調度日報自動生成設計與實踐

金現孔

（廣東電網有限責任公司珠海供電局，廣東珠海 519000）

0 引言

近些年以來，伴隨著社會經濟的快速發展，廣東電網規模也飛速增長，電網運行也日趨復雜，而調度員肩負著電力系統運行監視、指揮與控制等重要職責和使命，日常工作任務也日益繁重，且對全局意識要求也越來越高。如何有效地掌控全局，合理地管控日常工作，避免工作遺漏，提高工作效率也成為當前電力調度管理面臨的重要問題。基于此現狀，提升調度精益化管理水平，減輕調度員工作負擔、提高工作效率已成為電力調控中心信息化建設工作的重點[1]。

依托調度智能指揮控制系統（DCCS）及調度運行管理系統（OMS）的運行支持，基本實現了調度工作信息化管理的全面覆蓋，從而使得調度員的工作變得更加便捷和高效。信息化系統建設的主要目的之一是支持電網日常運行信息的全面記錄，對于電網重大變化、事故處理及電網異常情況等事件，調度員值班時均應做好記錄，進而可以根據記錄對日常工作進行全方位的自動統計分析，為調度工作管控及工作計劃安排提供支持[2]。

而調度日報是調度每日對電網運行重要工作的總結和計劃，主要包含電網運行方式、新設備啟動、設備檢修和故障處理等調度重點工作內容。傳統的方法是由人工每日核對匯總，分別從DCCS、OMS 系統不同的模塊查詢所需數據，然后再將查詢到的數據手動錄入標準格式報表文件中，數據來源復雜多變，采用人工錄入報表的方式存在流程復雜、定位困難、耗時耗力等問題，且在手動填報的過程中不可避免存在漏報、錯報等安全風險，同時也不具備實效性[3]。如今基于DCCS和OMS系統的電網運行數據，可以實現由人工模式轉為系統自動匯總統計，從而大幅減少調度員人工統計核實的工作量，并且具備準確性高、實時更新、快速查詢、歷史記錄存檔等特點。

綜合各方面，調度日報自動生成的設計實現不僅能滿足調度員日常重點工作的自動總結及管控，同時也能輔助調度員完成工作匯報任務，極大提升調度工作精益化管理水平。

1 需求設計

調度每日重點關注的電網運行方式、故障處理、設備啟動、設備檢修等事關電網安全運行的重要工作事項，分別記錄于DCCS 系統調度日志各種類型日志當中以及OMS 系統綜合停電管理模塊各類檢修業務流程之中，要基于這些模塊業務數據實現集中自動統計分析形成報表，就必須要解決數據來源多樣、數據結構復雜多變等問題，同時還需要保證系統功能能高效、穩定運行。由此作為需求設計出發點，本模塊功能設計充分利用大數據技術應用思路，通過建立基礎數據倉庫、構建數據采集服務、數據分析處理服務等方法[4]，實現從不同系統不同模塊采集基礎數據，經過自動分析服務處理成調度日報格式數據，再以集中展現的方式形成調度日報表，高效快捷。

本模塊主體內容包含主網方式運行情況、主網故障異常情況、新設備啟動情況、主網當日檢修完成情況、主網次日檢修安排情況等5 大類。其中，主網運行方式情況按照設備電壓等級細分為500 kV、220 kV 和110 kV設備運行方式，主網檢修完成情況和主網次日檢修安排情況兩大類則根據OMS 系統檢修業務流程單類別，將其細分為中調運行方式變更單、地調運行方式變更單、中調檢修任務單、地調檢修任務單4 小類，最終形成的報表對所有重點關注工作內容展示得清晰簡潔，一目了然，極大地方便了調度日常工作總結及管控。

2 系統架構

調度日報模塊是在調度運行管理系統開發的獨立功能模塊，基礎數據來源于DCCS 系統調度日志中各模塊記錄的數據及OMS 系統中檢修相關業務流程數據。如圖1所示。

圖1 系統架構

軟件功能架構充分利用大數據技術應用建設思路，采取分布式架構，總體架構分為數據采集、數據存儲、數據計算、數據分析、任務調度等多個形式服務[5]。該架構不僅能解決從大數據環境下的數據采集、存儲、分析、應用等過程中產生的諸如身份驗證、授權過程和輸入驗證等大量安全問題。由于在數據分析、挖掘過程中涉及企業各業務的核心數據，防止數據泄露，控制訪問權限等安全措施在大數據應用中尤為關鍵。同時也具備數據管理功能，提供日志管理服務，能實時監測大數據處理全過程中的整體運行狀態、資源使用情況和接口調用情況等性能指標并對關鍵系統險情進行告警，支持大數據組件安裝、配置和狀態管理，可快速擴展應用功能和能力，可實時性監控和調度任務計劃[6]。

（1）數據采集：對數據源中的結構化、非結構化、半結構化等海量豐富多樣的數據進行數據抽取、數據轉換、數據加載整合，并通過分布式消息隊列或直接存儲的方式，將數據存儲到實時內存數據庫、關系型數據庫、非關系型數據庫、分布式文件系統中[7]。

（2）數據存儲：負責進行大數據的存儲，針對全數據類型和多樣計算需求，以海量規模存儲、快速查詢讀取為特征，存儲來自不同系統數據源的各類基礎數據，支撐數據處理層的高級應用。通常情況下，非結構化數據存儲在分布式文件系統中，半結構化數據采用列式數據庫或鍵值數據庫，結構化數據采用行式存儲數據庫存儲，實時性高、計算性能要求高的數據存儲在內存數據庫或實時數據庫[8]。

（3）數據計算：對多樣化的大數據提供實時、離線等計算框架，允許對分布式存儲的數據文件或內存數據進行查詢和計算。通過流計算技術提供實時分析處理的計算能力，實現實時決策、預警等。通過離線計算提供落地數據的計算能力，實現數據的批量處理[9]。

（4）數據分析：對多樣化的大數據進行加工、處理、分析、挖掘，產生新的業務價值，發現業務發展方向，提供業務決策依據[10]。

（5）任務調度：根據業務的不同數據場景產生的數據價值存在較大的差異，在電網的業務源較多的情況下，對任務的處理時間和速度也有一定的要求，對于重要的數據源的處理，定義滿足該場景下的數據抽取任務，并設置任務調度分配優先級較為重要。一方面確保了重要業務源數據的及時性，保證業務的低延遲；另一方面，合理的分配任務調度的觸發時間和處理的任務，可以有效的減少任務阻塞并提高任務的數據處理效率。

（6）日志管理：提供任務調度執行過程中任務的執行情況，是否執行成功以及任務執行詳情。通過在任務調度過程中的任務執行情況的日志采集，保障了任務調度執行的完整性和可靠性。

通過以上服務功能，避免了因為數據源不同，數據結構復雜而產生的模塊功能運行效率低下、數據處理冗余刻板等一系列問題。通過配置定時任務，利用數據采集服務從DCCS 和OMS系統采集基礎數據并作統一存儲，再經過統一數據計算、數據分析等服務將基礎數據處理成符合調度日報格式要求的數據，最終在前端統計頁面通過直接讀取調度日報格式數據查詢展示，整個過程安全、穩定、高效且靈活，日報使用也更加流暢[11]。

3 功能實現

在當前系統運行功能中，調度日報需要統計的主網運行方式、主網故障異常情況及新設備啟動3 塊內容由當值調度員在DCCS 調度日志模塊各類型日志中記錄，而設備檢修情況則在OMS 綜合停電管理模塊中有相應的檢修流程單記錄。由此從DCCS 調度日志、OMS 檢修單流程等業務功能模塊入手，獲取相關基礎數據，再按調度日報統計規則分析處理成需要的數據，自動生成調度日報表，并且日報數據可隨著DCCS 和OMS 業務數據的變化而實時更新，從而使得日報數據更加準確，更加具備時效性[12-13]。如圖2所示。

圖2 功能實現

（1）主網方式運行情況

獲取DCCS 調度日志中所有未完結的“線路”、“廠站”類型日志記錄，分析提取內容包括：110 kV 及以上線路、主變、母線、開關、備自投、方式調整的相關記事。調度日報頁面按500 kV、220 kV 和110 kV 等電壓等級設備分類展示記錄的事由內容。

（2）主網故障異常情況

獲取DCCS 調度日志中當天記錄的“交流線路跳閘”、“變電設備跳閘”、“設備缺陷”、“其他異常”、“異常信號處理”等類型日志內容。調度日報頁面按記錄時間排序，分類展示記錄的事由內容。

（3）新設備啟動

獲取DCCS 調度日志中當天記錄的“設備啟動”類型日志內容，報表頁面按條數展示記錄的事由內容。

（4）主網當日檢修完成情況

包含地調本地調管設備及地調上報中調調管設備兩類設備檢修完成情況：①分別獲取OMS 中調和地調檢修任務單流程當日歸檔數據；②分別獲取OMS 中調和地調運行方式變更單流程當日歸檔數據。

報表頁面按中調運行方式變更單、地調運行方式變更單、中調檢修任務單、地調檢修任務單分類展示，主要展示信息包含停電開始時間、復電結束時間、停電檢修設備、檢修內容等。

（5）主網次日檢修安排情況

包含地調本地調管設備及地調上報中調調管設備兩類設備檢修安排情況：①分別獲取OMS 中調和地調檢修任務單流程調度執行中“待簽收”、“待開工”、“正在檢修中”狀態，且“批準工作開始時間”、“批準工作結束時間”跨度包含次日的數據；②分別獲取OMS 中調和地調運行方式變更單流程調度執行中“待簽收”、“待開工”、“正在檢修中”狀態，且“變更開始時間”、“變更結束時間”跨度包含次日的數據。

報表頁面按中調運行方式變更單、地調運行方式變更單、中調檢修任務單、地調檢修任務單分類展示。方式變更單主要展示信息為變更開始時間、變更結束時間、停電檢修設備、檢修內容，檢修任務單主要展示信息為批準工作開始時間、批準工作結束時間停電檢修設備、檢修內容。

4 數據管理

模塊功能實現上對數據管理多采用配置手段，各項服務單獨維護，解耦合，靈活多變，方便擴展及維護。

4.1 數據采集

配置系統數據庫，將不同系統數據來源的數據庫統一配置，如圖3所示。

圖3 數據庫配置

數據抽取管理頁面通過配置抽取數據庫表名、自定義sql 語句等信息，實現數據抽取邏輯。同時具備手動“增量抽取”、“全量抽取”數據等功能，便于隨時查漏補缺，更新數據，如圖4所示。

圖4 數據抽取服務

任務調度則通過配置數據抽取服務執行規則，定義任務執行時機，實現數據抽取任務，如圖5所示。

圖5 任務調度

此設計將各項服務之間解耦，分別管理維護，當數據來源或者抽取規則發生變化時，只需重新配置或修改服務內容即可，極方便于統計功能的維護及擴展。

4.2 數據分析

對抽取到的數據重新定義加工，轉換為符合統計規則的數據。可基于基礎數據通過運算公式、邏輯運算等構建新數據模型。提供標準數據管理服務，解決統計口徑不一致、重復開發、管理分散、數據規范混亂等問題，如圖6所示。

圖6 數據分析服務

同樣運用可配置手段在前端進行維護管理，通過配置指標名、聚合類型、聚合字段、數據類型等，計算處理基礎數據，將其轉化為需要數據。

5 結束語

本文利用當下流行的大數據技術應用思路，采取通配置易維護等建設思想實現對不同系統不同數據源的電網運行數據的自動采集、自動分析處理等，最終實現了調度日報的自動生成，整個軟件功能架構解耦合，安全穩定、高效快捷、易于維護，日報運行也更加流暢。模塊的建設將調度日報信息化，在線查看，實時更新，歷史日報自動存檔，為調度提供了更加方便快捷、準確有效的日報自動生成模式，讓調度員徹底擺脫了以往靠人工整理核實，耗時耗力的日報工作模式，極大地方便了調度每日重要工作匯報總結，減少調度員日報工作量，同時也對調度每日重要工作計劃安排和工作管控提供有效支撐，對提升調度精益化管理水平具有極為重要的意義。調度日報自動生成模塊已在珠海供電局調度與控制中心調度專業充分運用。