念混合演變的共同結果。從以往的研究成果來看，云計算具備虛擬化、海量數據可靠存儲和高校管理、良好擴展性、超大規模、成本廉價等明顯優勢，在計算機應用領域有著廣泛應用。

隨著人們對云計算認識的不斷深入及云計算應用領域的不斷擴大，云計算逐漸應用于電力工業，如利用云計算構建智能電網信息平臺，支持智能電網建設與運行。但是由于基于云計算的智能電網信息平臺建設剛剛起步，有些方面有待進一步研究，特別是平臺架構設計和實現方面還沒有一套完善而成熟的體系。為此，下面對基于云計算簡述，對堅強智能電網信息平臺的體系結構設計、技術實現等問題進行了分析。

2　基于云計算的智能電網信息化平臺設計與實現

2.1體系結構

根據智能電網運行需求和信息平臺建設目標，基于云計算建立智能電網信息平臺，如圖1所示。根據圖1顯示，本信息平臺包括四層結構，依次是基礎設施層、平臺層、業務應用層、服務訪問層。各層次結構的模塊和功能設計的具體情況如下：

2.1.1基礎設施層

基礎設施層主要包括三部分：基礎設施層服務、基礎設施層管理及設施資源。其中，基礎設施層服務包括系統管理、用戶管理、系統監控、鏡像管理、賬戶計費模塊；基礎設施層管理包括數據管理、負載管理、資源部署、資源監控、安全管理模塊。云計算基礎設施層功能主要是利用虛擬技術把計算機中的硬件資源提取出來，將硬件資源和管理功能集合起來，實現硬件資源抽象化，并自動化呈現內部流程，向外部提供靈活、動態的基礎設備服務。

圖1　信息平臺體系結構示意圖

2.1.2平臺層

平臺層包括兩部分：平臺層服務、平臺層環境。其中，平臺層服務包括應用開發、應用測試、應用升級、應用上線、其他模塊；平臺層環境包括應用監控與管理等運營環境、Wed服務和應用服務與數據庫服務等運行環境、SDK和API等開發測試環境模塊。平臺層功能主要是重新整合處理軟件資源，滿足電力系統對運行安全性等方面的需求。在應用中，平臺層有著很高的可重復性和通用性，能通過軟件資源整合處理，為云應用提供軟件開發需要的相關套件、服務器集群、編程接口等服務，以便構建高效、可靠的系統運行環境，適應堅強智能電網的安全性、可伸縮性等要求。

2.1.3業務應用層

業務應用層主要包括經營決策智能分析、管理控制智能處理、業務操作智能作業、電力安全生產與控制、電力企業經營經理、電力營銷與市場交易模塊。業務服務層功能主要是負責云應用的軟件整合，其中軟件涉及安全生產、電力營銷、經營管理、市場交易、控制等各個方面的業務性軟件。通過軟件整合實現應用軟件的管理效率，確保云應用軟件作用得以順利實現。

2.1.4服務訪問層

服務訪問層主要包括客戶端、無限終端、其他等模塊；服務提供方式包括IaaS、PaaS、SaaS。服務訪問層功能主要是通過商業性的運營模式為用戶提供不同層次的服務，滿足用戶的硬件資源需求，提高云應用服務質量。

本智能電網信息平臺有四層結構，具備業務種類多、規范覆蓋大等優點，而且體系結構簡化，滿足精簡性設計要求，不僅簡化了系統程序，消除了不必要的冗余程序，還進一步提高了智能電網信息平臺的應用能力，所以有著很大的應用價值。

2.2云計算平臺

根據智能電網狀態監測特點，通過云計算技術構建智能電網狀態監測的云計算平臺。云計算平臺可以使用比較廉價的服務器集群，通過虛擬機實現硬件資源虛擬化，利用分布式存儲方式進行數據信息處理，確保實現智能電網海量信息可靠存儲與高效管理。

使用廉價服務器集群，不僅能降低信息平臺建設成本投入，還能有效利用閑置服務器，提高服務器設備的利用效率。盡管有以上優勢，但是廉價服務器應用中有一個明顯缺陷，即故障率較高。為了很好解決這一問題，可以采用分布式的冗余存儲系統，能明顯的提高信息平臺數據處理的可靠性。

2.3分布式存儲與管理

智能電網信息平臺中的數據類型是復雜多樣的，加之用戶規模大，服務需求量大，每天都會產生成千上萬數據，存在海量化特征，常規的數據存儲和管理方式根本無法滿足信息平臺海量數據存儲與管理需求。為此，可以采用分布式冗余存儲系統，用以滿足海數據的儲存與管理需求。下面對信息平臺數據的海量存儲、高效管理、計算分析進行了分析。

2.3.1數據的海量存儲

基于云計算的智能電網信息平臺利用分布式冗余存儲系統不僅可以存儲海量數據，還能借助自身高可靠性的軟件提高數據存儲的安全性，很好的適應數據可靠運行需求。云計算中的海量數據存儲采用分布式存儲方式，用冗余存儲方法保證數據可靠性，并同數據管理技術對平臺中的各類型數據進行有效的處理與分析。此外，分布式存儲方式可以把節點分為不同角色，具體是主服務器、客戶端、數據塊服務器。通過這樣的存儲管理，來降低服務器負載，從而滿足信息平臺的海量數據存儲要求。由于本平臺采用廉價服務器群，成本投入較低，基本實現了成本投入與可靠運行之間的最優平衡。

2.3.2數據的高效管理

智能電網中的數據是海量的，且種類多、分布廣泛，對數據管理提出了很高要求，而云計算的數據管理技術恰好能滿足智能電網數據管理要求，能極大的提高信息平臺海量數據管理的工作效率。云計算以各種虛擬化技術為基礎，以不同類型的資源抽象化為服務形式，能對電力系統中的各種數據業務和計算資源進行充分歸整，實現資源集成共享，為業務系統和操作提供數據支持，從而提高電網運行效率。此外，利用信息平臺的管理平臺能快速發現電力系統中的故障隱患并使之盡快恢復，保證智能電網運行可靠。

2.3.3數據的計算分析

為保證智能電網運行安全，信息平臺在提供大量信息基礎上，還要行進行大規模的電網信息數據計算、分析、模擬、規整、設計，以及故障計算、潮流計算等，而這些功能要求都已經超過了普通計算機體系的能力范圍。眾所周知，云計算在數據計算上能夠進行高效并行處理，并提供并行的變成模式，這些都可以有效提高數據計算效果。由于計算機技術的快速發展，啟發式的智能化算法已經成為當前研究的主要趨向，常見的算法有遺傳算法、Min-min算法、模擬退火算法等。其中，Minmin算法可以用在最快速度內完成計算，縮短任務作業完成時間，進而提高工作效率。為此，信息平臺算法可以采用Minmin算法。

2.4信息平臺的技術實現

智能電網是關乎國計民生的重要基礎設施，其信息平臺設計與實現一直受廣泛關注。在基于云計算的智能電網信息平臺建設上，可以采用Hadoop技術作為呈現智能電網云計算信息中心的主要技術。根據Hadoop技術特性，信息平臺的云計算平臺采用“主從形”框架，即從服務器集群中選擇一個節點作為主節點，其他作為從節點。此外，將Hbase與Hadoop技術密切結合起來，將之作為分布式數據存儲模式，按照列族將不同數據存儲在相應的表中，確保數據具備較高的可靠性，以及良好的實時讀取能力。

圖2　基于Hadoop的智能電網信息中心云計算平臺示意圖

3　結語

綜上所述，通過本文分析可以看出基于云計算的智能電網信息平臺可以很好的滿足智能電網海量數據可靠儲存和高效管理的迫切需求，提高信息存儲和管理的工作質量和效率，保證信息平臺運行安全，為職能電網建設與運行提供有力支持。我們知道智能電網是當前及今后電力行業研究的熱點問題，這方面的研究已經有了很多，且成果顯著，但是依然不能滿足智能電網建設與發展需求，為此在未來很長一段時間內都應當持續加大智能電網信息平臺研究力度，完善基于云計算的智能電網信息平臺，使之更好的適應智能電網建設需求，推動國家電網持續建設，開創國家電網發展的新局面和新篇章。

［1］蔡劍彪.基于云計算的智能電網負荷預測平臺研究［D］.湖南大學，2013.

［2］楊 潔，聶 恬，楊 懿.基于云計算的智能電網信息平臺的應用效果［J］.電子技術與軟件工程，2014，22：189～190.

［3］孟祥萍，周 來，王 暉，紀 秀，程志明.云計算技術在未來智能電網信息處理平臺中的應用［J］.計算機測量與控制，2015，10：3508～3511.

TM76

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2095-2066（2016）26-0029-02

2016-9-1