电力通信大数据实时共享方法应用

国网安徽省电力有限公司安庆供电公司互联网办 罗涛 邵云蛟 吴昊

“互联网+”时代电力行业新的发展要求，建设与发展智能电网刻不容缓，基于计算机技术，探索电力通信大数据平台的建设，实现电网大数据的共享与应用将显著提升电网的运行和管理质量。本文简要探讨了电网大数据平台的双环骨架结构、SOA构架的原理及构建情况，并结合国外案例对实现电网大数据共享的利好进行了说明，以期为我们的电力通讯大数据平台建设及共享方法提供参考。

“互联网+”时代的到来，信息化和大数据成为推动行业发展主流，电力产业作为基础产业必然跟进时代发展需求，才能更好地承担支撑国民经济和社会发展及民生服务的重任。在电力产业中，电力通信承担着电力设备维护和电能资源的调度重任，运用大数据，构建电网通信的拓扑结构，可以实现实时的大数据共享，更可以实现点对面、点对点的电网运行动态管理，从而高效地解决电网运行中出现的问题。从某种意义上来讲，有了大数据的实时共享，电网的运行能力和运行水平会提升到一个显著的高度，这也是电网工作者和电力研究者必须重视和持续关注的问题。

1 电力通信大数据平台的需求和建设原则

1.1 电力大数据的应用需求

当前，电力行业的高度集约化和经济化趋势愈发明显，电网的信息化程度越来越高，因此，如何充分发挥电力大数据的潜力，利用大数据保证电网的稳定运营成为电力行业和电力企业重要的研究课题。电力系统的数据一般包括电力流、业务流和失效流，这些都是电力系统的重要组成部分，因此要在实际的业务中对这些数据进行深入的发掘，以便为电力公司的发展提供准确的决策支持。电网大数据的系统结构包含了多个部分，其中包括：数据采集、MIS、电能计量、存储、大数据处理、数据检测、预测数据等。

在电网系统中，可以通过在独立的子网中运用大数据来提高电网管理的效率，而将它用于电力系统的在线状态、在线诊断等方面，还可以将大数据系统其他的电力管理系统相结合，例如：将TMRS、MIs等集成到电力系统中，将这些系统结合起来，形成一个庞大的数据收集系统。

1.2 电力通信大数据平台的构建原则

电力通信大数据平台的设计思路主要从主体、载体两个方面去考虑，电力大数据共享系统应该是由国家电网和各大电网公司共同承担的，从而实现对各电力大数据进行分级、统一的控制。各省、单位、业务部门的基本要素结合起来，开展有针对性地、模块化地电力运行数据汇总和整理，并订立开源的数据共享协议和规则。电力大数据共享的载体是现有的电力网络通信设备和在此基础上搭建起共享网络拓扑，引入大数据共享的目的，是为了增强电网现有的智能化水平和大数据的承载能力，将载体中分散的数据汇总起来，将相对独立、网络化水平参差不齐的基层电网和数据中心进行整合和联网，实现在统一的网络协议、网络结构和网络规范内的统一监控和调配，有效地解决对电网设备监控不能覆盖和电网运行问题不能及时获知并解决的问题，降低电网管控的延迟性，通过对大数据的分析，在电网的整体功能和服务上，实现国家电网对地方电网和基层电网的高效管控。

2 基于双环骨架结构大数据共享平台构建

2.1 实现电网分层的网格化

根据不同层次的输电线路和下线的负载进行划分，对其进行栅格划分，便于实现电网的精细调度。网络分级网格化过程按从低到高的顺序进行，先从基础资料入手，将电力系统的主体、性质、控制方案、负荷类型、特征及历史纪录、与主体有关的配网设备、网架结构、用电结构的发展趋势四大类；然后，对基层的微网进行规划，将其整合为分区，主要考虑电网建设的持续性、用电结构的互补性，将一般性分区合并，便于集中调节。

2.2 单元设备节点的设置

在对电力系统进行分级、栅格的基础上，建立了分区设备节点，其中包含了各个层次的输配电路由设备、分布式发电设备、存储设备、智能终端设备以及直供电节点。节点的有关参数是根据给定的比率来设置的，其中包含了电网分层数、分区数、路由节点以及储能容量参数和配比。基于该模型，将各地区电网划分为实体节点，并依据各单元的数目及相关的参数，分别产生对应的能量存储与发电结点。

2.3 网络骨干的生成

电网大数据通信网络的构架，一般以可靠性和持续性为主，也就是要保持电网的稳定，尽可能地降低数据波动。由此，我们将大数据通信网络的构架设计成互联水平比较高的双环骨架结构，中间层采用分层环网结构连接，将各路由结点按层内分区、区内成环的原理联结成环，在节点成环的情况下，按照电网的供电级别需求，组网模式采用节点与上级同级相连的模式。关于双环骨架设计，要遵循一定的条件，我们可以用相应的条件公式来表达：

（

L

即电力互联网分层数；

p

即各层网络分区；

e

（

n

，

n

）即节点无向边；

n

、

n

即内环和外环节点数，

N

即路由节点集合）

2.4 网格特征

栅格特性是反映电网连接和集聚的重要指标，它是电网通信的基本特性。在通信网络中，由于网络的网络具有较多的连通状况，因此必须计算网络的直径、平均距离、群集等相关的参数。通过网络直径公式、平均距离公式、节点系数公时，计算最短路径长度、网络的离散程度以及节点聚焦系数。该方法是建立电力通信的拓扑结构，提高电力通信的中心化和动态的分配能力，使现有的电力通讯的数据特性得到最大的结合。

2.5 拓扑结构相关研究成果

目前对电力通信大数据平台拓扑结构的研究，都基于互联网的特征，这具有非常好的实践价值和意义。虽然相关研究和本文所阐述的结构有一定差异，但从构架的思路上并没有太大的区别，一种面向能源互联网的电力系统分层环网规划方法与流程这一发明专利，就运用互联网技术理念，打造了一种分层大数据平台构架如图1所示。

图1 一种面向能源互联网的电力系统分层环网规划方法与流程Fig.1 A hierarchical ring network planning method and process of power system for energy Internet

3 基于异构数据集成理念的大数据共享平台构建

3.1 异构数据集成技术发端的背景

随着电网公司的信息化进程的加速，各级电力部门陆续对原有的数据系统进行了升级更新，出现了不同类型、不同构架的大数据系统。然而，各地的电网公司，由于各自的要求，开发的系统性能、数据存储格式、编码格式、系统结构等方面都有很大的差别，这就造成了电网大数据系统无法真正实现共享，国家电网很难精准地获取和监控地方电网的运行大数据，给电网的综合管理和电能的统一调配造成了很大的困扰，在国家提倡可持续发展，特别是能源产业转型升级，实现高质量发展的新形势下，这种信息的不均衡和大数据壁垒必须尽早打破。

根据电网通信的构架和数据特征，数据的产生一般有三种，即结构化、半结构化和非结构化。数据类型的不同，是由数据池的特征决定的，结构化的数据，一般特征为固定字段的集合存放，数据类型以二维表的形式体现出来，非常直观，是最便于统计的一类数据，这类数据一般数量不多，且增速较慢。半结构化数据，一般采用标签的形式或者其他专属标记，是特定电网输配电情况和硬件情况发生变化所产生的数据，通常数量较少，且增速较慢，数据内容以SCL、CLM和XML这三大类。非结构化数据，就是在电网运管系统和通信系统监控运行逻辑之外，用现有的数据库逻辑很难表达的大量数据，这类数据的产生量非常大，且容易出现数据风暴，且数据的增速非常快，一般为常见的故障录波、实时监控的数据、图像、视频等，还包括CIM数据。在不同的电网通信系统中，通常后两者，也就是半结构和结构化的数据应用较多，也是亟需实现高效共享的数据。

3.2 异构数据集成理念的相关构架

对于异构数据集成技术的探索，目前比较成型的技术构架是SOA构架，这种构架采用组件式结构，运用分布式粗粒度的方式进行数据整合，其基础服务具有粗粒度和松耦合的特征，由于其组件的特性，可以实现各种功能的组合，可以匹配不同对象，标准的数据通信接口，可以广泛地实现不同公司、不同数据平台之间的集成异构。SOA构架，基于WebService交互协议，可以将电网数据进行集中封装，而后利用API技术，实现数据的便捷调用。在平台运行过程中，根据数据处理的需求，将数据处理分为数据层、交换层、集成层和订阅层等。数据层的主要功能是对数据和功率模式进行数据的分析，然后进行数据的初步处理，数据交换级的功能是将数据进行XML的数据处理，然后在数据的结点上进行数据的转化。集成层由三大核心组成，将各体系的数据标准化，使使用者能够按照自身需要进行相应的调用。同时，ODS系统也具有存储、调用和备份的能力，而用户层主要作用是维护、登录、查询和数据的管理。

4 国外电力通信网络共享案例

美国的电力工业和大数据发展水平非常高，我们以OpenEI（http：//en.openei.org）这一个美国民间团体所建立大数据分享平台为例，简要说明大数据共享的应用意义。OpenEI可以为各团体及团体分享与能源有关的资料，使得用户可以下载、分析及建模。该数据分享系统中的资料非常丰富，电力方面的数据主要是以24h电力负载数据为主要内容。

OpenEI的数据集按照建筑模块划分，分为民宅、商业建筑、定制户型三种。其中商业建筑分为大型办公室、超市、小旅店、快餐店、仓库等16个类别。数据的采样间隔是1个小时，一年365天不间断，为平台用户提供约8800条数据，并以国家-州-城市的格式命名并统一汇总，每一张Excel表都有一种不同的建筑物在一年内的负载，而在50个州中，937个不同城市的电能使用情况数据，非常方便用户订阅和搜寻。数据集的属性按照，商业建筑的耗电数据、民宅的耗电数据、进行详细地划分，提供全天24h的不间断监控，二者的区别是，对比监控的数据类型有所区别。数据类型以结构性数据的报表为主。在生成的数据层面，OpenEI平台做到了详细的分层，从建筑特性出发，将民宅划分为基准负荷、高负荷、低负荷这几个层次，根据房屋的建筑面积与室内空间的配比来定义负荷等级，明晰准确。居民可以依据自己住房的房型和用电设施，对能源使用的指标进行评价，并参考相关的统计资料，进行合理的用电布局，从而达到节省用电费用的目的。基于这些基础数据模型，通过OpenEI还能够实现不同类型商业建筑的能耗数据对比，细分不同行业的负荷能力和电能的主要流向，分析和研判公司的用电行为，包括对未来的用电情况进行准确地分析。通过不同州和城市的综合能耗数据，扩展到环境对能耗的影响，为电力部门的供电计划提供支持，也为梯级电价和季节电价的制订提供了参考。

5 结语

本文主要探讨了电力通讯中大数据实时分享技术，及不同的技术理念下实现电力通信大数据共享方法的若干理论和实践。从实际情况来讲，我国电力通讯大数据实时分享技术仍受到现实的数据资源和技术水平的制约，数据的访问和存储方式设计、资源分配策略、多种类型的数据分配策略以及在各种计算架构下的数据交换与分享等方面有待于进一步深化和改进。