基于电网实时数据模型的数据展示与分析平台

费冬虎, 李也白, 陆生兵, 凌红星

(国网浙江长兴县供电公司, 浙江 长兴 313100)

随着电网向着智能化方向发展,为了及时地了解设备的运行状态和用户的用电信息,目前相关的单位通过对输变电设备状态信息、用电信息、配电自动化信息以及发电集团等信息的采集,产生了大量实时数据,继而沉淀生成海量历史数据,这为今后电网的智能化提供了数据支撑[1-3].

面对海量的实时数据,如何更好地使用这些离散的海量数据变得越来越重要[4-10].现有的实时数据存储方式为离散的点状结构,只有该系统的专业人员可以看懂,而业务应用的客户往往无法获取某个变电站、某条线路或者某几个电压等级相关的某些属性.因此,如何在百万级乃至千万级的测点中筛选出客户需要的测点,建立一套基于电网设备的实时数据模型是实时数据应用迫在眉睫的需求.

1 实时数据库

1.1 海迅实时数据库

海迅实时数据库是处理具有时间序列特性数据的数据库管理系统,其主要特点在于有着极高的数据插入和数据查询检索效率.同时,为了长时间存储海量历史数据,该数据库还使用高效的有损压缩算法和无损压缩算法,使得数据所占的空间大大减少.

在数据处理方面,海迅实时数据库采用“测点名称”这一标识符来标识所存储的数据,每一个数据都由时标、值和质量码3部分组成.其数据格式如图1所示.

图1 海迅实时数据库数据格式

基于这一“三元”式数据结构,海迅数据库采用了有损和无损混合压缩算法对数据进行平滑、高效压缩,开发质量码存储,支持跨平台数据处理、每秒百万的数据提交效率以及每秒数十万的数据查询效率.海迅数据库支持原始值、插值和阶梯值3种数据检索模式,可以满足对历史数据查询的多样化需求.

1.2 海迅计算工具

根据用户配置的符合计算服务脚本语法的公式和脚本,海迅计算工具对海迅数据库或Oralce数据库的数据进行进一步的运算处理,使得数据库中的数据具有更好的可读性和可用性.每个计算服务实例可承担每秒上千个的计算任务,包括基于事件触发的计算、基于周期的计算和定时触发的计算等.

海迅计算工具支持的公式包括基本的数学运算公式,基本的逻辑运算符和关系运算脚本,自定义公式3类.自定义公式包括支持海迅数据库数据运算公式、Oracle数据库数据运算公式和时间运算公式,并且可以定制加载第三方函数库.支持海迅数据的公式包括历史数据统计公式(最大值、最小值、平均值和求和)、实时值和历史值获取等;支持Oracle数据库的公式包括单列数值型属性列数据的最大值、最小值、平均值和求和统计公式,获取单列数值型属性列某个数据和向Oracle提交数据公式;时间运算公式包括获取当前时间,获取当前时间向前或向后推移一段时间的时间,获取某个时刻向前向后推移一段时间的时间,计算两个时间点相差的秒数等.

1.3 基于PMS的电网实时数据模型

电网设备模型描述了电网设备的统一资源标识符、设备所属地域、设备的电压等级等设备元数据信息.量测模型是供电逻辑的有机组成部分,是对电力系统资源量测属性的规范化描述,它由量测模板、量测和量测值3个对象组成.准实时数据模型基于测点模型,即按照<时间戳、测点名、量测值、质量码>4元组来组织存储实时数据.本文使用基于生产管理系统(Production Management System,PMS)的电网实时数据模型,该模型是对设备功能位置和物力设备量测属性的规范化描述.PMS设备模型在平台端进行存储,并使用代码和人工的方式,将调度主网和配网的实时数据测点模型对应到相应的设备上,以实现通过设备进行实时数据的选取和分析等工作.基于PMS的电网实时数据模型构造如图2所示.

注:EMS—能量管理系统;DMS—配电管理系统.

图2基于PMS的电网实时数据模型构造

2 基于模型的实时数据展示与分析平台设计

基于模型的实时数据展示与分析平台是在海迅门户系统的基础上,结合设备量测实时数据模型,形成一个用户可以借助模型作为工具,自定义数据展示方式(如饼图、曲线图),同时对实时数据进行计算分析.整合分析现有实时数据接入、访问模式,分析提炼出适应电网数据交互的共用的实时数据流转方式,实现基于关系库、E文件、Web Service的配置化实时数据交互,将实时数据的性能发挥到最大.由此可见,通过上述实时数据展示与分析平台的建立,将建立公司层面的实时数据平台,实现历史、实时数据的模型化管理,可以提供高效的信息整合、交换和存储,为跨部门、跨专业的实时数据应用提供有力的数据支撑.

基于PMS模型的实时数据与分析平台共有菜单管理、组件管理、页面模板管理、资源发布与管理、数据加工管理、实时数据交互模块、实时数据检索、数据模型展示8大功能模块,如图3所示.

图3 基于PMS模型的实时数据展示与

(1) 菜单管理 包括节点树形管理和横向菜单管理两大部分.节点树形管理是对定制化页面的管理,横向菜单管理是对横向布局结构的管理.一个横向菜单对应一个节点树形菜单,树形节点菜单由节点组成,页面以节点的形式存储.菜单管理包括添加、修改、删除功能.

(2) 组件管理 Web组件管理是个性化功能的重要组成部分,借助svg的矢量化性能为数据的展示提供丰富多样的形式.主要有曲线图组件、饼状图组件、条形图组件、棒图组件等.在没有数据模型的情况下,需要在整个数据库中搜索离散的测点,然后将其绑定在组件中.通过测点,数据模型与组件产生关联,即组件通过调用数据模型获得测点.组件实例化流程见图4.

(3) 页面模板管理 页面模板是指页面的布局形式,上下格局,左右格局等.用户可以根据二次开发接口丰富已有的页面模板.页面模板管理包括模板的增加、删除、预览等功能.

图4 组件实例化流程

(4) 资源发布与管理 是对平台所需要的资源进行管理,包括上传和删除功能.

(5) 数据加工管理 包括服务管理,计算点管理,加工状态展示,公式管理4大部分.数据加工管理是对实时数据测点进行一定的数据计算公式或者业务运算服务,通过数据加工可以获得一些最大值或最小值,以及求和、平均等一系列的运算.可以很好地分离数据层与应用层,提高应用层的性能.数据加工的对象是测点,计算结果以测点值的形式保存.数据加工服务通过测点与数据模型产生关联,其流程如图5所示.服务管理主要包括登录数据加工服务器,连接数据加工服务实例,断开数据加工服务;计算点管理主要包括数据查询,计算点新增,计算点修改,计算点删除等功能;加工状态展示包括加工状态的图表展示;公式管理包括公式的描述信息和示例,公式新增到常用和从常用中删除等.

图5 生成计算测点流程

(6) 实时数据交互模板 包括Web Service接入、关系库接入和E文件接入3个部分,以及接口新增、修改、删除等功能.通过实时数据交互工具可实现配置化实时数据的访问和接入,减少重复开发的工作,降低开发成本,减轻业务应用和运行维护人员的工作负担.

(7) 数据模型展示 引入PMS实时数据模型的检索方式,让实时数据脱离离散化的结构形式,可以让实时数据的测点信息从业务角度展示.让精通业务数据的人员更方便地使用数据,充分发挥实时数据的作用.

3 工程实用

在海量实时数据的基础上,浙江长兴县供电公司通过对基于电网实时数据模型的数据展示与分析平台的搭建,使基于PMS的设备模型和调度主配网设备模型再次完成与海量实时数据的挂接关系,在海量平台的关系库中形成一个完整的电网实时数据设备模型,以方便各大业务部门对海量平台的接入和访问工作.在该系统中,通过实时数据交互工具,可以快速完成实时数据的接入功能;通过数据加工模块,增加了数据使用范围,丰富了实时数据功能;通过定制化功能,从树状模型结构中找到测点,形成自定义的图形展示形式,并发布应用.通过工程实际应用可知,基于电网实时数据模型的数据展示与分析平台,满足了业务人员对数据使用的易用性要求,又增加了数据展示的多样化要求.目前系统的各项功能运行稳定,用户体验良好,具有很好的可移植性.

4 结 论

(1) 基于PMS模型的实时数据展示与分析平台,结合了数据模型的优势,将离散的实时数据结构化,增加了数据的使用性能;

(2) 利用所开发的实时数据交互模板,可以快速便捷地接入实时数据,并通过个性化的数据展示功能展示数据,完成了数据从接入到使用的完整流程;

(3) 将离散的实时数据结构化,使工作人员可以在不了解底层实时数据的情况下,通过模型,更好地处理实时数据,及时了解系统运行的状态,大大提升了管理能力.

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