基于源端維護的調控云模型運維研究

房金彥，胡 婷，姚諸香，羅 琦

（1.國網江西省電力有限公司，江西 南昌 330077；2.國網江西省電力有限公司供電服務管理中心，江西 南昌 330096）

0 引言

調控云是面向電網調控業務的云服務平臺，通過匯集調度管理系統、智能電網調度控制系統、電能量計量等系統的電網模型數據和運行數據，實現調度各類信息資源的統一服務、全局共享[1-3]。江西電網省、地調自2018年開始調控云模型維護工作，維護范圍涵蓋江西電網35 kV及以上電壓等級變電站和10 kV及以上電壓等級電源模型數據，但調控云與調度各應用系統的模型都是人工獨立維護，電網模型信息變更時需要人工同時維護多套系統，系統之間模型維護共享程度較低，嚴重影響模型維護效率和質量[4]。調度模型數據維護主要存在以下問題：

1）模型數據重復維護，人工成本巨大。調度自動化運維人員在獲得模型、圖形變更信息時，分別在調度各系統進行維護相應模型信息，這就存在著模型參數重復錄入、圖形重復繪制及圖模重新關聯等問題，甚至會出現因工作量大維護錯誤導致系統之間模型參數不一致現象；

2）圖模信息頻繁變更，人工維護影響業務系統之間數據交互。調控云與各業務系統之間數據交互是通過人工維護模型ID映射關系實現，模型變更的同時需要重新維護系統之間的ID映射關系，若映射關系未及時維護或維護不正確，會影響調控云平臺匯集數據的完整性和準確性；

3）調控云模型維護及時性影響系統的實用化水平。調度各專業重視專業系統模型數據的維護質量，而調控云平臺是所有模型數據匯集系統，缺少高效的維護機制保證調控云模型的同步維護，因此調控云模型數據的維護往往較為滯后，導致因模型維護不及時而影響調控云匯集數據的實用性。

因此需要開發調控云模型源端維護工具，實現調控云模型源端維護、全局共享，減輕調度運維人員工作量，提高電網調度模型數據維護效率，提升調控云平臺實用性和調控中心數字化水平。

1 調控云模型維護現狀

調控云平臺模型數據平臺集成全網省、地調35 kV以上全模型，根據調控云模型數據維護需要，江西省調于2017年11月部署調控云源數據端軟件，用于江西電網模型數據維護及通過縱向同步工具將維護模型數據同步至國分云端。省、地、縣調自動化運維人員通過B/S（瀏覽器/服務器）模式分別維護各自調管范圍內電網模型，模型維護分為存量模型維護和增量模型維護兩個階段。

1.1 存量模型維護

對于存量電網模型，可以通過從調度各業務系統全量導入調控云平臺，但江西電網未建設全網模型數據中心，全網模型數據是由各單位在各自業務系統獨立維護，同時源數據端的兩臺服務器性能不能滿足大量用戶短時間內同時訪問需要，因此結合當時江西各單位模型數據維護特點，對于公共模型、電網及一次設備模型等數據對象，由省調在云端將需要維護的模型導出維護模板，然后發至省檢、各地調、電廠按照各單位管轄范圍維護相應設備，維護完成后發至省調，由省調在源數據端導入，根據模型校驗規則提升模型數據質量，經過2018年全年集中維護治理，全網存量電網模型數據全部匯集至調控云平臺。

1.2 增量模型維護

調控云增量模型由省地調調度自動化運維人員根據電網模型變更后，在其它業務系統維護完成后再維護調控云平臺，由于缺乏判斷模型是否及時維護的機制，增量模型往往存在漏維護或維護不完整問題。

為解決源數據端軟件的模型維護、模型數據無應用問題，江西省調于2019年利用服務器部署了調控云平臺小系統，在此基礎上完成模型數據平臺和運行數據平臺的搭建，開展江西省級云模型數據、運行數據平臺數據的維護工作。

2 模型源端維護方案

2.1 模型源端維護流程

調控云平臺模型要與電網實際保持一致。通過分析對比調控中心各業務系統，智能電網調度控制系統（EMS系統）是實時生產控制系統，電力系統的在線實時分析計算都是以EMS數據作為基礎模型參數，模型與電網實時保持一致，因此選用I區EMS系統作為調控云源端模型系統。為實現調控云平臺模型免維護功能，調控云平臺不應該單獨做系統模型參數、圖形拓撲方面的維護工作，所有模型、圖形、參數都應該與源端D5000系統及時同步。源端模型維護流程如圖1所示。

圖1 源端模型維護流程

調控云源端模型維護流程如下：

1）模型感知。由自動化值班在EMS系統中維護電網模型數據，維護變電站、發電廠（火、水、抽蓄、風和光伏）、線路、線端、主變、主變繞組、發電機組、斷路器、刀閘、接地刀閘、并聯電抗器和并聯電容器等類型設備后自動在D5000.MODEL_MODIFY生成一條日志數據。

2）模型同步。根據D5000.MODEL_MODIFY日志表，定期把D5000設備模型變更信息數據同步至調控云源數據端中間環節。調控云平臺部署模型抽取程序在鏡像庫將相應模型參數信息抽取同步至調控云平臺。在增量模型中根據D5000修改的模型數據與調控云各類模型進行匹對，若調控云平臺已維護，則對已維護模型進行同步更新；若未維護，則直接自動生成調控云模型。

3）ID映射自動維護。根據匹配的結果及D5000將新增、修改和刪除狀態進行D5000模型數據同步至調控云模型中，同步實現對應對象的B表、C表、量測測點等表的數據同步，實現模型及映射關系的自動維護功能。

通過源端系統配置，調控云自動獲取業務系統的圖模數據，從而實現減少調控云維護工作量的目的。

2.2 模型感知

I區D5000系統模型服務將模型增量信息記錄到“模型變更記錄表”（見表1），通過跨區鏡像同步，將該表信息同步至D5000III區WEB鏡像系統。在省調D5000系統III區部署模型感知程序，定時生成模型變更記錄表，調控云模型抽取程序可以根據時間、模型表、是否更新標志等多重組合從該表中獲取模型變更的記錄信息（記錄ID，表名）和操作類型（增刪改）信息。增量模型抽取同步完成后，調控云模型抽取工具，將對應記錄的OMS_FLAG值改為1，表明該記錄已同步上云，后續將不再處理。

表1 模型變更記錄表

由于電網的模型參數、圖形拓撲不是隨時改變的，一般可以采用定時同步的方式。在電網有新廠站接入或其它變動引起電網模型參數改變時，可采用手動方式進行實時同步，模型的同步要求既可實時同步也可定時同步。

2.3 模型同步

源端模型變更包括新模型變更感知、已有模型參數變更、已有模型刪除等情況，所以以D5000系統為源進行模型同步主要有以下幾類同步操作：

1）同步已有對應關系的模型數據。該部分模型在D5000系統和調控云平臺均維護了，并已實現ID對應映射，在模型感知操作類型為“修改”時，同步實現模型參數同步；若操作類型為“刪除”時，同步實現調控云模型投運狀態修改為退役，同時自動生成當時的退運日期。

2）同步無對應關系的模型數據。該部分模型有兩種情況：D5000系統和調控云平臺均維護了模型，但未實現模型對應，需根據選擇變電站，實現D5000系統和調控云平臺對應，進行數據同步；調控云未維護模型，則直接同步新增調控云模型數據，且自動實現D5000和調控云ID對應功能。

2.4 模型參數分責維護

基于統一流程服務、統一權限服務，實現調控云模型參數維護分責管理。通過統一流程服務、統一權限服務，規范調控云模型參數維護管控工作，按照“優先誰用誰管控、其次誰管理誰管控、再次誰掌握來源誰管控”的原則，將模型參數填報工作落實到相關責任專業，由責任專業對數據的一致性、完整性、準確性負責。

2.5 模型校驗

調控云模型數據有可能存在數據冗余，數據關鍵屬性填寫不完整，數據屬性不合理、不規范，以及統計值缺失或錯誤等數據質量問題[5]。針對模型問題，通過部署模型校驗程序解決，模型校驗包含合規性、冗余性、統計值、合理性、規范性、完整性等六類校驗功能，校驗生成數據質量問題報告，確保數據質量，為其它應用奠定數據基礎。調控云模型校驗界面如圖2所示。

圖2 調控云模型校驗界面

3 現場應用

江西已在省調開發部署了調控云模型源端維護程序，源端維護界面如圖3所示。在近兩年時間內，省地調不斷分析在模型自動感知、模型自動讀取入庫、ID自動映射、量測模型自動匹配生成過程中出現的問題，通過完善程序功能和優化參數維護流程方法，提高了調控云模型源端維護的可用性，解決了省調模型維護壓力。在盡量少的人工維護下，保證了電網模型維護的及時性、準確性、完整性，降低了系統運行和人工維護成本。

圖3 源端模型維護界面

3.1 提高模型數據質量

1）提高模型數據維護效率。模型自動維護使江西電網調控云模型人工維護工作量下降70%以上，降低了系統運行和人工維護成本，大大促進了公司人員精簡、績效水平和工作質量的提高。同時模型自動維護使調控人工將模型維護重心轉向提升模型數據質量上，提高基礎模型數據質量，為基于調控云的分析計算提供更加精確的電網模型，為電網的運行決策提供更加準確的計算結果，優化電網電源側、電網側、負荷側投資，有利于提高江西電網的安全、穩定、經濟運行水平。

2）提高模型數據維護實時性。源端模型維護采用模型自動感知同步的技術，省調D5000系統模型維護完成后，能夠定時或實時同步到調控云平臺，無需再通過人工重復維護。解決了模型維護的滯后性和漏維護的問題，提高了模型數據可信度。

3）提高模型數據應用廣度。電網模型數據是電力系統分析計算的基礎，完整、準確的電網模型數據可以為大數據分析提供基礎數據，模型源端維護提高了電網模型數據的完整、準確性，從而能夠帶來巨大的社會效益。通過大數據、人工智能等新技術結合電力調控領域相關知識，運用調控云提供的基礎模型數據，挖掘數據價值，探索數據潛在規律，并應用人工智能技術對電力系統常用模型進行訓練，提升數據效率與業務決策能力，從而面向公司各業務部門提供電網運行、在線分析、現貨交易、調度管理、調度計劃、新能源等多業務信息，面向政府、監管部門、電力市場主體提供不同類型的信息服務。

3.2 提高調度模型數據交互性

調控云模型源端維護能夠實現與調控中心D5000系統接口功能，提高不同專業系統模型數據的交互，未來可以與其它部門系統接口，獲取其它系統模型數據，完善調控云基礎模型數據庫，為電力系統分析計算及大數據、人工智能提供完整、準確的電網基礎模型數據。

1）促進調控中心內部各專業基礎模型數據的統一。通過確定調控機構內部各專業模型參數維護職責，制定統一的數據管理規范，優化模型自動維護程序，梳理各源端系統模型數據維護范圍，實現源端系統與調控云之間模型數據的交互，既能夠向調控云提供數據又可以從調控云獲取數據，統一調控機構內部基礎模型數據。

2）加強調控中心與其它部門之間數據交互深度。未來增加調控云模型屬性字段，擴展調控中心模型數據范圍，獲取其它部門如桿塔經緯度等地理位置數據、氣象等外部環境數據，為電網調度運行控制提供充分的數據支撐。

4 結語

通過調控云源端模型維護程序，解決電網模型數據多套系統數據重復錄入增加調度專業人員工作量的問題，消除業務系統間的信息壁壘，確保數據來源唯一性，保證業務數據的及時性、完整性和準確性，滿足不同管理層面的業務需求。后續不斷完善源端維護程序，在地調推廣應用，減輕基層模型維護負擔。