電網調度域設備實時監測數據與業務管理數據融合及應用的實現方法

阮詩迪，張雄寶，唐羿軒，何伊妮，曹 偉

（廣西電網有限責任公司調度中心，廣西 南寧 530000）

0 引 言

電力調度業務是電網運行中的核心指揮業務，包含獲取并監視電網實時信息、分析并判斷電網運行情況以及協調并指揮電網運行工作。在持續開展的信息化建設中，調度相關監視業務和管理業務分別得到了良好的信息化支撐。電力調度信息系統主要由電網運行監控系統（以下簡稱OCS系統）和電網運行管理系統（以下簡稱OMS系統）組成。其中，OCS系統主要用于控制和監控電網實時運行狀態，屬于OT系統[1]，主要實現了電網模型建模、電網實時運行信息監視、電網一次設備狀態監視和控制、電網潮流監視、電網運行狀態監視和告警監視等功能，是保障電網運行可靠性、提高電網安全性與經濟效益、提高電網設備實時監控力度、實現電力調度自動化與現代化的重要支撐系統[2]。OMS系統主要用于收集和管理業務流轉信息，屬于IT系統。系統支撐了電網綜合停電、運行風險管控、調度值班以及并網管理等調度系統實際生產業務的流轉，實現了并網管理類、運行風險管理類、運行計劃管理類、運行控制管理類、運行評價與改進管理類、二次系統管理類以及運行支持管理類等專業管理功能，有效提升了調度工作質量和管理水平。

隨著智能電網建設的逐步深入，供電質量要求不斷提高，電網管理單位需要對電網運行狀況進行實時判斷和決策分析，并制定相應的管理措施進一步保障電網的安全穩定運行。在調度領域，主要將OMS系統的業務管理數據與OCS系統的設備實時監測數據融合，提供業務管理與設備監測相互關聯的高級應用，以滿足針對電網管理的更高要求。但是，因OMS和OCS兩個系統的技術架構、數據結構存在較大差異，傳統的技術手段和方法無法使兩個系統進行有效聯通，需要通過對現有技術手段進行整合和創新，實現電力調度領域IT與OT信息的融合。

為了解決上述問題，本文提供了一種電網調度域設備實時監測數據與業務管理數據融合應用的實現方法。通過調度域設備模型的融合，建立設備實時監測數據與業務管理數據關聯的關系，并采用Flink框架和Redis內存數據庫技術，在現有已實現的電力調度信息化系統的基礎上實現IT與OT的融合，實現電網調度域設備監測數據的實時處理，與業務管理信息的關聯和融合應用[3]。

1 整體實現方法

如圖1所示，電網調度域設備實時監測數據與業務管理數據融合與應用方案實現的整體流程及步驟分為以下幾個部分。

1.1 實時數據采集

OCS系統采集遠動終端的信息數據后，由集中器進行匯總，并將數據存儲至內存數據庫。系統不間斷訪問內存數據庫，將設備實時采集數據推送至Kafka實時管道，將數據源源不斷地對外提供。

1.2 數據融合-實時數據計算

引入Flink流式計算框架來接收和處理Kafka提供的設備實時采集數據。在Flink中，將接收到的設備實時采集數據進行信息分組、重組、計算和匯總，轉換生成可識別的、符合業務應用的實時數據存儲至Redis內存數據庫，再經過與業務管理數據關聯后，提供至上層數據應用層進行應用。

1.3 數據融合-基礎數據匹配

IT與OT融合的關鍵在于如何使設備實時監測數據與業務管理類數據建立關聯關系。OCS系統提供的設備實時監測數據與OMS系統提供的業務管理類數據，是在設備的基礎上進行不同的操作、觀測和管理得到的數據。因此，將OCS系統和OMS系統的設備臺賬進行關聯匹配后，建立兩者的紐帶關系，即可建立設備實時監測數據與業務管理類數據的關聯關系。因歷史原因，OMS系統的設備臺賬數據主要來源于安全生產管理子系統（以下簡稱PMS），因此將PMS設備臺賬數據與OCS設備臺賬數據進行關聯匹配，即可完成OMS與OCS設備臺賬數據的匹配。匹配過程中，主要依賴調度全景業務模型作為主要結構框架，分析和執行不同設備類型的數據轉換規則來實現臺賬的匹配，并最終生成調度設備臺賬。

1.4 數據應用

圖1 整體實現方法

OCS系統設備臺賬與OMS系統設備臺賬建立匹配關系后，設備實時監測數據與業務管理數據彼此相互“認識”，可根據不同的業務場景，實現設備實時監測與業務管理聯動的高級應用。例如，實現設備跳閘反措功能，通過獲取和分析設備實時監測數據來監控設備故障跳閘情況。當發現設備跳閘時，由電網運行管理人員制定反事故措施，下發至對應的設備維護單位和維護人員。維護人員完成措施執行后，填報和反饋執行結果，再由電網運行管理人員對反措效果進行評價和歸檔，完成完整的設備跳閘反措流程。設備跳閘反措功能可在OMS原有的調度日志功能上改造和完善，達到在現有已實現的電力調度信息化系統的基礎上實現IT與OT融合的目的。

本文將重點對數據融合的實時數據計算和基礎數據匹配的詳細方法進行描述。

2 數據融合-實時數據計算方法

調度大規模的遙測、遙信數據源源不斷通過Kafka接口對外推送。因該類數據存在實時性高、數據量大以及無序、無狀態、無分組對象等特性，現有的信息系統技術架構無法有效對該類數據進行快速、高效的分析和應用。因此，需要引入流式計算框架Flink解決此技術問題。Flink核心是一個流式的數據流執行引擎，且能夠實現基于同一個Flink運行時提供支持流處理和批處理兩種類型的應用。針對數據流的分布式計算提供了數據分布存儲、數據通信及容錯機制等功能[4]。

2.1 整體計算架構

整體的計算架構如圖2所示，可分為調度數據生產、消息隊列、數據分析、數據區、業務區和前端6層。

2.1.1 調度數據生產、消息隊列

設備實時監測數據，通過kafka接口的Producer和Broker組件，將數據對外進行推送。

2.1.2 數據分析

在數據分析層，Flink框架的Consumer組件接收Kafka接口推送來的數據。數據在數據分析層進行排序和結構化后，方可進行相應的數據處理和數據計算。經過數據處理后的數據，可實時通過Jedis組件推送至數據區，由數據區的Redis內存數據庫進行接收和存儲。通過數據計算后的結果認為是歷史數據時，可通過TCP/JDBC Client組件推送至數據區，由數據區的ClickHouse數據庫進行接收和存儲。

2.1.3 數據區

數據區由存儲了歷史狀態的設備監測數據的ClickHouse數據庫、存儲了實時狀態的設備監測數據的Redis數據庫及存儲了檔案數據、業務數據的Oracle數據組成。數據應用前端可根據業務場景的不同，通過相應的技術組件，從相應的數據庫中獲取所需的數據。

2.1.4 業務區

業務區提供了3種技術組件來實現對數據區不同數據的獲取，分別是Jfinal、JDBC Client和Jedis。其中，Jfinal和JDBC Client組件用于實現對ClickHouse數據庫和Oracle數據庫的數據獲取。Jedis組件用于實現對redis數據庫的數據獲取。

2.1.5 前 端

前端由Vue、iView和axios組件組成。Vue和iView組件主要實現頁面的渲染和頁面的展示。axios組件主要實現數據的交互。

前端主要實現3種業務場景的數據處理和展示。第一種是對歷史數據進行處理和展示，第二種是對實時數據進行處理和展示，第三種是結合檔案數據、業務數據對實時數據進行展示。其中，第一種業務場景采用常用的技術手段，從ClickHouse數據庫中獲取數據進行處理和展示即可。第二、第三種業務場景則需要在前端采用定時輪詢Redis數據庫或接收Redis數據庫廣播信息的方式，以確保能夠及時有效獲取實時更新的數據。第三種業務場景屬于典型的IT和OT融合的場景。在該場景中，需要搭配調用業務區的Jfinal、JDBC Client和Jedis組件來獲取檔案數據、業務數據和實時設備檢測數據。獲取到這幾類數據后，即可根據具體的業務需求實現設備實時監測與業務管理聯動的高級應用。

2.2 實時數據處理方法

獲取到設備實時監測數據后，需對數據進行處理和轉換，方可識別出設備的運行情況和異常狀態。下面以如何監測和傳輸設備故障跳閘數據作為例子來描述具體的轉換和處理方法，如圖3所示。

Kafka接口中推送的設備實時監測數據處于亂序的流式狀態，需經由Flink技術框架采取并行消費模式，將亂序數據通過Map算子生成信息系統常用的DataStream格式數據。

將數據中的設備ID作為關鍵值重新排序數據，并經由分組和聚合后實現數據的結構化，排列出所有設備的運行狀態，形成以時間斷面為分組依據的一組一組的設備運行狀態數據。Flink技術框架源源不斷獲取和轉換設備實時監測數據，并將設備運行狀態數值實時更新至Redis數據庫。

圖2 整體技術架構

前端應用定時讀取Redis數據庫中所有設備的實時運行狀態，當偵測到某設備當前運行狀態為異常數值時（如運行狀態數值由1變為0），則視為該設備出現跳閘情況，然后在頁面上通過彈窗展示或觸發反措管理功能的方式，實現設備跳閘信息的提醒和管理。

3 數據融合-基礎數據匹配方法

本節主要闡述如何通過OCS系統的設備臺賬，結合PMS系統的設備臺賬，依據調度全景業務模型，整合生成調度設備臺賬的方法。IT與OT的數據融合以整合后的調度設備臺賬作為主要關聯媒介，搭建設備實時監測數據和業務管理數據關聯的橋梁[5-6]。

3.1 總體匹配過程描述

OCS系統和PMS系統因面向的業務和用戶不同，設備臺賬存在一定的數據完整性問題，無法完全滿足調度業務使用，主要表現如下。

（1）OCS設備臺賬。設備參數不全，缺乏生產廠家、投運日期、運維單位等信息；未包括自動化、通信、保護等二次設備臺賬數據信息。

（2）PMS設備臺賬。500 kV及220 kV電壓等級的設備數據不完整，且未包含或部分包含電廠、大用戶、牽引站的設備數據；設備調度命名不規范，無法滿足調度業務管理需要。

3.1.1 整體匹配的思路

根據現狀和存在的問題，整體匹配的思路：不依賴于現有的某個業務系統的設備臺賬數據結構，以調度全景業務模型為基礎，構建全新的設備臺賬數據結構；根據現有的業務系統的設備臺賬數據的完備情況，從現有的系統中獲取已有的設備臺賬數據；因設備在多個系統中具有相應的數據，將可能出現數據重疊的情況，屆時需對重疊部分進行標示和關聯，而關聯過程主要采用人工比對的方式進行。

圖3 實時數據處理方法

3.1.2 總體匹配過程描述

（1）因OCS系統包含調度管理所需的所有設備數據，因此原則上以OCS的設備臺賬數據為主、PMS設備臺賬數據為輔。

（2）因PMS系統的設備臺賬中大用戶、電廠、牽引站的數據不完整，將從OCS系統獲取大用戶、電廠、牽引站的全部設備信息，再從PMS獲取大用戶、電廠、牽引站的全部參數信息來補充整合形成完整臺賬。

（3）匹配過程中先完成變電站的匹配，通過變電站匹配縮小數據范圍后，再針對不同的設備類型進行匹配。

（4）從PMS獲取的設備信息保留設備命名字段，新增調度命名字段，并按調度命名規則進行統一刷新。

（5）匹配過程中，先依據PMS和OCS系統設備名稱的差異情況編寫自動匹配規則，并執行自動匹配。自動匹配無法匹配上的設備，再通過手動匹配方式補充完整。

3.2 變電站匹配規則描述

PMS設備臺賬和OCS設備臺賬中，所有變電站的名稱基本一致。但是，因兩個系統的臺賬建檔人員的錄入習慣不同，仍存在部分差異。因此，需要結合常見的差異情況形成變電站自動匹配規則：

（1）變電站在相同電壓等級情況下，取變電站名稱進行匹配；

（2）名稱內容去空，符號大寫數字、阿拉伯數字、羅馬數字轉阿拉伯數字；

（3）去除電壓等級之前和“變、站、變電站”字之后的名稱內容；

（4）“_”之前字符內容截掉。

通過以上規則可實現大部分變電站的自動匹配，對未能自動匹配的變電站輔以手動匹配的方式完成。

3.3 設備匹配過程描述

變電站匹配完成后進行具體設備的匹配。與變電站的情況相同，同一設備在PMS和OCS系統兩者的名稱基本一致，但需要根據差異情況優化匹配規則：

（1）根據已經匹配成功的變電站下相同電壓等級相同的規則找到相同名稱的設備進行匹配；

（2）名稱內容去空，符號大寫數字、阿拉伯數字、羅馬數字轉阿拉伯數字；

（3）經轉化后的名稱字符取阿拉伯數字進行雙方匹配。

經過自動匹配后，大部分設備可以實現匹配。對無法自動匹配的設備，需要通過手動匹配方式完成匹配。

4 數據應用

根據電網調度域的常見業務需求，描述設備實時監測數據與業務管理數據融合與應用的典型應用。

4.1 設備跳閘反措功能

通過獲取和分析設備實時監測數據來監控設備故障跳閘情況，當發現設備跳閘時，由電網運行管理人員制定反事故措施，下發至對應的設備維護單位和維護人員。維護人員完成措施執行后，填報和反饋執行結果，再由電網運行管理人員對反措效果進行評價和歸檔，完成完整的設備跳閘反措流程。具體地，獲取OCS推送的設備實時監測數據，偵測和識別設備跳閘情況，將識別結果進行展示；對設備跳閘進行反措管理，在功能頁面上錄入事故處理措施，完成設備跳閘識別到事故處理的完整流程。

4.2 綜合停電執行監控

在設備檢修管理流程的執行環節，調度員完成對設備的所有操作后，需要綜合停電管理頁面錄入相應的操作執行信息，包括操作時間、操作步驟、操作的對象等信息。通過獲取設備實時監測數據，可在該頁面中將設備實際的運行情況信息一并顯示。通過對比錄入的操作信息和設備實際運行狀態的變化情況，可有效判斷錄入信息的準確性，以此確保設備檢修操作的規范性，監督操作步驟是否符合要求，以進一步保障電網運行的安全穩定。

5 結 論

本文提供了一種基于電網調度域設備實時監測數據與業務管理數據融合應用的實現方法。通過調度域設備模型的融合，建立設備實時監測數據與業務管理數據關聯的關系，并采用Flink框架和redis內存數據庫技術，在已實現的電力調度信息化系統的基礎上實現IT與OT的融合，實現電網調度域設備監測數據的實時處理以及與業務管理信息的關聯和融合應用。電網領域可在本方法的基礎上，結合實際的業務應用場景和管理要求，挖掘設備實時監測數據與業務管理數據融合與應用的需求，不斷創新和完善實現方法來輔助提高電網管理水平和供電服務質量。