基于大數(shù)據(jù)技術(shù)下智能電網(wǎng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

胡波， 李宏亮

(1.江蘇雙度電氣有限公司， 南京 210005；2.杭州得正電氣有限公司， 杭州 310052)

0 引言

目前隨著電力市場化的深入展開，在社會電力系統(tǒng)中面臨著安全可靠問題、資源環(huán)境等問題，現(xiàn)代電網(wǎng)的迅速發(fā)展對系統(tǒng)的智能化需求不斷提升，快速發(fā)展和完善的科學(xué)技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)，為電力系統(tǒng)的發(fā)展提供了技術(shù)支撐，為了更好的滿足構(gòu)建電力系統(tǒng)的高質(zhì)量和高適應(yīng)性需求，智能電網(wǎng)的概念應(yīng)運(yùn)而生，智能電網(wǎng)涵蓋電力運(yùn)行的主要環(huán)節(jié)(包括發(fā)送、輸送、配送、使用和調(diào)度)，其中調(diào)度環(huán)節(jié)是智能電網(wǎng)系統(tǒng)中的關(guān)鍵所在，可保證電量合理安全地流通，對智能化的設(shè)計(jì)需求較高，電站和電力傳輸路線的信息均需通過調(diào)度環(huán)節(jié)完成采集，再將采集的信息傳輸至主站完成自動分析和處理，從而實(shí)現(xiàn)智能化監(jiān)視和控制整個電網(wǎng)的過程，在節(jié)約能源的基礎(chǔ)上提高整個系統(tǒng)的運(yùn)轉(zhuǎn)穩(wěn)定性，提升電力系統(tǒng)的自動化程度。

1 大數(shù)據(jù)與云計(jì)算在智能電網(wǎng)系統(tǒng)中的應(yīng)用優(yōu)勢

1.1 大數(shù)據(jù)與云計(jì)算技術(shù)概述

大數(shù)據(jù)技術(shù)為獲取、存儲、處理分析大數(shù)據(jù)及結(jié)果可視化提供了技術(shù)支撐，通過使用大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠挖掘出電網(wǎng)運(yùn)行過程中大規(guī)模數(shù)據(jù)中有價值的信息和知識，有助于提高電網(wǎng)的運(yùn)行效率。而從技術(shù)上看大數(shù)據(jù)與云計(jì)算關(guān)系極為密切，單臺計(jì)算機(jī)難以滿足大數(shù)據(jù)處理需求，需采用分布式架構(gòu)，對海量數(shù)據(jù)需依托包括虛擬化、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲等在內(nèi)的云計(jì)算技術(shù)完成分布式數(shù)據(jù)挖掘處理過程，為對電網(wǎng)運(yùn)行進(jìn)行快速可靠的只會提供了便利條件。云計(jì)算基于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，在計(jì)算機(jī)高速發(fā)展的時代，可使設(shè)備的工作環(huán)境得以有效加強(qiáng)，基于SOA架構(gòu)加以延伸后的云計(jì)算，數(shù)據(jù)分析處理能力顯著提升，并且數(shù)據(jù)安全得到進(jìn)一步的保障，云計(jì)算已廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域，其所提供的虛擬化資源具有動態(tài)、易擴(kuò)展及高彈性等優(yōu)勢[1]。

1.2 應(yīng)用優(yōu)勢

本文嘗試在設(shè)計(jì)智能電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)時應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)及云計(jì)算平臺，使電網(wǎng)資源的利用率得以有效提高，為電力領(lǐng)域帶來更大的經(jīng)濟(jì)效益。基于云計(jì)算平臺的智能電網(wǎng)系統(tǒng)的主要優(yōu)勢在于：(1)提高了電力資源的公開透明度，突破時間和空間的限制，具有使用權(quán)限的平臺用戶能夠隨時隨地對平臺上的資源進(jìn)行查詢和使用，實(shí)現(xiàn)對智能電網(wǎng)中的信息資源進(jìn)行統(tǒng)一有效管理；(2)通過云計(jì)算的人機(jī)交互口能夠?qū)崿F(xiàn)資源共享，有效滿足電力領(lǐng)域的資源管理需求，為智能電網(wǎng)的運(yùn)行和管理帶來很大的優(yōu)勢；(3)能夠?qū)崿F(xiàn)資源的動態(tài)分配及彈性縮放，使用過程更加快捷方便，用戶無需掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)處理過程的信息，云計(jì)算會將智能化的分析處理結(jié)果提供給用戶，實(shí)現(xiàn)資源的動態(tài)分配(具有高度彈性)，從而確保數(shù)據(jù)的有效性，并提高系統(tǒng)的計(jì)算能力及調(diào)度環(huán)節(jié)處理效率[2]。

2 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)

智能電網(wǎng)能夠有效滿足對電網(wǎng)系統(tǒng)對調(diào)度的高標(biāo)準(zhǔn)要求，讓工作更加具體細(xì)分，并且在故障發(fā)生時，通過各個調(diào)度中心間的相互協(xié)調(diào)，智能電網(wǎng)可自動完成調(diào)整，由管理中心統(tǒng)一籌劃日常管理、控制及監(jiān)控工作，具備較高的工作效率，系統(tǒng)架構(gòu)具體如圖1所示。

圖1 智能電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)架構(gòu)

智能電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)簡潔易操作，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)自動化及智能化調(diào)度過程。

基于大數(shù)據(jù)架構(gòu)的智能電網(wǎng)系統(tǒng)，全方位集成了智能電網(wǎng)中的各子項(xiàng)，結(jié)合使用物聯(lián)網(wǎng)及云計(jì)算技術(shù)、分布式數(shù)據(jù)管理技術(shù)，與其他子項(xiàng)通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)接口的方式，使現(xiàn)有平臺存儲、計(jì)算、分析和管控電力大數(shù)據(jù)的能力得以顯著提升，高效處理調(diào)度任務(wù)數(shù)據(jù)信息，能夠?qū)τ脩裟芎倪M(jìn)行自動分析，有效實(shí)現(xiàn)了采集、處理與分析海量用電信息數(shù)據(jù)過程，提升了電力負(fù)荷預(yù)測分析能力，通過大數(shù)據(jù)服務(wù)體系的構(gòu)建，主要實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)趨勢預(yù)測功能及挖掘用電行為數(shù)據(jù)中的有價值消息，在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對用電方案的進(jìn)一步優(yōu)化能力；并且能夠精益化分析處理配電網(wǎng)故障從而提高搶修能力。從而確保智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的實(shí)現(xiàn)[3]。

2.2 智能調(diào)度中心的功能

智能調(diào)度中心的功能主要包括：(1)進(jìn)一步提高了智能電網(wǎng)的可觀測性更強(qiáng)，對用戶的使用情況進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測，并在此基礎(chǔ)上利用云計(jì)算完成用戶信息的分析以做出準(zhǔn)確估計(jì)；(2)擴(kuò)大了智能電網(wǎng)的可控制資源范圍，可有效控制基礎(chǔ)發(fā)電資源、儲能裝置、輸電裝置和變電器等；(3)智能電網(wǎng)會對各種因素進(jìn)行綜合考慮，在確保滿足供電需求的基礎(chǔ)上，對經(jīng)濟(jì)性和環(huán)境因素進(jìn)行充分考慮，降低能耗、減少環(huán)境污染，協(xié)助管理人員對調(diào)度策略做出適時調(diào)整，不斷提高電網(wǎng)調(diào)度及系統(tǒng)控制方法的靈活性；(4)智能電網(wǎng)可實(shí)現(xiàn)能量的雙向流通，簡化了信息交流方式，提高了系統(tǒng)的智能化及開放程度[4]。

3 調(diào)度系統(tǒng)云計(jì)算平臺設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

電網(wǎng)系統(tǒng)依靠網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)相互間的連接，不斷擴(kuò)大的電網(wǎng)規(guī)模程度增加了連接結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度，使系統(tǒng)間的相互協(xié)調(diào)難度加大，結(jié)合使用云計(jì)算可使大數(shù)據(jù)技術(shù)信息挖掘分析能力得到有效實(shí)現(xiàn)，電網(wǎng)系統(tǒng)通過“私有云”的構(gòu)建，以實(shí)際電網(wǎng)級別為依據(jù)將其細(xì)分為主云和子云，實(shí)現(xiàn)在短時間內(nèi)對現(xiàn)有設(shè)備和軟件資源的充分利用，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行資源的合理分配及整合。本文通過設(shè)計(jì)針對調(diào)度系統(tǒng)的云平臺作為各調(diào)度中心的數(shù)據(jù)信息服務(wù)總站，使電網(wǎng)自動化設(shè)備同分散的信息資源有效對接，以滿足電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)過程中對計(jì)算數(shù)量及質(zhì)量的要求，為總線的合理分析和控制提供支撐，有效提升了智能電網(wǎng)系統(tǒng)的實(shí)時性和準(zhǔn)確度。

基于云計(jì)算平臺的智能電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)由海量數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)、數(shù)據(jù)服務(wù)總線(分布式)、動態(tài)負(fù)載均衡系統(tǒng)(對資源進(jìn)行調(diào)配)以及集成計(jì)算引擎四部分構(gòu)成，邏輯架構(gòu)如圖2所示。

圖2 基于云計(jì)算平臺的智能電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)構(gòu)架

數(shù)據(jù)服務(wù)總線作為系統(tǒng)的核心起到交換中心的作用(負(fù)責(zé)遠(yuǎn)程管理、寫日志、對系統(tǒng)配置參數(shù)進(jìn)行修改、系統(tǒng)維護(hù)等工作)，采用極大規(guī)模的分布式構(gòu)架使數(shù)據(jù)服務(wù)總線有多種連接方式可供選擇，其他子系統(tǒng)的信息通過數(shù)據(jù)服務(wù)總線實(shí)現(xiàn)相互交換、信息共享及信息整合的過程，實(shí)現(xiàn)對底層物理設(shè)備的統(tǒng)一管理，各個端口通過此種信息交流機(jī)制可快速準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)調(diào)用過程，提高了調(diào)用效率[5]。

通過統(tǒng)一的管理監(jiān)控界面的設(shè)置，實(shí)現(xiàn)對調(diào)度系統(tǒng)的運(yùn)行情況進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測和調(diào)整，便于管理員根據(jù)實(shí)際監(jiān)控情況及時進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。此外，各區(qū)域的調(diào)度中心還增加了備用功能，由附近的節(jié)點(diǎn)暫時代替發(fā)生故障的某個調(diào)度中心完成相應(yīng)功能。各調(diào)度中心相互間資源的獲取均需通過總線，從而確保系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。各平臺間可完成多級動態(tài)調(diào)度，由交換中心負(fù)責(zé)處理這些信息，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了各種資源和信息的共享，輔助調(diào)度員對系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行準(zhǔn)確高效的調(diào)節(jié)。

根據(jù)各子平臺的運(yùn)算速度由動態(tài)負(fù)載均衡系統(tǒng)完成任務(wù)的動態(tài)分配，根據(jù)對各重要節(jié)點(diǎn)的負(fù)荷情況的實(shí)時監(jiān)測結(jié)果實(shí)現(xiàn)動態(tài)調(diào)整過程，平臺之間可實(shí)現(xiàn)共享，當(dāng)監(jiān)測結(jié)果表明某個節(jié)點(diǎn)無法正常運(yùn)轉(zhuǎn)時，系統(tǒng)會找出工作量最小的調(diào)度中心，并由其代替失效節(jié)點(diǎn)完成相應(yīng)任務(wù)，在確保系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)的同時，簡化了系統(tǒng)的使用過程并降低了維護(hù)成本，在無需增加新設(shè)備的前提下，有效解決了大量數(shù)據(jù)的存儲和管理問題。多種類型的計(jì)算資源通過集成計(jì)算引擎功能實(shí)現(xiàn)集成，計(jì)算并整合任務(wù)分配過程中的大量數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上完成快速分析和處理，使計(jì)算速度得以提高。

4 智能電網(wǎng)調(diào)度云計(jì)算模型及仿真分析

4.1 模型構(gòu)建

本文在構(gòu)建智能電網(wǎng)調(diào)度云計(jì)算模型時，采用改進(jìn)的遺傳算法(PFGA)，通過在各個環(huán)節(jié)尋求最優(yōu)解，使模型的尋優(yōu)能力得以有效提高。編碼方式包括直接和間接編碼，在智能電網(wǎng)中最需計(jì)算的部分為調(diào)度環(huán)節(jié)，而調(diào)度資源與調(diào)度任務(wù)密切相關(guān)，為達(dá)到編碼和解碼的目的，需用函數(shù)的方式將這種關(guān)系表達(dá)出來，本文選用間接實(shí)數(shù)編碼方式，用染色體的長度表示子任務(wù)的個數(shù)，各網(wǎng)絡(luò)資源上所分配到的不同的子任務(wù)對應(yīng)不同的基因值，其基因的值由子任務(wù)對應(yīng)的編號表示，假設(shè)調(diào)度任務(wù)總數(shù)由T表示，分配給第i個任務(wù)的子任務(wù)數(shù)量由Si表示，子任務(wù)總數(shù)由N表示，則其具體表達(dá)式如下：

染色體的解碼過程為：以染色體的序列信息為依據(jù)進(jìn)行反推，從而實(shí)現(xiàn)各個節(jié)點(diǎn)任務(wù)情況的獲取，假設(shè)在電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)中，第w個worker資源由w表示，資源個數(shù)由m表示，任務(wù)總個數(shù)由n表示，i表示子任務(wù)，w完成第i個任務(wù)的時間由t(w，i)表示，由Tk表示解碼后完成第k個任務(wù)所需時間，具體表達(dá)式如下[6]。

假設(shè)總?cè)蝿?wù)數(shù)為Q，完成總?cè)蝿?wù)所需時間由T表示，則其具體表達(dá)式如下：

4.2 仿真分析

為了驗(yàn)證本文所設(shè)計(jì)的智能電網(wǎng)系統(tǒng)的可行性和可靠性，將電網(wǎng)調(diào)度云計(jì)算作為特殊網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進(jìn)行仿真試驗(yàn)分析，本文采用的改進(jìn)遺傳算法(PFGA)同自適應(yīng)遺傳算法(AGA)進(jìn)行對比分析，具體的初始值設(shè)置如表1所示，總?cè)蝿?wù)完成時間如圖3所示，總?cè)蝿?wù)平均完成時間如圖4所示。

表1 仿真模型基本參數(shù)設(shè)置

圖3 總?cè)蝿?wù)完成時間曲線

仿真結(jié)果表明，在完成總?cè)蝿?wù)所需時間上，相比于本文算法DFGA，自適應(yīng)遺傳算法所需時間更短，原因在于AGA進(jìn)行云計(jì)算開始時以總?cè)蝿?wù)所有完成時間為關(guān)注重點(diǎn)，導(dǎo)致在運(yùn)算過程中易屏蔽丟失掉部分優(yōu)良因素，影響了運(yùn)算的最終質(zhì)量。而本文算法在初始運(yùn)算時即加入自適應(yīng)度因子，搜索最短路徑時兼顧總?cè)蝿?wù)時間及平均時間，導(dǎo)致初始所需時間相對較長，但隨著運(yùn)算的持續(xù)，不斷增加的進(jìn)化迭代次數(shù)會使AGA逐漸陷入局部最優(yōu)收斂工況，而本文算法仍會對運(yùn)算分析過程進(jìn)行繼續(xù)優(yōu)化，使本文算法在后期進(jìn)化過程中獲取的云計(jì)算順序策略更優(yōu)越，總?cè)蝿?wù)及平均時間較短，從而使搜索分析運(yùn)算時間及調(diào)度任務(wù)的綜合統(tǒng)計(jì)分析時間得以顯著降低，提升電網(wǎng)調(diào)度海量數(shù)據(jù)的效率，便于調(diào)度員制定高效經(jīng)濟(jì)的調(diào)度決策方案。

圖4 總?cè)蝿?wù)平均完成時間曲線

5 總結(jié)

本文主要對基于大數(shù)據(jù)技術(shù)下智能電網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行了設(shè)計(jì)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)依托云計(jì)算技術(shù)構(gòu)建云計(jì)算平臺，可高效計(jì)算大量復(fù)雜問題，平臺中各功能模快相互獨(dú)立，通過總線完成信息和數(shù)據(jù)的交換，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的高效處理，而云計(jì)算的資源共享功能及強(qiáng)大的計(jì)算能力，為智能電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)計(jì)算分析調(diào)度運(yùn)行數(shù)據(jù)信息提供了強(qiáng)大的技術(shù)支撐，在確保系統(tǒng)可靠性和精確性的同時，為提高云計(jì)算的實(shí)時響應(yīng)性，將改進(jìn)遺傳算法結(jié)構(gòu)(DFGA)引入到云計(jì)算中，對平臺資源通過實(shí)時監(jiān)測和合理協(xié)調(diào)實(shí)現(xiàn)科學(xué)高效的動態(tài)分配過程。仿真結(jié)果表明引入改進(jìn)遺傳算法結(jié)構(gòu)(DFGA)有效提高了計(jì)算效率及總?cè)蝿?wù)完成效率，資源之間可以共享，為保證智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行調(diào)度的科學(xué)高效提供參考。