基于云计算的电力调度控制系统关键技术研究

《自动化技术与应用》2019年第38卷第7期

基于云计算的电力调度控制系统关键技术研究*

吴任博1,于全喜2,王佳1,刘有志1,谭军光2

(1.广州供电局有限公司,广东广州510620;2.东方电子股份有限公司,山东烟台264000)

摘

要:弹性计算和存储是基于云计算平台提高目前电力调度控制系统数据处理能力及存储能力的核心。为此，文中通过改变现有

系统中不相匹配的架构与设计模式，在系统内部建立起与云计算技术相适应的应用支撑框架与数据处理模式，以期能够充分发挥云平台弹性计算与存储的优势。针对系统对数据处理能力的扩展需求只能采取垂直扩展方式的弊端，文中基于云技术提出了水平扩展方式以及分布式计算模式，实现分布式并行SCADA处理，并开发相应的分布式实时数据库。同时，为克服传统事件服务采用的主备集中处理模式的性能瓶颈，采用事件队列具备水平扩展的能力的弹性事件队列，从而充分利用了云计算技术的弹性优势。在上述关键技术的基础上，文中基于分布式计算模式建立起相应的应用分析框架弹性应用框架，利用并行计算提高应用分析处理效率，并为海量数据分析处理提供保障。

关键词:弹性计算；弹性存储；云计算；调度控制；分布式计算；并行计算中图分类号：TM734

文献标志码:A

文章编号:1003-7241(2019)07-0037-04

ResearchonKeyTechnologyofPowerDispatchingControl

SystemBasedonCloudComputing

WURen-bo1,YUQuan-xi2,WANGJia1,LIUYou-zhi1,TANJun-guang2

(1.GuangzhouPowerSupplyCo.,Ltd.,Guangzhou510620China;

2.DongfangElectronicsCo.,Ltd.,Yantai264000China)

Abstract:Elasticcomputingandstorageisthecoreofthecloudcomputingplatformtoimprovethedataprocessingcapabilitiesand

storagecapabilitiesofcurrentpowerdispatchingcontrolsystems.Tothisend,bychangingtheunmatchedarchitectureanddesignpatternsintheexistingsystems,anapplicationsupportframeworkanddataprocessingmodelsuitableforcloudcomputingtechnologyareestablishedwithinthesystem,inordertofullyutilizetheadvantageoftheelasticcomputingandstorageforthecloudplatform.Aimingatthedisadvantagesofthesystem'sexpansionofdataprocessingcapability,on-lytheverticalexpansionmethodcanbeadopted.Basedonthecloudtechnology,thepaperproposesahorizontalexpan-sionmodeandadistributedcomputingmode,realizesdistributedparallelSCADAprocessing,anddevelopsacorrespond-ingdistributedreal-timedatabase.Atthesametime,inordertoovercometheperformancebottleneckofthecentralizedandcentralizedprocessingmodesadoptedbythetraditionaleventservice,theflexibleeventqueuewiththeabilityoftheeventqueuetoexpandhorizontallyisutilized,therebyfullyutilizingtheelasticadvantageofthecloudcomputingtechnol-ogy.Basedontheabovekeytechnologies,thepaperestablishesacorrespondingapplicationanalysisframeworkelasticap-plicationframeworkbasedondistributedcomputingmode,andusesparallelcomputingtoimproveapplicationanalysisprocessingefficiencyandprovideguaranteeformassivedataanalysisandprocessing.

Keywords:elasticcalculation;elasticstorage;cloudcomputing;schedulingcontrol;distributedcomputing;parallelcomputing

*基金项目:本文受以下中国南方电网有限责任公司科技项目资助(编号GZHKJXM20160006）收稿日期:2018-11-06

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计算机应用ComputerApplications

1引言

目前,我国云计算技术还处于研究和探索的初级阶段,云计算技术的基础研究力度和应用技术设备不足,核心结构体系也尚未成熟,虽然不断推出了云计算技术服务,但是服务技术不能满足市场和客户的需求,且对云计算技术的应用和商业价值等认知度也不足。同时,我国云计算服务商之间的相互操作性和交流性缺乏的问题也是云计算技术发展过程的一个主要弊端。

随着近年的云计算的发展,国内互联网企业和硬件设备制造商开始涉足云计算领域。云计算技术以更快速的趋势进入企业。云计算技术也将会触及到我们每个人生活的方方面面,并且刺激出令人兴奋的创新。

国内云计算在电力系统应用,集中在以利旧为目的的设备虚拟化和以大数据分析为目的的分布式存储。云计算在电力调度控制系统应用,仅有几篇理论性文章,国内还未有实际应用。文献[1]从应用的角度提出构建电力系统云计算平台的设想,并对云计算技术在电力系统中的应用进行了展望。文献[2]从数据库管理的角度,分析了云计算技术在电力系统调度中的应用。文献[3]提出了一种基于云计算技术的新型电网调度自动化系统架构,并给出实际的应用方案。文献[4]针对目前电力调度中心的数据存储和分析能力的瓶颈,提出了构建基于云计算技术的新型电力调度控制中心计算平台的原型概念设计。文献[5]提出了基于态势感知的电网自动智能调度新型架构和关键技术支撑。文献[6]通过深入剖析云计算的基本概念和核心特征,指出虚拟化和分布式是云计算的核心技术,并研究云计算技术在电力调度系统中应用的优缺点。国外关于云计算技术应用研究大多集中在大数据分析,云计算在电力调度控制系统应用未见报道。

文中从应用的角度出发,在云计算技术发展趋势下,研究现有城市电网调度控制系统如何适应未来的云计算环境,通过改变现有系统中不相匹配的架构与设计模式,在系统内部建立起与云计算技术相适应的应用支撑框架与数据处理模式,以期能够充分发挥云平台弹性计算与存储的优势,消除系统中所存在的实时处理性能瓶颈,并据此提高系统的数据接入、存储、分析、集成以及扩展能力。

vice,IaaS)、平台即服务(platformasaservice,PaaS)和软件即服务(softwareasaservice,SaaS)[7]。云计算通过采用虚拟化技术实现上述的三种不同形式的服务。云计算具有三个重要特征即抽象性、虚拟性和可动态扩展性。正是由于云计算具备这三个特征,因而其可以看作是一个容量庞大的资源池,从而其可以实时以因特网为媒介提供给用户所需求的计算、存储能力和软件平台等服务类型。

云计算技术的显著优势在于系统的弹性,可以适应任意数据处理规模,处理能力可以无限扩充。云计算技术弹性特征的根本原因在于系统采用水平扩展方式,以及分布式计算模式。这里的水平扩展方式是相对于传统的调度系统对数据处理能力的扩展需求只能采取垂直扩展方式而言的。具体地,系统水平扩展方式就是云计算的可动态扩展性在电力调度控制系统的应用。正是由于云计算具备这样的弹性特征,文中采用云计算进行对现有的调度控制系统进行重新审视,以适应云计算环境下的系统架构。

3基于云计算的电力调度控制系统的

总体架构及关键技术

3.1

总体架构

电力系统云计算平台的组成包括网络服务器、用户访问终端、云计算控制中心、数据采集装置和被控的计算资源等[1]。云计算的基本架构如图1所示。从图1中可以看出,对于电力系统用户而言,可以通过多种固定或移动终端获取服务,例如个人笔记本、台式电脑和智能手机等。正是采用了虚拟化技术和分布式计算模式,每个客户都感觉自己是唯一的服务对象,各个访问终端之间也不会发生冲突。而控制这一切有序执行的关键点就是云计算控制中心,它好比是整个云计算平台的大脑,负责合理分配其所掌控的计算资源。具体地,首先其将用户所需的服务化整为零,再将各个子模块的任务通过因特网传输到各个计算设备,待各子服务计算完成后经因特网汇总到控制中心,并将计算结果实时地提供给用户。由于用户可以借助各种移动终端访问云计算平台,从而使得云计算服务十分方便和高效。

为充分利用云计算的弹性特征,必须在现有的调度控制系统基础上进行改造,从而适应云计算环境下的功能服务。通过改变现有系统中不相匹配的架构与设计模式,在系统内部建立起与云计算技术相适应的应用支撑框架与数据处理模式,以期能够充分发挥云平台弹性计

2云计算的弹性特征

目前为止,关于云计算的定义仍然处于一个动态更新的状态。在众多的定义中,较为普遍的观点认为云计算是一种大规模分布式计算模式[1]；云计算可以构成3种层次上的服务,基础设施即服务(infrastructureasaser-38

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算与存储的优势。为此,文中采用的城市电网调度控制系统的云架构示意图如图2所示。从图2中可以看出,城市电网调度控制系统的云架构采用层次化的结构模型,可以依次分为展示层、服务层、业务层、平台层和资源层。其中核心层是资源层,它包括云管理系统下的计算资源、存储资源和网络资源,其主要功能是负责各种资源的统一分配、调度和管理。资源层负责在物理硬件层面上通过虚拟化技术将计算、存储、网络资源纳入统一管理的范围之内,并提供动态的扩展能力。展示层包括WEB层、移动终端层和调度员界面层。服务层包括业务服务和数据服务2大类。业务层包括业务中心和数据中心2大模块,其中业务中心包括高级应用分析、弹性应用框架和分布式并行SCADA等功能模块；数据中心则包括数据统一建模、数据统一管理和数据分布存储等功能模块。平台层的主要功能是为分布式系统的构建提供相应的技术支撑和必要的协调、通信及存储功能。其中核心的技术是弹性事件队列、分布式实时库和分布式存储等。文中重点对平台层所需要的关键技术进行分析和介绍。

处理服务设计模式存在难以克服的性能瓶颈。

图2城市电网调度控制系统的云架构

图3SCADA主备集中处理模式示意图

为了充分发挥云计算技术弹性扩展的优势,消除数据处理瓶颈,适应未来数据处理规模的持续提升,需要对现有的SCADA处理模式进行改进,实现分布式并行SCADA处理[8-9]。在并行处理模式下,所有SCADA节点都同时进行实时数据处理工作,相应的示意图如图4所示。

图1云计算平台的架构

3.2分布式并行SCADA处理

在目前的调度控制系统中,SCADA数据处理服务采

用一主多备的设计模式。其设计模式的示意图如图3所示。从图3中可以看出,在这种模式下,只有SCADA主节点进行实时数据处理工作,其它SCADA节点处于备用闲置状态。当SCADA主节点出现故障时,系统提升一台SACDA备用节点为主节点,接管实时数据处理工作。显然,单个SCADA主节点集中进行数据处理的方式会形成性能瓶颈,这个瓶颈只能借助向上扩展方式,通过节点硬件升级来进行缓解。当SCADA主节点需要进行硬件升级以提高处理能力时,所有备用SCADA节点也必须同时进行相应的升级处理,在提升备用能力的同时闲置更多的计算资源。因此,现有的调度控制系统的SCADA数据

图4SCADA并行处理模式示意图

从图4中可以看出,在分布式并行SCADA处理模式下,系统数据会首先进行分区（例如依据区域或厂站）,形成相应的数据子集,每个SCADA节点处理系统数据的单个子集。SCADA处理节点之间根据策略形成备用关系,以便进行数据子集的接管处理工作。

在分布式并行SCADA处理模式下,系统实时数据处

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理将具备良好的伸缩性,完美匹配云计算技术的弹性优势。系统可以随时根据需要在线添加SCADA处理节点,不断提升实时数据处理能力。

效率,并为海量数据分析处理提供保障。相应的示意图如7所示。

从图7中可以看出,在此框架下,每个节点分担相应数据子集或者任务子集的计算工作,并通过汇总操作获取最终结果。框架可以简单的通过扩充计算节点来提升数据处理效率与处理规模。

3.3分布式实时数据库

为了解决当前实时库容量限制问题,需要进行分布

式实时数据库[10]的研究,通过将应用实时库分布在多个节点之上,来满足应用实时库的伸缩性需求。分布式实时数据库相应的示意图如5所示。

4结束语

云计算技术正在如火如荼的发展中,其在我国的研究和应用仍处于初级阶段。文中为适应未来云计算环境下电力调度控制系统的开发应用,提出了充分利用云计算的弹性特征构建新型的调度控制系统架构。首先,文中分析云计算技术在解决目前电力调度控制系统面临的存储和分析能力不足问题的优势,并结合现有调度控制系统的特点,提出了符合云计算平台的调度控制系统的云架构。在此基础上,分析了实现电力调度控制系统的云架构所需要的重点突破的关键技术。

图5分布式实时数据库示意图

从图5中可以看出,分布式实时数据库通过数据分片技术,实现数据的分区分片存储。此时,数据记录将通过键值运算映射到不同的存储节点之上,并据此进行分布式存储与访问。分布式实时数据库前端需要进行数据请求的分解/汇聚工作,将数据请求分解发送到不同的存储节点之上,并将请求应答结果进行汇聚处理后返回到客户。

分布式实时数据库可以充分发挥云计算的弹性优势,能够方便的通过水平扩展方式提高实时库的存储能力,适应系统未来数据规模的增长趋势。

参考文献:

[1]赵俊华,文福拴,薛禹胜,等.云计算:构建未来电力系统的核心计算平台[J].电力系统自动化,2010,34(15):1-8.

[2]孙科.云计算模式在电力调度系统中的应用[J].低碳世界,2017,2017(16):57-58.

[3]梁寿愚,胡荣,周华锋,等.基于云计算架构的新一代调度自动化系统[J].南方电网技术,2016,10(6):8-14.

[4]王鼎,钱科军,高一丹,等.云计算平台技术及其在电网调度中的应用[J].电网与清洁能源,2015,31(4):72-78.

[5]杨胜春,汤必强,姚建国,等.基于态势感知的电网自动智能调度架构及关键技术[J].电网技术,2014,38(1):33-39.

[6]曹阳,高志远,杨胜春,等.云计算模式在电力调度系统中的应用[J].中国电力,2012,45(6):19-22.

[7]林静怀.基于云计算的电网调度控制培训仿真系统设计[J].电力系统自动化,2017,41(14):164-170.

[8]黄文英,林静怀,袁荣昌,等.面向电力调度系统的分布式并行实时数据库[C]//福建省科协学术年会,2013.

[9]梁涛,侯振国,邹继行,等.基于云计算平台的风电场SCADA系统的设计与应用[J].高技术通讯,2018(1):8-14.

[10]李勇峰,高杨,黄娟,等.基于Hadoop的藏区古建筑火灾探测系统研究[J].消防科学与技术,2018,2018(2):219-222.

[11]童俊领.云平台中消息系统的设计与实现[D].电子科技大学,2018.

3.4弹性事件队列

为了利用云计算技术的弹性优势,解决事件服务的

性能瓶颈问题,需要事件队列支持水平扩展的能力,形成弹性事件队列,相应示意图如6所示。

[11]

图6弹性事件队列示意图

从图6中可以看出,弹性事件队列意味着队列可以随着节点的增加而自动扩展,从而可以提供更大的容量、更高的处理能力以及更优的性能。

图7弹性应用框架示意图

作者简介:吴任博（1983-）,男，高级工程师，硕士，从事调度自动化、调度信息化建设和运行管理。

调度控制系统需要考虑基于分布式计算模式建立起相应的应用分析框架,利用并行计算提高应用分析处理

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