主动配电网全景信息展示系统的平台构建及实现_企业技术_技术

主动配电网将接入更多的分布式电源进行主动控制和管理，全景信息展示系统平台将为设备参数、模型、信息融合、实时交互提供技术支撑。基于SOA的商业智能平台，将不同粗细粒度的业务和流程整合，将各个业务系统中分散、孤立的数据通过数据融合的方式展示，用于决策分析。系统的建设与实践证明了该方案的可行性，为进一步探索主动配电网的信息融合与挖掘具有重大意义。

0引言

近年来随着智能电网建设的全面发展，分布式电源(distributedgeneration，DG)接入量不断增加、电动汽车不断增大的普及率以及可控负荷的增多，对传统的配电网带来了深刻的变化。国际大电网会议(CIGRE)C6.11项目组于2008年提出了主动配电网(activedistributionnetwork，ADN)的概念，清晰地表明ADN可以通过使用灵活的网络拓扑结构来管理潮流，以便对局部的DG进行主动控制和主动管理，得到了广泛的认可。

主动配电网具有电气元件繁杂，信息量大;在线分析和离线管理紧密结合;应用分析和终端设备紧密结合;一次设备和二次设备紧密结合的特点。配电网中DG、保护装置、负荷等之间的数据和信息交换是实现ADN管理的基础，通信和信息技术(communicationandinformationtechnology，CIT)往往被视为ADN管理能否成功实施的决定因素之一。信息的采集、传输、储存、分析、展示是主动配电网的基础，它将提供电力流、信息流、资金流的历史和实时信息，为用户和电网的双向全面互动提供平台和技术支持。文献[7]介绍了上海电能质量数据展示系统的总体功能与构架，以及软件体系构架与功能模块。

面对主动配电网在空间、时间和控制目标等多个维度中表现出的复杂性，实时与非实时同存，信息异构等特点，需建设主动配电网全景信息展示系统(activedistributionnetworkpanoramicinformationdisplaysystem，ADNPIDS)。该系统采用基于面向服务体系结构(service-orientedarchitecture，SOA)的商业智能平台，通过数据的融合、抽取、展示，促进了主动配电网中各业务系统之间的信息集成与共享，提高调度资源的优化配置能力，改善现有的配网调度自动化水平。

1系统构架

主动配电网采用主动管理分布式电源、储能设备和客户双向负荷的模式，具有灵活拓扑结构的公用配电网，其基本构成模式见图1。图中，各类DG(如风电、光伏等)和储能单元通过电力电子元件转换成相应的交流或直流模式，再经过升压变压器并入系统;通信、自动化及其他相关电气设备以适当的连接方式实现与电力网的紧密集成;此外，用户侧配以智能电表为代表的先进计量装置(advancedmeteringinfrastructure，AMI)，用于实现对用电信息的实时采集及电网—用户之间的双向互操作。主动配电网较传统的配电网在设备的多样性、信息采集、传输方式上已有较大的不同。

配电网设备台数和分支线路多，还有分布式电源和储能系统接入，需要传输的数据量大，对通信系统的带宽要求高，同时，为了保证数据传输通道的畅通，对通信系统的可靠性要求也高。优化运行调度是主动配电网的核心业务，但必须考虑到实现主动配电网优化运行控制的需要，对硬件系统和通信接口要留有足够的升级空间。面对主动配电网当前及以后较长一段时间的应用需求，主动配电网全景信息展示系统采用基于SOA的商业智能平台，通过基于SOA架构的集成机制有效集成现有系统，并为发展预留接口。

电网全景信息展示系统采用基于SOA架构的集成机制，通过定义的开放标准接口，将平台外的商业智能组件进行集成，并提供WebServices的访问接口。集成机制为组件、外部系统和引擎之间提供了统一的数据传输管道，在数据交换层面进一步减低了平台架构中各部件的耦合性。其平台构架见图2。

主动配电网全景信息展示系统平台以工作流引擎为中心，首先以WebService形式定义工作流引擎与各组件的接口之间的关系，其次采用SBBIP自带的商业智能工具将其预先集成到核心层中，并与外部系统一起由核心层的工作流引擎统一调度运行，其集成过程采用组件的松耦合形式。该平台可实现电网数据、模型、算法、展示无缝集成的统一，符合基于“源端接入，全局共享”的理念，实现信息的灵活定制与按需共享方法，采用基于时空多维版本标识，支持多态多应用多场景多版本的存储与共享管理技术，实现配电网多源异构信息的融合共享。

2关键技术

2.1基于元模型的体系结构建模

元模型的体系结构建模是体系结构开发设计的核心过程，基于元模型体系结构建模方法的定义如下：

在基于以数据为中心的体系结构开发设计思想的指导下，严格采用元模型支持下的标准建模方法来收集、组织、存储体系结构数据，并能在元模型数据规范下灵活定制体系结构描述所需的视图模型来展现体系结构建模所收集的数据，提供对分析决策的支持，从而能实现严格的数据一致性基础，形成灵活、精确的体系结构描述。

元模型的体系结构建模方法的概念框架见图3。该方法运用多种建模手段收集体系结构数据，将体系结构描述为概念元模型、逻辑元模型、物理元模型。通过各种元模型的转换规则将数据按决策组喜好的形式有效展现出来，并将数据和视图形成有机的联系。

2.2决策支持工具

提供从数据查询到信息挖掘的各类工具，满足决策支持或多维环境下特定的查询和报表需求，使分析人员、管理人员或执行人员能够从多个角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的并真实反应企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解。它的技术核心是“维”这个概念，因此它是数据仓库中大容量数据得以有效利用的重要工具。

2.3访问工具

接口和中间件，使维护人员能够访问和处理数据库和文件系统中的数据信息。数据库中间件允许维护人员透明地访问后台各种异构的数据库服务器。数据管理部分一般采用3层信息存储，最高层次是数据仓库，数据仓库中集成了主动配电网的主要展示指标信息;中间级是各子系统的数据仓库，它为各个业务系统服务;结构的最低层次存储了根据用户和应用需求经过裁剪后的信息。

2.4数据清洗的方法

数据经过数据的清洗转换处理后，或装载到数据仓库，通过联机分析处理为生产调度决策、全景展示提供数据支撑。

2.4.1数据抽取

根据全景信息展示系统的需求，从相应的调度业务系统、外部数据源中抽取需要的数据。此企业数据仓库本身是基于Oracle9i开发的，配网的实时数据库通过开放数据库连接(opendatabaseconnectivity，ODBC)接口导入到Oracle关系数据库。由配电自动化以及其他生产管理系统运行时产生的业务数据和其他数据本身是基于Oracle9i关系数据库定义的，这些数据通过Java数据库连接(javadatabaseconnectivity，JDBC)接口就可导入到数据仓库，然后在数据仓库的基础上进行决策支持。

2.4.2数据转换

数据转换是指根据全景信息展示系统平台的要求从各业务系统中抽取数据，进行数据的转换、清洗等处理，保证数据按要求装入数据仓库。根据实时数据库和历史数据库的具体特点，做了不同的转换操作。

2.4.3数据加载和更新

数据的加载周期应和数据仓库中时间维度的粒度匹配，可以按分、时、日等颗粒度进行加载。此外数据增量的更新需在数据源系统中进行定位，确定数据删除和更改的内容。如果是数据仓库的全面更新则一般在初始化的时候执行，按照数据源到目标系统的映射关系，将数据加载到数据仓库的物理存储区域上。

3系统实现

3.1综合信息展示

在某地区的配电自动化系统中实施中，构建面向预评估、实时监视与后评估等不同时间维度的主动配电网调度运行指标体系，覆盖配网调度业务的全过程，从安全、经济、质量、节能、效率、供需、公平7个维度分别形成完整的子指标集。在此基础上，通过对指标多维属性的梳理、拓展与应用，分别从时间、对象、业务、主题、管理5个维度对每一个电网调度运行指标进行分类与整合，使庞杂、无序的运行信息系统化、有序化。

面对配网的海量数据，将其分为调度对象与设备元件，调度对象包括发电机组、变电站、输配电线路等，设备元件和现有配网一次设备的定义相同。在主动配电网的全景信息展示系统中以调度对象为切入点，将电网运行中海量的数据与指标通过分解、筛选、归类集中到不同的调度对象上，从多个方面综合地分析调度对象与设备元件的运行情况。可以专注地分析特定对象的历史运行状态变化;可以横向地比较不同对象的运行状态;提高信息的集成度与获取效率，提高调度管理、考核工作的精益化水平。对设备元件按其物理特性建立相应的多维分析指标体系，如变电站的属性信息包括，变电站的基本属性、下送曲线、检修情况，变电站内其他二次设备的运行情况等，同时提供横向比较、纵向查询、离群状态提示、历史状态比较、排名计算等高级分析功能。系统主页效果见图4，大客户的具体展示信息见图图5。

3.2数据维护

配网数据庞大，专门设置了相应的数据维护系统(见图6)，分为12个功能模块，分别为：①文档管理，它负责文档连接和预警信息的管理;②检修记录管理，负责检修记录的管理;③事件记录管理，负责对配电网的故障、新投、停运、低调、停运等数据进行管理;④自定义数据录入，可对新功能模块提供自定义数据支持;⑤数据源管理，负责对新添加的功能模块提供数据源支持;⑥视图配置，对现有视图管理提供自定义显示功能模块支持;⑦地区地图映射，对配电

网的地区地图和数据的关联管理;⑧地图编辑工具，对系统中所使用地图进行编辑管理;⑨数据采集工具，手动采集调度综合数据和采集日志;⑩数据校验工具，提供系统中所出现过的数据的管理工具;11设备展示编辑，可以设置设备在系统中是否显示;12用户管理，管理系统用户。