基于SDN+策略梯度算法的電力物資調控方案

辛銳

摘要：提出基于SDN的虛擬化調控技術和對數據進行合理配置，全面梳理流程與數據間的映射關系，提供虛擬化數據資源池，形成物資管理數據集成過程的業務協同和數據共享的支持平臺，并在流程處理過程中通過深度學習的策略梯度算法進一步提升處理過程的時效性。通過實驗測試驗證算法的合理性，提出的方法將有助于電網物資管理手段性能得到進一步提升。

關鍵詞：配置；調控；梯度；物資；SDN

中圖分類號：TP273文獻標志碼：A文章編號：1008-1739（2019）01-65-4

0引言

電力物資管理從2008年開始重點優化建設，電網從過去的物資科到現在的物資公司，在規模上逐步發展壯大。新形勢下的管理模式有利于對電力資產合理部署，借助統一物資管理平臺，監控各部門避免重復采購，建立一種責任權利對等的集中采購管控模式，充分發揮管理體系的效益最大化作用。但集中化管控隨之帶來的瓶頸就是物資管理數據信息的爆發，物資管理流程中各環節，包括采購投標、采購、物料編碼、設備基礎信息管控、集中監造、采購評估和評標專家管理等，采用常規的人工被動獲取信息手段會與集約化特性相違背，增加了總部管理的數據處理壓力，需要依靠先進的數據分類分析手段，將復雜的物資管理流程演變成精簡的數據管理模型，物資設備及人員映射為數據信息，流程性結構映射為數據處理架構，美化直觀的數據展示結果便于工作人員快捷地管理物資[1]。

1電力物資信息化管理現狀

電力物資管理效率直接影響電網整體實施進度，傳統的物資管控手段在數據處理流程中缺乏智能性，遠遠無法為電網運行提供有效的解決方案。目前存在的問題有：

①物資設備流動性較大，缺乏對不確定因素的管理。物資流程中信息會頻繁變動，例如在設備采購時，市場行情變動、供求計劃變更、設備入庫/報廢等情況發生時，物資信息平臺數據都會發生變更。目前采用人工方式逐一根據現場回傳報表信息更改系統內數據，容易造成數據填報失誤，且更改信息的效率低下，時間周期太長。

②物資管理流程復雜度強，缺少關聯性分析手段，將各環節統籌決策。物資管理流程幾乎含括電網設備全周期管理各個環節，不同環節實施過程涉及不同的部門和人員，目前各環節互聯互通方式落后導致信息交換速度太慢，辦理項目申請流程經常受到阻礙，嚴重的會影響電網項目實施開展。

③物資涉及的相關數據信息內容龐大，無法對數據多維度管控分析。目前數據僅僅是設備靜態的屬性居多，對物資基本屬性進行描述；但物資管控靜態數據肯定是不夠的，需深度多維度地了解設備的關聯及執行過程中產生的動態屬性，動態性能全面展示設備的運轉情況，對于管理人員來說動態數據可能更便于資產間的調用和管控，動態數據的量級比較靜態數據要提升很多，面對如此龐大的數據群，單一的分析方法無法支撐變化的數據性能，需通過聯合分析手段為物資管控提供精準的決策分析。

④物資數據流程化管理，沒有統一的管理規范或標準。物資管理規范整體較混亂，各部門自理章程，按照各自特色的方式行事，往往出現上下級無法溝通，同級部門間交流困難的局面。為便于集中管控，應從上層制定統一的物資數據化管理流程及規范，一切動作都按照章法有條不紊地開展管理工作。其次物資管理某些規范要求太過落后，例如物資編號仍然采用編碼制，人工編碼機制效率太低，且覆蓋的物資種類有限，不能全面地反應設備的品質及屬性等，需要更先進的編碼標準來精益化標識設備特性。

⑤人員處理數據素質條件不一致，整體有待提升。物資部門人員更新換代緩慢，缺乏創新的管理能力，面對新的發展局面無法解決出現的新管理難題，應引入更多具有一定資質和水平的高科技管理人才，并通過強大的管控工具，輔助決策復雜的管理工作[2]。

2 SDN資源編排及控制器設計原理

通過調研物資管理信息化系統存在的問題，重點是無法實現物資編碼及智能化管控功能。因此，綜合研究多種技術，采用SDN技術較全面地解決以上困擾，再輔助先進的大數據算法，可提升系統的整體管控范圍及效率。下面介紹SDN技術基于哪些基礎原理來實現資源的合理管控。

2.1資源編排技術

SDN數據編排技術如圖1所示。以“應用控制網絡、網絡感知資源”的基本原理來進行錄入的資源數據合理編排。上層的應用數據直接決定下層采集數據的劃分和編排，電網物資數據管控系統中的可視化展示應用包括計劃平臺、招采流程、專家管理、結算平臺和需求預測等應用子系統，網絡根據應用配置合理的資源容量及連接方式，以軟件程序的形式自動實現網絡資源調度和分配，并將應用和資源實現一定優先順序的映射編排，底層會采集物資設備基礎參數、專家名單、物流公司基本信息等數據參數，通過南向和北向接口編排資源管理流程，將上層應用和底層資源可動態映射和配置交付，提升了資源管理的靈活性和便利性[3]。

2.2虛擬資源池態勢調控技術

傳統的物資管控過程屬于半自動狀態，物資數據部署工具中固有的映射模板自適應更新能力差。常規流程是先經過自動化模板匹配，如果沒有完全匹配還需再通過人工匹配再次確認，傳統方式智能性太差，本文利用SDN的虛擬資源態勢感知技術來優化模板的固化性。為實現數據資源的全自動化調控，管控系統具備強變化感知的能力，并可智能化精準更新模板，形成一個有效的閉循環過程。SDN控制器利用態勢檢測、態勢理解、態勢預測、態勢呈現和態勢利導等關鍵技術，能夠協調子數據集間的合理調配。首先利用態勢檢測發現現場設備的拓撲或性能變更，經過態勢利導和態勢理解給初始的關聯映射模板提供有用的信息支撐，形成新的物資數據配置模板，準確對上層應用調用做出決策。

2.3文件模塊化協調控制策略

物資管理平臺數據信息內容繁雜，包括計劃、投標、配送和結算等各個環節，信息間的關聯程度也各異，并且區域性的資產管理模式也會存在異同性，需建立協同優化調控的目標模型，積累不同區域內物資管理過程中發生的歷史事件經驗作為歷史數據庫，并根據梯級功能協同優化策略，采用總分控制器部署模式，實現不同區域間物資管理子系統自適應協調控制，在響應上級調控策略要求的同時也能實現內部自治控制。

2.4可視化展示支撐技術

物資公司技術人員最終通過服務器獲取現場物資數據信息，因此需一套易懂且多手段的展示方式，但就目前的展示內容及范圍來分析，還遠遠達不到客戶需求，物資信息展示平臺需向管理人員提供足夠的交互性、綜合性和邏輯性功能支撐，所展示的內容才能符合流程管控要求。數據間的互聯關系可通過表格、三維圖、動態圖和Flash等多種形式變現出來。通過SDN架構模型中的北向應用接口，將物資數據抽象接口推送給展示平臺，抽象接口精準地映射了分布式數據庫集合，通過多樣性可視化展示手段，能夠美化表現出變電站設備功能配置及描述。

3基于SDN技術的電力物資管理架構模型設計

基于SDN關鍵技術的研究確定了SDN技術在物資管理平臺數據配置中應用的合理性和優越性。本文是在基于SDN技術架構的基礎上實現的，架構原型和SDN類似，分為4層2列，4層為現場數據接入層、虛擬資源池層、資源協調管控層和可視化展示層；2列為流程管理和人員管理，具體架構如圖2所示。

從整體架構來看，在傳統數據管控架構的基礎上產生了顛覆性改變，原本流程性復雜的管控環境變成了共享交互環境，綜合實現物資數據的計劃管理、流程管理、結算管理和采購管理等一系列流程。人員管理和數據管理同步進行，依靠核心SDN控制器完成全系統的集中管控，這種全局式的布局管理和分布式點式交叉互聯模式，降低了數據管理的輸入輸出錯誤幾率，也提升了管控效率。

虛擬資源池相比傳統映射模型擴展性和調用性更強，映射模型選取的是一對一性能匹配，這種關系不易改變，而虛擬資源池內存儲數據分為2部分：一組是數據本身，一組是對應的屬性接口，因此當數據拓撲發生改變時，可快速完成數據匹配；當數據庫內設備描述內容發生更新時，也能定位文件更新部位，迅速完成數據補充。南向和北向接口協議是支撐控制器作用的關鍵技術，南向的Openflow接口協議以流化形式將文件分類采集，形成模塊化文件模型，并存儲于虛擬資源池中；北向的Floodlight接口協議將應用需求和流程化控制模塊緊密結合，支持統一的數據交互及共享。在物資數據管控系統中，參與人員管控也是非常重要的，傳統數據管控流程對應著不同的實施和管理機構，數據調控流轉過程會相當復雜，在新的SDN架構下，所有參與人員形成了管理人員資源池，可以共享右側的數據資源池，簡化了繁瑣的流程過程及處理等待時間[4-5]。

4基于SDN并行資源處理框架下設備管控優化算法研究

物資管理平臺是一個隨著現場設備及流程變更而發生變化的平臺，主要由各個獨立的子系統數據組成，并形成配置文件供物資部門獲取現場各流程實施情況，當設備類型、行業報價和評標流程等發生變化時，整個過程需要重新更新，物資管控系統中的數據在周而復始文件更新過程中。采用SDN共享交互的并行式資源處理模型，在面對復雜的文件更新、調用等過程時，可充分體現其高效性優勢。本文在SDN資源調控子模塊中引入策略梯度算法，進一步提升文件并行處理時效的優越性。

梯度算法模型如圖3所示，SCD文檔處理分為不同的步驟，而在SDN架構下，某些步驟的執行過程是同步的，通過梯度算法來預估下一步過程執行的時間概率值，來督促本步執行所需的時間間隔，通過最大函數選取并行步驟中耗時最長的時間間隔作為輸出值，并且本次迭代后得到的輸出值還需指導下一步迭代過程的權重值調整，循環系統處于不斷優化狀態，保障輸出值的有效性，當迭代次數越多時，得到的最終結果越精準。

將梯度算法融入到SDN架構中，數據處理流程將會提速很多，將步驟處理時間間隔進行梯度算法訓練，來觀察采用梯度算法后系統響應時間的變化。通過加權值，根據現場運行情況不斷更新，可使間隔時間達到最小化效果。由于梯度算法具有自學習特性，將本時刻的輸出反饋到下一時刻運行，起到監督并更新狀態的作用，通過反復訓練權值的優化，輸出值會越靠近實際運行值，在系統提速前提下也保障了數據處理過程的安全性和準確性。

為了進一步驗證算法的可行性和有效性，選用在Matlab7.0神經網絡算法仿真平臺上運行程序，加載SDN架構中不同仿真組件，選擇某地市公開的物資管理中心內部數據作為輸入，分別選擇更改計劃平臺、招標系統、配送系統和結算系統中某個數據，測試次數選擇13次，編寫策略梯度算法進行加權訓練，得到試驗圖形如圖4所示。

由測試結果可以看出，使用了SDN架構的梯度算法系統響應時間要略低于傳統管控系統，雖有3次訓練結果要略微高一點，但不影響整體的系統性能判斷，采集點數共13點，測試平臺計算二者測試間隔差，Δ1=7.32 ms，Δ2=10.09 ms，Δ3=3.27 ms，...，Δ13=5.34 ms，并取平均Δ=5.77 ms，系統處理效率略有提高。由于屬于實驗室仿真測試階段，下一步將在現場的變電站主控平臺上進行實測，數據可能會受到一些影響，因此未來將深入優化SDN架構，在算法類型和性能能力上的提升，滿足智能變電站現場運營需求，證明了本文提出的方法的可行性。

5結束語

對目前電網物資數據管控系統存在的系列問題進行優化改造，將傳統的串行流程化管控方法改進為以SDN為基礎架構的并行共享調用的管控方法，對管理模型進行了徹底的改造，SDN的虛擬化自適應管理技術不但提升了數據處理過程的效率，而且也保障了過程中的精準性，通過靈活的配置模型和實時的監控手段加強了系統的智能性，并將策略梯度算法引入SDN核心控制器內，大大提升流程化處理過程時效性，凸顯了新型文檔管控系統的優越性[6-7]。

參考文獻

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