基于云計算的電網設備全景狀態監測技術

吳振揚

（國網吉林省電力有限公司，吉林長春 130000）

0 引言

云計算是一種基于互聯網的計算方式，它是冰心計算、分布式計算、網格計算等計算模式與虛擬化、網絡存儲、快速讀取等技術綜合發展的結果，是將互聯網上眾多的資源與信息整合以共享方式提供給用戶計算機及相關設備，滿足單一設備功能不足的問題。核心是通過了解用戶需求，將大量計算機資源集中，實現統一管理和讀取，構成一個數據池，向網絡用戶提供數據及應用服務。而這個資源池，因其規模大、可動態擴展壓縮、無固定存儲位置被稱作“云”。因此，云計算實際上是一個以數據為中心，通過虛擬化技術手段將各個單一的資源聚集在一個平臺上，形成的動態可伸縮，并有著強大計算能力、存儲能力、交互能力的統一體系[1]。

目前的電網狀態監測與診斷已從計劃檢修慢慢過度到狀態監測上，但是仍只是側重于單臺獨立的設備，檢測數據無法共享[2]。對于不同設備間的運行狀態，無法全方位分析，統籌能力亟待解決，仍不能滿足智能電網對全景狀態信息監測的要求[3]。智能電網運行環境下的狀態數據量是數以千億計的，包括了一二次設備的基本信息、試驗數據、運行情況、缺陷處理情況、巡視檢查情況，以及實時在線狀態數據。而這些數據都是分布式的、異構的狀態數據，這些海量數據用常規存儲和分析方法是無法解決的，而大數據的云計算技術使得其成為可能。

1 云計算技術的優勢[4]

（1）整合大量分布式、異構的計算資源。傳統的數據分析模式應用范圍較小，一旦計算資源在某方面有較大差異，就無法整合計算。而云計算對數據的兼容性較強，對計算設備軟硬件的共性無要求，能夠實現大容量無限制的計算。

（2）無限動態擴展壓縮能力。云計算系統可以搭載在上萬臺服務器的平臺之上，從而滿足智能電網設備狀態數據監測的海量數據處理需求，實現通過網絡通信實現各服務器之間的資源共享，解決目前電網設備狀態數據孤立于各個設備間的問題。

（3）虛擬化各類資源。將整合的數據分成若干部分，在合適的設備上處理，有效利用系統內的計算資源轉變成服務的形式提供給用戶，可在短時間內獨立地動態分析，而當平臺升級時也不必將所有設備更新，只需添加新設備滿足功能要求即可，提高了設備的利用率。

（4）安全可靠?；诨ヂ摼W模式的云計算兼容了國際通行的通信協議，有利于云計算與通用軟件的全面接觸和融合。又因為電網設備其獨立于外部互聯網，又在一定程度上保證了信息的安全性。所以基于云計算平臺的國內電力系統全景狀態監測具有非常廣闊的空間，有利于智能電網的建成和發展。

2 全景狀態監測技術的研究現狀

全景狀態監測系統是通過收集在線監測數據、巡視信息、例行檢查及故障診斷和試驗結果等全景化的信息，對設備的運行狀況給予綜合評價和分析，同時根據評價結果進行狀態診斷、風險評估，提出檢修策略和維護手段及計劃，及時調整設備運行方式并對狀態檢修工作提供技術支撐[5]。其本質是收集變電站設備的在線監測信息，將其匯總并處理分析，比對生產管理信息系統、EMS（Energy Management System，能量管理系統）、SCADA（Supervisory Control And Data Acquisition，數據采集與監視控制系統）等信息采集系統獲取的設備數據，實現站內設備臺賬、試驗、運行、故障的數據整合，從而提高在線實時數據、歷史數據、靜態數據的處理、分析、應用水平。對于不同時間和環境變化的多維度場景，實現為電網提供智能化、人性化的服務體驗，為電網發展提供有效的信息資源支撐。

3 技術實現

由于云計算技術的優越性，可以實現各區域監測系統的快速通信交互，實現各區域間的數據共享，隨時獲得其他區域電網設備的實時數據，并可以根據其他區域設備的數據研判當前設備運行狀態的危險性[6-8]。

（1）數據存儲。由于各區域電力設備間實現數據共享，采用分布式存儲方式，將當前信息就地存儲，遠程調閱，云端分析的模式，有效避免數據庫龐大冗余，提高數據調取和分析的效率。當需要獲取其他信息時，只需要通過云端的加密門即可向云系統發送調閱請求，當請求信息通過后，云系統查找可用數據，向數據端發送調用指令，數據端將加密數據發至云端，調閱端在云端完成數據分析比對，將結果返回本數據端，以此得到相關數據信息。

（2）運行狀態信息全景監測。將運行的設備信息通過模塊化形式全景展示，包括完整的臺賬、巡查、試驗信息，在線監測狀態及環境、電氣和圖像、歷史趨勢、預警信息等參數的可視化翻閱。綜合運行信息，利用相關安全分析理論和技術，判斷就地信息的準確性，并將已校核的準確信息錄入數據庫，為電力設備的安全運行和維護管理提供數據支撐。

（3）交互應用及平臺管理。需要交互的信息多種多樣：有智能調度系統實現的SCADA 和WAMS（Wide Area Measurement System，廣域監測系統）信息交互；生產管理信息系統實現的生產信息、設備臺賬、狀態維修以及巡檢試驗數據的交互；有智能監測分析平臺的生產管理多環節信息的綜合監測分析。實現區域內信息的隨時共享和調取的便捷性。同時這些信息的全景化展示也亟待進一步實現。例如將SCADA 數據、WAMS 數據與在線監測數據、帶電檢測、試驗數據通過智能化方法特別是信息融合、數據挖掘、專家系統、數字影像分析等技術在設備狀態評估和診斷中得到更好的應用。

（4）指標量化與策略判斷。基于全景監測數據的電力設備缺陷識別應建立在應用智能化的圖像技術，通過分析電力設備各類隱患極易歷史故障的典型圖片、參數特征，實現按危險程度劃分不同隱患和故障等級，將這些不同等級的隱患好故障參數提出缺陷的量化評價體系，實現基本判斷策略和辨別方法。

云計算技術仍處于加快發展階段，各方面的技術和理論研究還不夠成熟，一些關鍵性問題仍處于模糊階段，因此其應用尚未得到大范圍的采納。比如信息的資源共享是各個電力企業比較憂慮的方面，因其開放是基于互聯網，越高的信息交互需承擔更高的風險，所以電力企業尚未建立完全的云端交互平臺。對于自有的信息準確性也無法完全保證，故障設備的參數有無校核是一個歷史過程，需要更多電網人對數據的可靠性提供保障，對于失效數據的判別存在不一的判定，這些都影響了云計算在電力設備全景狀態監測上的應用。同時，原有的電力系統的計算和分析是基于小規模的電網設備提出的理論依據，當擴展到云平臺，在運用云計算技術的時候應注意根據其大規模的分布式特點考慮。

4 結語

通過與我國現有的智能電網設備狀態數據監測系統比較，提出基于云計算的電力設備全景狀態監測。以電力設備的特點為出發點，分析了云計算在其領域應用的優勢及可行性。提出了將電力設備狀態監測向全景狀態監測發展的觀點，并分析了闡述了如何實現基于云計算的電網設備全景狀態監測，以解決各區域系統間數據壁壘實現數據資源共享，降低運行成本，提高判斷設備事故、處理設備缺陷的效率，保障智能電網在突發情況下的安全穩定運行。