基于云存儲的電力設備巡檢系統研究

孟祥麟

(武漢大學電氣工程學院，湖北 武漢 430072)

目前我國正處于數據爆炸式增長的信息時代。在今后幾年里，互聯網公司等企事業單位的數字、視頻、文檔等信息越來越多，個人的信息圖片、電子郵件和文檔數量逐年增長,使用于存儲數據的全球服務器總量將增長幾十倍，這增加了數據存儲和分析的難度。在這種情況下，云存儲產品應運而生，如亞馬遜網絡服務(AWS)、谷歌云、聯想網盤、上海電信 e云、華為網盤、清華大學的海量存儲平臺Corsair 等。

作為智慧城市發展代表之一的電力行業也不例外。隨著我國智能電網正在向智能化、信息化、大容量方向快速發展，為保證電力系統時時安全、可靠運行，要定期進行巡檢監控作業。數據采集與監視控制系統(SCADA)負責配電自動化系統中配電網數據采集與監視，具有準確的電網結構信息和電網的實時運行信息，但也不能覆蓋所有巡檢任務。那么，如何對大量的巡檢監控數據進行高效可靠采集、存儲且為日后分析決策提供可靠依據成為一個難題。與此同時，隨著智慧城市電力系統的數據容量、設備類型的劇增而需要構建更多的存儲設施，如何節約此成本，減輕運維和管理的工作量，加快用戶訪問的速度，成為了研究中的又一難題。伴隨云計算及云存儲技術的不斷發展完善，智慧城市電力系統的巡檢監控作業和數據存儲也有了明確的發展方向。

1 電力設備巡檢監控規程分析

通過對通用國家電力行業標準和對多類電力設備巡檢監控規程(如線路巡視、變電站及飛行巡檢)的比較分析可得出巡檢監控作業一般具有以下特點。

a. 按場景分為電力線飛行巡檢、變電站巡檢、隧道巡檢等。

b. 按類型分為線纜破損、設備性能劣化、運行環境遭到破壞等。

c. 按方式分為傳統的人工巡檢方式和不常用的半自動化方式。

d. 按數據來源分為遠程的監控傳感器、巡檢監控人員等。

e. 按頻度分為日常巡檢、定期巡檢及故障巡檢處理等。

另外，不同電力分公司及其工作人員對電力行業標準量化存在差異，也會對巡檢監控作業質量產生影響。

2 電力設備巡檢數據云存儲系統設計

2.1 電力設備巡檢云存儲系統架構

通過以上對電力系統巡檢的分析，構筑電力系統巡檢監控數據的云存儲平臺系統，該系統整體上分為服務器端和終端兩大部分。各種巡檢內部服務模塊及對外的監視子系統由巡檢監控系統服務器端提供；巡視工作票及與服務器端進行通信的接口功能由巡檢監控系統終端完成。

2.1.1 巡檢系統服務器端功能模塊設計

通過以上對系統的需求分析，按照功能不同[1],如表 1所示，將系統的服務器端劃分為4個模塊進行設計。

表1 系統模塊及其功能

2.1.2 巡檢監控子系統終端及用戶權限

通過以上對系統的需求及功能模塊的分析，設計了巡檢監控系統終端、用戶及用戶權限，見表 2。

表2 系統終端及用戶職責權限

2.2 云存儲平臺Hadoop及HDFS系統結構

HDFS是 Hadoop 系統結構中的重要組成部分，其訪問模式是一次寫入、多次讀取。HDFS 文件系統具有很高的可用性和容錯性[2-3]。

HDFS是按照“管理者namenode—工作者datanode”模式工作的系統。管理者是核心，系統的文件目錄、文件塊和工作者的對應關系、文件塊和文件的對應關系等由管理者進行管理。其工作模式如圖1所示，當使用者通過Hadoop API對文件進行讀寫操作時,只要獲取文件源信息，管理者利用其管理的文件目錄及文件塊和工作者的對應關系、文件塊和文件的對應關系信息，就可直接操作工作者；工作者根據管理者的調度或Hadoop API對文件塊進行操作。為了及時更新文件塊列表信息，工作者根據運行情況及時向管理者發送最新消息。當 HDFS Namenode癱瘓時可以啟用輔助 namenode 中的鏡像數據以維持系統正常運行。HDFS 客戶端依照從管理者中獲取的文件信息向工作者訪問。

圖1 HDFS架構

本文利用Hadoop來研究電力設備巡檢監控數據云存儲技術。Hadoop是Apache開源組織的一個分布式計算框架，其為應用程序提供一組穩定可靠接口[4]，根據電力設備巡檢監控的需要進行開發研究，用于構建一個高可用性、高穩定度、擴展性好的電力設備巡檢監控系統。HDFS是 Hadoop分布式文件系統的底層，也是 GFS的開源實現，并負責存儲 Hadoop集群中所有節點的數據文件。

2.3 電力設備巡檢系統整體架構設計

2.3.1 巡檢系統服務器端整體架構

巡檢監控系統服務器端整體架構采用模式-視圖-控制器(MVC[5])模式，具體分工如下：模式包含軟件所提供的所有功能；視圖是使用者與軟件進行交互窗口；控制器接收使用者輸入并轉發請求給模式進行處理。

采用該模式設計的程序結構更加直觀，也大大提高了模塊的復用能力。使用該模式，本電力巡檢系統服務器端分為3層，依次分別封裝入如下軟件包中。

a. 服務包：該軟件包封裝了電力巡檢系統所需的所有服務，如工作票服務、巡檢任務服務、用戶數據服務、設備數據服務、系統數據服務、數據庫服務、數據倉服務、云平臺(Cloud Foundry)的交互服務等。

b. 模型包：該軟件包封裝了電力巡檢系統所需要的設備模型等各類模型及可重組組件(JavaBeans)。

c. 控制器包：該軟件包封裝了全部用于轉發使用者請求的控制器。

本系統所設計的整套MVC架構由 Struts2完成并實現。采用Maven單元測試工具測試巡檢系統所導入的3個軟件包。當通過測試后的軟件包上傳到云平臺上后，能夠成功穩定運行。

2.3.2 巡檢過程核心業務流

本系統巡檢過程核心業務流分為如下4個階段：巡檢信息獲取階段、執行巡檢任務階段、上傳巡檢結果階段及數據庫更新階段，通過“request—response”的消息傳送機制進行數據及命令傳輸，巡檢流程如圖2所示。

圖2 巡檢流程

3 電力設備巡檢數據云存儲系統實現

電力設備巡檢數據云存儲系統的用戶實行用戶名和密碼管理，用戶根據事先配置好的用戶名及其密碼登錄該系統。用戶打開該系統首頁，出現登陸頁面，正確輸入用戶名和密碼后，該系統會根據不同的用戶級別跳轉到與其級別相對應的工作頁面上，逐步完成巡檢任務。具體過程如下：任務管理員登錄該系統后在菜單欄選擇“創建工作票”菜單，然后屏幕顯示所有待巡檢設備選項，在勾選待巡檢的設備后出現下一級菜單，勾選該設備需要巡檢監控的項目后，即可向工作票中加入該設備巡檢任務，以此類推，當所有等待巡檢的設備都按需加入工作票后，點擊“確認”按鈕就可創建該巡檢工作票。下一步，在菜單欄選擇“下發工作票”菜單，剛才創建的巡檢工作票的名稱就顯示在界面上，點擊“確認”按鈕即完成下發工作票給客戶端的任務，巡檢人員登錄該系統按要求完成巡檢監控任務后，把巡檢監控數據按時上傳至電力設備巡檢監控數據云存儲系統，并能實現后續對監控數據的存儲、分析及進一步研究工作。

4 結束語

以電力巡檢監控規程為標準，通過建立云存儲平臺Hadoop及HDFS系統結構的云存儲模型，并應用C語言、基于Struts2框架、采用Maven單元測試工具等方法，設計并實現了一套應用于智能電網的電力設備巡檢監控數據的云存儲系統，該系統可根據后期巡檢要求進行彈性擴展。經測試，該系統運行狀況良好，目前基本滿足電力巡檢監控需要。但隨著Cloud Foundry和Hadoop平臺自身的發展、電力標準的更新以及用戶使用需求的不斷變化，還需要進一步完善巡檢監控規程的量化標準、優化設計，從而更好的滿足智慧城市電力運行環境的使用需求。

參考文獻：

[1] 宋雷雄. 電力設備巡檢數據的云存儲子系統研究與實現[D]. 北京：華北電力大學， 2014:1-54.

[2] D. Borthakur，The hadoop distributed file system: Architecture and design[J]. Hadoop Project Website, 2007, 11(6):21-27.

[3] Fang Dong, Pengcheng ZhouT, Zijian Liu, et al. Towards a fast and secure design for enterprise-oriented cloud storage systems[J]. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 2017, 29(19): 131-145.

[4] 劉 鵬. 基于分布式的電力云存儲系統的研究與應用[D]. 保定：華北電力大學， 2013:1-44.

[5] Zhang X L, Lu Y.Design and Implementation of Web Office Automation System Based on MVC Pattem[J]. Computer Technology and Development, 2012, 22(8): 63-66.