PI数据库在浙江电网的应用现状与展望

方明霞

（浙江省电力试验研究院， 杭州 310014）

PI数据库在浙江电网的应用现状与展望

方明霞

（浙江省电力试验研究院， 杭州 310014）

介绍 PI数据库的技术特点及优势， 总结了近几年浙江电网企业开展的 PI系统主要应用概况，结合典型案例指出应用中的一些难点问题， 并就 PI系统在电网企业的进一步应用进行了展望。

PI； 实时数据库； 应用

浙江省电力公司自 2003 年开展实时 /历史数据库管理系统在电网企业的应用研究以来，历经可行性论证、试点研究、全面推广实施、全面推进应用等几个阶段，逐步建立了基于 PI数据库的省、 地、 县三级电网统一的实时/历史数据库平台，实现了电网生产运行数据在公司系统各个层面的开放和共享。最初是在宁波和嘉兴两个地区电力局开展试点，试点成功后在金华电力局进行推广试点，而后在杭州电力局、温州电力局等7个地区局全面实施。各类专业人员先后在电网调度、 生产及营销等方面自主开发了 200 多个应用模块， 涌现了大批 PI数据库应用成果。

1 PI数据库系统的特点及作用

PI 实时数据库系统是由美国 OSISoftware 公司开发的基于 C/S、 B/S 结构的厂级实时数据集成和应用平台，是一个由服务器端、客户端以及接口部分组成的模块式的软件系统。作为一种先进的实时数据库系统，在体系构架设计和数据压缩技术等方面具有显著优势。 PI实时数据库系统采用“旋转门”的专利压缩技术进行数据压缩，数据通过独到的二级过滤方可进入历史数据库。基于这种特有的压缩技术，可使几十万点的生产数据在线存储多年，大大降低了数据的存储空间；同时，保持数据以原有的时间和精度存储。

PI实时数据库是过程类企业全厂信息集成的必然选择，是工厂底层控制网络与上层管理信息系统网络连接的桥梁，在工厂信息集成中扮演着特殊和重要的角色。 PI实时数据库用于工厂数据的自动采集、存储和监视，一方面提供清晰、精确的操作画面，供用户浏览当前的生产情况或回顾过去的生产情况；另一方面，为最终用户和应用软件开发人员提供了快捷高效的工厂信息。因而， PI实时数据库系统适用于电力、 石油、 化工、冶金、造纸、制药、水处理、食品饮料、通信等各类企业的生产过程优化，是目前全世界装机量最多的实时数据库系统。

2 PI系统在浙江电网的主要应用成果

2.1 建立了全省 PI 数据库基础平台

只有扩大数据源，才能真正实现应用的全面和集成。目前浙江省电力公司购买的实时数据库PI系统可容纳 15 万点， 在高端产品服务器上可以处理每秒 15万点的数据。 省公司现已建立了以 PI数据库为中心的统一电网实时数据平台，实现多种实时数据/历史数据的整合和高密度长时间的压缩保存。地区局数据源类型及接入方式如图1所示。

2.2 主要应用成果

PI数据库提供的是一个数据平台， 只有通过基于该平台的二次开发，才能最大限度地利用各类数据。浙江电网企业在该平台上开发的应用成果达 200 多个， 主要用于统计、 分析、 计算、 规划，可归纳为以下五类：综合分析、监视报警、统计报表、关键指标、应用接口。

（1）综合分析： 地区潮流图及各类设备潮流或流量分析；油色谱监视和故障分析；各类设备的运行分析；各类设备的负荷或利用率分析；各类设备状态及性能分析；各类电能量平衡分析和线损分析；无功与电压及分接开关调节和电容器投切分析；用电分析等。

此类应用主要利用 PI数据库保存的实时发电出力、主变与线路负载、无功补偿容量、交换功率、变电所开关状态等电网运行数据，经过潮流计算， 利用 PI工具定制可视化的监控画面和数值报表，支持稳定控制与决策优化。

（2）监视报警： 电网主设备安全监测； 变电站一次接线图；变电站主变分析图；变电站母线电压分析图；变电站线路监测预警图；电厂一次接线图；电厂运行分析图；配电设备运行状态；需求侧设备运行状态；信息及通信设备运行状态。

此类应用主要基于 PI数据库的 5 s记录频度， 获得详细的测点变化过程信息， 利用 PI工具将与事件相关的测点和遥信事件组合在同个图形界面上，并按统一时标进行测点量值对比和分析。

（3）统计报表： 地区负荷日、月报；地区功率因数整点日、月报；厂站负荷日、月报；线路负荷/电流日、 月报； 厂站功率因数整点日、 月报；厂站母线电压日、月报；电能量和线损统计报表。

（4）关键指标： 线损率； 负荷预测； 电网用电负荷率；市场占有率；责任频率合格率；中枢点电压合格率；城市综合电压合格率；输变电设备可靠性统计。

负荷预测、 线损统计分析主要利用 PI数据库保存的电网负荷数据，根据气象数据的相似性初选基准曲线，然后根据发电出力、检修计划、气象数据预报、实际负荷等实时和非实时数据，分时段调整曲线，得到预测结果。

图1 PI实时数据库系统数据源典型接入示意图

输变电设备可靠性统计应用是利用 PI数据库中遥信遥测数据和设备之间的连接关系，为每种投产设备的状态建立起相应的判断条件，然后将这些条件表达成 PI数据库的逻辑表达式，让PI数据库自动判断设备状态， 并统计出该状态的持续时间，进而得出可靠性数据。

（5）应用接口： 输配电及通信线路 GIS 数据接口；信息系统运行管理系统数据接口；需求侧管理系统数据接口；用电营销系统数据接口；电能量管理系统数据接口。

此类应用基于 PI 数据库提供的对 OPC、ODBC、 LOEDB 的支持， 以及 PI-API接口函数库和 SDK 开发工具包， 可以方便地开发专用接口。

3 PI应用中的难点问题及解决方法

3.1 数据坏点

在实际生产过程中，现场的表计可能出错，数据传送过程中也可能存在短时干扰等不确定因素， 致使 PI实时数据中存有部分失真的数据坏点。对此，可借助工具软件进行数据滤波与纠错。

以绍兴电网负荷统计系统为例，对可能存在的数据坏点的基本处理思路为：根据主变负荷大于额定容量 1.3 倍后变电所内保护装置（主变过载自动切负荷装置）会采取相应动作的原理，一般可将过滤条件中最高负荷的上限设为主变额定容量的 1.3 倍， 当从数据库中提取的数据超过这个限值时，自动将该数据过滤，不再列为统计对象。对于 1~1.3 倍间的数据，通过查看、分析该日负荷曲线后设定过滤条件并逐步进行修改，可结合某日正常的负荷曲线或主变额定来设定限值。基于以上思路，对指定时间段内的遥测可疑数据（如毛刺等）给出提示，并由值班人员进行 PI数据库的正确性确认和修改，从而保证数据的准确性。

3.2 SCADA-PI 图数模一体化接口和 PI-MDB电网层次模型

在基于 PI数据库的各类应用软件开发中，单独将数据从 SCADA 接入 PI系统是容易实现的，但是实时的生产数据只有和关联的设备联系在一起才有意义。因此，接入过程中要解决的关键技术是如何做到图形和数据的自动维护。

公共信息模型（CIM）采用面向对象的方法，描述电力系统资源的属性以及相互之间的关系。采用 IEC61970 定义的 CIM， 计量测点带上拓扑信息，就能按照设备归类、查找数据，保留了关联关系。

图数模一体化接口即是基于 CIM 实现 对SCADA 系统的私有模型到 CIM XML 格式模型的转换， 使 PI数据库系统以标准方式获取 SCADA系统 的模型 与运行信息； PI 数 据 库 获 取 CIM/ XML 格式的模型后，将在 PI-MDB 中建立对应的模型。 PI-MDB 是 PI数据库系统的模型数据库，以树形结构存储信息，使用户可以利用其图形化目录树方便调用各类实时数据。 PI数据库系统使用 PI-MDB 保存电网模型，相关测点将被关联到设备节点上，通过 SCADA-PI图数模一体化接口技术， 实现调度自动化系统与 PI间相关对应测点、图形和电网拓扑模型的单侧单点统一维护。

3.3 PI 数据库测点的自动维护

PI数据库系统建立模型后，相关测点将被关联到设备节点上。 依据设备与测点的 CIM 定义，可以实现 PI数据库测点的自动化维护， 但这需要依赖于以下几方面的考虑：

（1）实时系统只使用一个时间断面上的数据，因此数据的维护只有添加或删除，而没有修改的概念。 就 PI实时数据库系统而言， 不仅要维护某一个时间断面上数据（图形与模型等）之间的对应关系，还要将不同时间断面上相同的内容有机地结合在一起。

（2）一般 CIM/XML 用于全模型数据的交换，即初始化或同步时使用； CIS （组件接口规范）服务用于增量模型的交互，通过 IEC 61970 CIS 接口提供的事件回调功能可以实现增量模型的通知， CIS 接口还设计了过滤和订阅的方式来避免不必要的数据交互。

（3）一些历史数据的衔接没有固定模式， 故在实际的操作中要具体分析。部分可以找到一定规则的维护流程，可通过规则实现自动维护。反之则需首先分析数据源系统维护工作发生的频度以及系统之间关联维护的工作量，如果发生频度或关联维护的工作量大，可通过制定规则实现自动维护；否则可通过手工维护的方式解决。

然而，在实际运行过程中，自动维护并不能保证百分之百同步数据源与目的系统，可能会出现各种异常和维护差错，需要通过人工干预——召唤数据的方式完成系统的维护。因此在数据召唤前，要对数据源系统进行必要的数据准备。

4 PI数据库系统在电网企业的应用展望

（1）电网企业信息化系统普遍采用树状结构，最低一层是县、乡、镇级输配电数据流量，普遍介于 2 000 ～ 4 000 点 /秒以内， 而地市一级则普遍达到数万点，省及区域电网的数据流量则更高，现有电网调度系统普遍采用的关系数据库已不能适应行业监控的需求，面临大范围的升级和改造。 PI实时数据库系统具有单台 PC 服务器即可支持 100 多万个数据点和 500 多个用户同时连接， 数据存储和检索速度为 80000 个事件/秒等性能特点。因此，可以预见将会有更多区域和省级电网企业将实时数据库系统及基于实时数据库开发的监控系统作为信息化建设的重点。

（2）智能电网是当前电力系统的研究热点之一，也是电网未来发展的主要方向。由于智能电网对系统自愈、互动、安全、电能质量等方面要求更高，相应地对实时数据采集也产生了较高的要求，以往所用的数据库将无法满足系统运行的需要，这也决定了未来实时数据库系统在智能电网领域的应用趋势。预计未来实时数据库系统在“坚强智能电网”领域的应用将会呈现一个较大的增长，电网领域的实时数据库及监控信息系统应用前景较为乐观。

（3）浙江电网企业以往几年 PI数据库系统的应用开发，使实时数据库系统存储时间序列数据的优势得以显现。但目前 PI数据库系统的数据主要来自于地区局的各类应用系统，若能转变数据存储的思路，从数据采集末端就开始使用实时数据库存储测量数据，并建立不同安全区域、不同行政区域的立体数据平台，可望大大提升实时数据库的效率。构建立体数据平台可采用多级数据收集和传输的网络构架体系，如数据接入服务器设置在电力信息网内，各专业系统通过物理隔离装置将数据发送到本系统的数据接入服务器；各级系统通过单端口加密的方式将数据逐级发送到上一级服务器，数据的传输过程还可设置时效控制，防止通过截获数据包解密而实施的网络攻击。通过加强同一行政区域不同安全等级之间以及不同行政区域之间的数据传输安全手段，使各专业系统数据能安全、高效、准确地送达各级数据库服务器。

目前， 浙江电网现有的 PI数据库项目已开发了大量的图形和报表应用，但仍有一些工作还有待开展，如：对现有应用从界面风格和功能上进一步修改、完善，以满足各层次数据展示的要求； 设计应用的展示、 跳转层次结构， 完善 Web展示体系；随着新系统的不断接入，针对不同的数据源，开发符合各专业要求的新应用；深入挖掘不同专业系统间的数据相关性，开发一些更具实际价值的应用； 结合PI数据库的其他应用开发工具，充分利用其功能开发高级应用等等。

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（本文编辑：龚 皓）

Application Situation and Prospect of PI in ZheJiang Power Grid

FANGMing-xia
（Zhejiang Electric Power Test and Research Institute,Hangzhou 310014,China）

The technical features and advantages of the Plant Information（PI） system database are presented．Applications of PIdatabase to grid are illuminated， including several problems in typical case．Suggestions on further application are proposed．

Plant Information（PI）； real-time database； application

TP392

： B

： 1007-1881（2010）04-0051-04

2009-12-14

方明霞（1974-）， 女， 安徽合肥人， 工程师， 从事电力科技信息服务工作。