江西省級調控云平臺規劃設計研究

萬黎升

（中國電建集團江西省電力設計院有限公司，江西 南昌 330096）

0 引言

云計算是一種通過網絡訪問可擴展的、靈活的物理或虛擬共享資源池，并按需自動獲取和管理資源的模式[1]。其中資源實例包括服務器、操作系統、網絡、軟件、應用和存儲設備等。

“調控云”即電網生產控制云，是國網公司“三朵云”規劃中的一個重要組成部分。

2014年國家電網公司國調中心和相關省調開始開展相關技術的研究，自2016年以來，國網公司調度系統積極開展調控云方案論證和技術研究，采取“總體規劃、試點先行、逐步推進”的方式，總（分）部在北京、上海率先開展調控云雙站點的技術驗證，13 家省級電網公司積極開展試點建設探索。歷經3年多的攻堅克難，調控云平臺建設取得重大進展，兩級云體系已形成規模，數據資源和業務應用已在運行中初見成效，具備標準化推廣建設的基本條件。目前國網已給出了調控云平臺的總體技術方案，但在各?。ㄊ校╇娏揪唧w的工程實踐中，仍需結合各省實際情況解決各自存在問題。

至2019年底，江西省調、撫州地調、萍鄉地調智能電網調度控制系統已完成建設并投入運行，其余10 個地調智能電網調度控制系統正在進行施工、調試等建設工作，2020年底系統實現上線運行。此時江西省電力公司根據電網實際情況，開展江西省級“調控云”平臺的前期規劃設計工作，對未來“調控云”平臺的建設、上線具有前瞻的指導意義。

1 存在問題

隨著特高壓大電網的形成，特高壓站點落地江西，電網運行特性呈現高度耦合一體化特征。交直流之間和區域間相互影響進一步加深，多回直流故障將造成送受端電網潮流大幅波動，新能源并網容量大幅度增長，電網運行特性日益復雜，僅依靠現有的D5000 調度控制技術支持系統難以適應新的電網發展。

江西電網近5年來陸續開展了省調、地區調度控制技術支持系統建設工作，以滿足分層分區調控運行與監控的要求。從現有省地調度技術支持系統建設和運行看，主要存在以下問題：

1）各級調度控制技術支持系統軟硬件資源難以有效地利用。系統硬件資源配置，按現有技術標準配置，建設方式較為粗放，為滿足系統可靠性，多采用冗余配置，硬件資源利用率低，擴展性差。

2）各地區電網模型基礎數據各自獨立建模，省調以拼接的方式建立全網模型的方式存儲電網模型，造成與電網實際模型不匹配，電網模型和數據維護難度大，難以共享等問題，實際應用效果不滿足多級電網協調發展和網架結構快速變化的要求。

3）電網一體化調度運行下，要求調控系統具備數據的高效訪問能力，傳統應用模式下的信息孤島，難以實現海量信息的整合、交換、存儲和訪問，難以實現電網“一張網”的“全網、全景、全態”展示，難以實現國、分、省三級調度要求的運行監視同場景化、告警及預警同步感知、事故處理高度協同、在線分析結果共享的目標，難以形成面對同一個電網狀態，各級調度形成一致的調控方向，采取匹配的調控措施，維護大電網安全穩定運行。

4）大數據、人工智能等新技術在電力調控領域應用需要更強的基礎數據和計算能力支撐。電力系統運行產生海量歷史數據，但并未被充分挖掘，迫切需要大數據、人工智能等新技術結合電力調控領域相關知識，挖掘數據價值，探索數據潛在規律，提升數據效率與業務決策能力。現有系統技術架構上難以滿足其數據需求，難以滿足實現新經濟發展和新電網運營要求下定制化服務的需求。

從江西的情況看，電網調控系統的核心問題是缺乏全局電網的模型中心，造成所有電網數據只對局部電網有效，對大電網無效。等效拼接后電網模型失真嚴重，失去全局大電網調控的數據基礎，難以發揮調控系統PAS高級應用的功能，難以采用大數據、人工智能等技術對電網數據進行價值再發現?，F有問題難以在現有架構上解決，需要建立新的調控技術支持系統底層支撐系統，調控云平臺提供了較好的解決方案。

2 規劃設計研究

2.1 總體規劃

根據調控業務特點和管理布局，調控云由跨調度機構的國（分）、省（地）兩級云組成，各級云采用兩點建設模式，實現業務雙活。國（分）云（1 個）為主導云，側重國分省主網調控運行管理業務、主網模型數據及其應用功能。?。ǖ兀┰疲∟ 個）為協同云，側重省地縣電網調控運行管理業務、省地模型數據及其應用功能。調控云平臺分層架構如圖1所示。

圖1 調控云平臺分層架構

根據調控業務特點和管理布局，“調控云”共有（1+N）個業務云構成，每個業務云由A、B兩個雙活的云平臺組成。

國（分）云，側重于國分省調主網業務，部署220 kV以上主網模型、數據及對應的應用功能。業務云中的“N”，為省地縣調度云，側重于省地縣在省所轄范圍內的業務，部署10 kV 及以上省網模型數據及對應的應用功能。

云平臺A、B間實現數據快速同步、并行服務。每個云站點均按照云計算的典型結構分層設計，自下而上劃分為基礎設施層（IaaS）、數據平臺層（PaaS）和應用場景層（SaaS），按照資源虛擬化、數據標準化、應用服務化的目標，構建包括計算資源、存儲資源和存儲資源的基礎設施，構建包括公共資源管理和模型數據等服務的數據平臺，面向業務場景，部署了支撐調控中心及公司相關部門的各類應用。軟件架構如下圖2所示。

圖2 調控云軟件架構

每個云站點均由一套獨立的網絡及硬件組成，其典型配置包括計算資源、存儲資源、網絡及安全資源和站點網絡及硬件，江西省級調控云平臺硬件架構示意圖如圖3所示。

圖3 江西省級調控云平臺硬件架構

2.2 選址規劃

根據總體架構規劃方案，為保障調控云的高可用性，調控云各節點均采用雙站點模式進行建設，即在同一節點上異地部署A、B 兩個站點，并實現站點間數據的高速同步。兩站點均衡配置，在業務層面均可同時對外提供服務，實現異地應用雙活。

A、B 站點的異地建設選址，選址原則主要考慮因素如下：第一，站點建設地點，無重大地質災害，不發生系統性風險，兩個站點的必須為電網通信樞紐節點，通信光纜及傳輸設備具備多冗余條件，保障雙站點間數據傳輸及同步的可靠；第二，站點數據中心機房運行環境良好，可供系統上架的服務器機柜、UPS電源、精密空調及運維安全制度措施等因素，具備系統上線的基本條件；第三，運行人員數量足夠，業務水平較高，可以長期保障系統安全可靠運行。

目前各省級電網都建設各自的調控中心和備用調控中心，選址時考慮的因素與調控云A、B 站點基本相同。因此一般情況下，可考慮省級調控中心和省級備用調控中心為A、B 站點建設首選地址。但是，備用調控中心大多部署在某一個地區電網調控中心內，調控中心自動化機房運行資源部署地調和省備調系統，機房基本處于滿負荷運行狀態，重新建設或改造自動化機房，將受大樓本體結構、管線通道條件及辦公場所緊張等諸多外部條件制約，系統有停運風險，調控云平臺系統難以部署。另外，從系統長遠可靠運行角度看，運維人員同時維護地區電網調控系統、省級備用調控系統，調控云平臺系統運維任務過重。

就江西省目前電網情況看，A 站點考慮規劃部署在省調控中心自動化機房，B 站點主要考慮結合目前江西某個地區電網調控中心大樓新建契機建設B 站點。從長遠穩定運行角度上，統籌規劃數據中心的規模，同步配套網絡通信基礎設施建設，結合新大樓建設考慮數據中心樓層的布局與設備荷載，分階段部署數據中心綜合布線系統，UPS 電源系統，精密空調系統，同時統籌運維人力資源的配置。

2.3 計算資源池規劃

調控云基礎設施層包含計算資源池、存儲資源池、網絡資源池等，通過虛擬化技術實現底層物理資源的池化、按需使用，并提供統一云管理工具。

IaaS層是整個調控云平臺基礎資源層，負責向調控云平臺各類應用提供計算服務器資源，負責存儲調控云平臺各類應用所需的基礎數據，負責調控云平臺的基礎網絡運行。

將一臺物理服務器虛擬成幾臺虛擬服務器，沒有明確的規定，主要是根據物理服務器的硬件配置情況和計算業務場景情況而定。虛擬化技術使得硬件資源擴充非常便捷，規劃設計時應主要基于目前的計算業務要求，并保留有一定計算資源裕度。

規劃設計時需根據一臺物理服務器硬件能提供的虛擬計算服務器CPU（VCPU）總數進行估算，經驗公式描述如下：

式中：nv為VCPU 總數；nc為物理服務器CPU 數量；nk為物理服務器CPU 核數；no為操作系統占用的VCPU個數。

目前，物理服務器X86 架構大多采用超線程技術，一個CPU 核可模擬為2 個邏輯線程使用，操作系統占用VCPU 一般為4 個，實際運行時物理服務器計算負載一般70%考慮，同時考慮“N-1”情況，即集群中某臺物理服務器故障，集群中的其他物理服務器可承擔其的計算負載按預留15%考慮。因此工程規劃設計時計算公式為：

式中：ng為工程規劃設計可提供的虛擬CPU個數。

就目前已試點單位建設經驗看，選擇物理服務器與虛擬服務器之比有1:5、1:10、1:20 的方案，結合江西電網實際情況，規劃設計時選擇按1:5 方式規劃虛擬計算資源池。以一臺4 路10 核CPU+768G 內存服務器為例，大約可提供45 個VCPU，若按一臺虛擬機分配8 顆VCPU+64G 內存計算，可提供5 臺虛擬機所需資源。經測算江西省級調控云平臺PaaS、SaaS 層各業務功能模塊需求計算量，并保留適當裕度，規劃設計12 臺4 路10 核768G 物理服務器作為計算資源池。

2.4 存儲資源池規劃

存儲空間包括虛擬機、電網模型、OMS 數據、告警信息、非結構化數據（CIM/E 及其它文件）、歷史采樣數據和PMU數據等存儲對象所占用的空間。

實際工程規劃設計時，要結合現有調控系統資產狀況進行合理選擇配置。從江西省調調控系統現狀看考慮存儲系統投資較大，同時為保護現有調控系統投資，工程實施時PMU 數據存儲現有調度技術支持系統存儲系統中，可以節省物理存儲和時序數據庫的投資。江西調控云平臺在規劃水平年內需要對調控云中存儲的數據類型和容量估算：

1）歷史采樣數據（結構化數據）

計算歷史采樣數據容量需求，需根據現有電網測點數，結合電網規劃估算測點年增長率，按如下經驗公式計算：

式中：Sh為存儲容量，T；np為現有10 kV及以上電網遙測、遙信測點總數；x%為電網測點年均增長率；n+1 為規劃年數。單測點一小時內采樣占用空間約588字節。

江西電網目前10 kV 以上廠站遙測、遙信測點共260 萬個，按年均增長5%情況測算，5年后存儲量需求代入公式計算約為68 T。

2）電網模型（結構化數據）

電網模型數據一般比較穩定，隨廠站數量變化占用存儲空間較小，根據5年內發展需求測算，需配置50 G存儲空間。

3）OMS數據（結構化數據）

根據5年內發展需求測算，需配置1 T存儲空間。

4）告警信息（結構化數據）

按照每年約200 G，年增長率5%測算，5年后存儲量需求為：

（5）CIM/E數據（結構化數據）

按照每5 min 生成一個12 M 大小文件測算，1年約為1.2 T。5年后存儲量需求:

6）其他文件（非結構化數據）

根據5年內發展需求測算，需配置2 T存儲空間。

7）虛擬機硬盤開銷（非結構化數據）

包括操作系統、程序安裝空間。每臺虛擬計算服務器0.5 T，60臺虛擬計算服務器合計30 T。

根據統計及數據屬性和存儲技術的適應性，存儲系統做如下規劃配置：

配置集中式磁盤陣列存儲設備1 套，存儲歷史采樣數據、電網模型、OMS 數據、告警信息、CIM/E 數據。合計需求為75 T。考慮RAID 開銷，最終應配置120 T容量的磁盤陣列。

配置分布式存儲服務器1 組，用于虛擬機和非結構化數據存儲，合計需求為32 T。分布式存儲提供虛擬機及其數據盤所需的存儲空間。分布式存儲采用3 副本模式，單臺分布式存儲服務器配置12 塊1.8 T硬盤，空間利用率按95%估算，所提供存儲空間：

規劃設計2 臺的存儲冗余裕度，配置8 臺分布式存儲服務器。

2.5 PaaS和SaaS層規劃

調控云PaaS 層核心目標是實現模型數據云平臺、運行數據云平臺及實時數據云平臺，實現數據存儲與交互的標準化。前期規劃設計時，除必須建設的基礎公共資源服務管理和三個平臺外，應結合業務的發展需求配置支撐電網發展的平臺軟件。

2020年2 月，在中國全面遭受新型冠狀病毒侵襲，全社會面臨抗擊疫情和復工復產困難情況下，浙江省電力公司通過電力大數據得出“企業復工電力指數”，助力地方疫情防控與企業復工復產，取得的積極的社會效益和經濟效益。以2月10日的數據為例，浙江全省“企業電力復工指數”為25.42，復工指數最高的行業為金融業達67.35[2]?？梢灶A見在不久的未來，大數據和人工智能技術必然在電力行業有更加廣泛和深入的應用。因此調控云平臺的PaaS 層上配置大數據引擎和人工智能引擎有較強的必要性。

SaaS 層規劃不僅需實現省級電網基本典型常用的應用功能如：基礎類、公共類、數據分析類應用，還需規劃部署適應當地電網業務發展需求的特色應用。

如結合大數據分析，通過“調控云”平臺規劃匯集全省35 kV 及以上接入江西電網的小水電、新能源、分布式電源等資源信息數據，實現全省新能源、清潔能源全局監視與分析。同時，結合氣象預測、水文預測、功率預測、異常報警、輔助交易等功能，實現各類電力資源的統籌調度，優化配置和控制，如系統調峰、故障緊急控制、輸電斷面擁塞緩解、清潔能源充分消納、電力市場交易等支持性功能[3-8]。

3 結語

隨著中國產業結構轉型，電網企業將迎來生產方式和管理方式的重大變革，驅動這場變革的必將是以云計算、大數據、人工智能等信息技術和智能技術為代表的新技術集合。調控云平臺經過多年迭代已進入工程實用化階段，文中結合江西省級調控云平臺的規劃設計經驗，提出在平臺部署規劃選址、虛擬計算資源、存儲資源、PaaS層和SaaS層功能配置等方面規劃設計時應重點考慮的因素，為調控云平臺的全面建設推廣，提供通用性建議。

在工程實際規劃和建設過程中，應充分考慮經濟性與先進性，充分結合當地電網實際情況，優先對A、B 節點處的調控數據中心改造升級，結合電網近期、遠期需求，分步規劃配置平臺硬件資源和軟件功能，充分與通信專業溝通，保障系統運行的通信帶寬和鏈路可靠，結合現有電力監控控系統二次安全防護系統，合理配置調控云安全設備，實現調控云平臺全面建設，為省級電網調控運行管理提供新的技術支撐平臺。