云計算環境下的電力信息一體化管控系統設計

王帥，張良武，張忠社，李兆偉，趙閃

（1.國網烏魯木齊供電公司，新疆 烏魯木齊 830063:2.國網新疆電力有限公司,新疆 烏魯木齊 830063:3.國網阿勒泰供電公司,新疆 阿勒泰 836000:4.國網昌吉供電公司,新疆 昌吉 831100）

0 引言

電力企業管理的工作重點是協調企業相關資源，保障電廠設備處于良好的運行狀態，使電力企業的發電能力能夠滿足電網對電力的需求。完成這一任務需要多專業的協調應用，需要大量的電力企業管理經驗，并且用先進的技術手段實現企業管理的自動化。如何構建高效的適合電力企業業務管理需求的生產過程控制和管理系統成為電力企業管理創新的難點[1]。

當前對電力信息管理的方法主要有差分信息融合方法、自適應特征提取方法、關聯特征分析方法和統計分析方法等，構建電力信息管理系統的關聯規則函數和模糊決策函數，通過模糊度尋優控制，進行電力信息管理系統的優化設計，但傳統方法設計電力信息管理系統時信息調度時間較長[2]。在以上理論的基礎上，提出云計算環境下的電力信息一體化管控系統設計，充分發揮云計算的優勢特點，分解電力信息的海量數據，結合電力公司的發展需求，對電力信息進行調度，實現電力信息一體化管控。

1 總體架構

根據云平臺提供的服務和用戶之間的差異[3]，以電力信息一體化調度系統為例，云計服務分為三個層次：第一層為SaaS層，電力信息一體化調度系統的訪問用戶通過云端的使用統一的入口進行一站式瀏覽或檢索；第二層為PaaS層，該層對于電力信息一體化調度系統來說為開發和部署電力信息的平臺；第三層為IaaS層，該層為電力信息一體化調度系統的用戶提供基本的計算機資源。

根據上述分析，得到電力信息管理系統的總體設計構架如圖1所示。

結合圖1所示，分析雙滑履球磨機滑履軸承安裝的技術要點并研究相應的安裝程序。

圖1 電力信息管理系統總體架構

2 電力信息一體化管控系統設計

2.1 構建虛擬機電力信息調度模型

接收管控中心的數據請求后，根據發送指令的實際內容，識別電力信息建立虛擬機調度模型。選取不同地區中處理電力信息的服務器，將其等效為一個虛擬機，使同一地區的服務器處于同一局域網中，數字表示電力信息的服務器，統一編號服務器對電力信息的處理速度，根據識別的電力信息大小，分配不同虛擬機管控任務[4]。采用動態遷移方式調度電力信息，首先確定電力信息集群的運行狀態，監測終端監控節點的負載情況，然后區分需要遷移的物理節點。設置一個固定的閾值，以CPU使用率為閾值大小的判斷標準，當節點使用率超過閾值時，將遷出服務器處理的電力信息，將資源放置其他節點，降低該節點負載，當節點利用率低于設定閾值時，則遷出該節點運行的全部虛擬機，消除該節點運行的電力信息，以此確保電力信息服務質量。采用時間序列的平滑指數，預測節點不同時間窗口的CPU利用率，計算公式為：

公式中，Q為節點CPU利用率預測值，α為小于1的預測參數，?為平滑指數正態分布的隨機變量，n表管控時間窗的時間變化，xt為t時刻的節點歷史負載權值。通過公式（1），確定需要遷移的電力信息節點，復制服務器存儲的電力信息數據，衡量虛擬機體積，選取最小體積的虛擬機進行動態遷移。體積V計算公式為：

公式中， 1V為虛擬機CPU使用率， 2V為虛擬機內存使用率， 3V為虛擬機硬盤使用率，通過以上三個指標，確定電力信息使用率，當使用率越低，則虛擬機體積越小。至此完成虛擬機電力信息調度模型的構建。

2.2 基于云計算調度電力信息實現管控

通過構建模型，確定需要調度的物理節點和虛擬機，利用云計算調度算法，實現電力信息的動態遷移[5]。統計所有虛擬機的子任務完成時間、計算性能和實時網絡寬帶，將電力信息線路整合到云端，將調度節點作為主節點，調度任務作為云任務，其他物理節點定義為從節點。使每個云任務只能在一個電力信息上執行，對云任務進行編號，按照優先級，由高到低排序調度任務。設置調度任務的約束條件，設主節點為i，從節點為j，則時間約束函數公式為：

公式中，D為信息調度方案的可靠程度，ξ為虛擬機運行的電力信息數量，O為云任務總數量，Mk為經過信息調度后，第k 個云任務選擇電力信息的可能性。計算主節點i 到從節點j，不同調度鏈路的信息時間P和可靠性D，選取最優調度鏈路，將云任務分配至該鏈路上，同時更新虛擬機的固有時刻。調度完成后，計算節點j 對云任務的有效處理性，公式為：

公式中，ζ為節點j 對電力信息的處理能力，即電力信息下載可行性，L( j)為虛擬機的云任務計算長度，β表示云任務下載時間段，為下載完成時間和下載開始時間的差值。及時調整云任務的計算長度，使有效處理性的預測值ζ達到最大，以此代替原有的虛擬機性能參數，當云任務完成后，實時分配下一個云任務，根據虛擬機的參數變化，隨時調整云任務的優先級，提供更可靠的電力信息，直至遍歷所有虛擬機，分配完所有云任務。至此完成電力信息的調度，使信息節點負載達到均衡，完成云計算環境下電力信息一體化管控系統設計。

3 實例分析

3.1 實驗準備

實驗選取無線局域網，IP地址為187.132.6.2，網絡類型為4G，連接公網的接口為wlan0，設定電力信息存儲塊的大小為120MB，數據采樣的信息長度為1024，D/A的控制數字量為ΔD=65536×V/5，仿真測試時間15min。根據上述仿真參數設定，得到電力信息管理系統的輸出功率參數如圖3所示。

3.2 實驗結果分析

最大鏈路利用率是反映鏈路最大使用程度的指標，可以間接反映電力信息調度處理能力。不同方法的最大鏈路利用率對比結果如圖2所示。

圖2 最大鏈路利用率對比結果

通過圖2可知，不同方法的鏈路最大利用率以不同速度產生變化，從整體上來看，本文系統的利用率具有一定的優勢，說明該系統路徑法利用率更高，有效避開發生電力信息調度瓶頸的路徑，為電力信息的均衡調度提供有力條件，并且在部分路徑出現問題時，能夠選取有效路徑進行分流，充分驗證了本文設計系統的有效性。當電力信息調度完畢后，比較兩種系統管控下，電力信息負載均衡度，實驗對比結果如表1所示：

表1 負載均衡度對比結果

由表1可知，本文系統平均負載均衡度為18.5、16.3，方法平均負載均衡度為46.9，因此本文系統降低了電力信息傳輸過程中的負載均衡度。

4 結論

此次設計方法在云計算環境下，設計電力信息一體化管控系統，提高了電力信息調度效率。但此次研究仍存在一定不足，對電力信息管控的安全性需求比較模糊，在今后的研究中，會對安全性參數進行細化，進一步發揮云計算優勢，保證電力信息管控的安全性。