论电力调度综合数据平台的主要技术

论电力调度综合数据平台的主要技术
摘要：电力调度部门积累了电网运行、生产管理、市场运营等方面的大量宝贵数据资源，必然成为数据需求的密集地，调度中心纵横向数据需求越来越多，而且需求变化越来越快。

本文论述了电力调度数据平台的主要技术，以期对电力调度数据平台的建立有所裨益。

关键词：电力调度数据平台数据中心
0引言
现代能量控制中心已不是一个简单的电网运行监控中心，高度信息化和集成化是其发展方向。

为了从根本上解决上述问题，建设针对调度数据整合目标的调度综合数据平台(以下简称数据平台)已
成为调度系统信息化的一个重要发展趋势。

数据平台的主要技术如下：
1数据采集
建立数据平台首先要考虑能接收各应用系统数据的通用数据采
集系统。

数据采集系统是数据平台的输入部分，该系统常见的数据采集方式有:①接收数据文件，包括txt，excel，xml，e语言文件等;②抽取历史数据库，包括oracle，db2，sql server，sybase 等;③通过特定协议接收实时报文，包括ems实时数据(104协议)、电量准实时数据(102协议)等。

采集的数据源一般是本地各种应用系统提供的数据文件和数据报文，也可能是通过传输系统送达的数据。

为达到通用目的，数据采集系统通常可采用正向映射技术来实
现，通过定义映射满足数据格式多变性需求。

经数据采集系统处理后的数据按统一的规范和标准进入后台存储系统。

2存储系统
存储系统是数据平台所有数据的集中存放地，其中的数据涉及调度生产管理的各个方面，如电网模型、设备参数、各类发电数据(统调、统配、调峰、地方、自备电厂等)、用电数据(统调、地区等)、受电数据、负荷数据、系统频率数据、发电计划、线路数据、检修数据、大用户负荷、关口电量、气象数据等。

存储系统的关键在于数据模型的设计。

数据平台中的数据应按统一规范的模型予以存放，而不是简单的堆砌。

数据平台一般均提供数据模型定义和管理维护工具(元数据管理)，并具有工具化的模型修改和扩充能力。

数据平台模型工具的动态能力直接关系到整个数据平台的灵活性和
可扩展能力。

模型工具的动态能力是指该工具可以很容易地根据需求变化修正已有数据模型以及扩充模型以容纳新系统数据，这是数据平台中一个十分关键的技术。

由于数据平台需要容纳电力系统中存在的大量准实时数据(如
1min，5min，15min采样数据等)，因此数据模型必须考虑对于这部分海量数据的存储效率问题，同时兼顾程序的处理方便性。

通常可采用混合存储模式获得效率和易用性的平衡。

可以将数据平台的数据模型与iec61970中的公共信息模型(cim)进行一体化设计，从而可实现ems、内平台、外平台以及dmis等系统间的电网模型自动同步，为系统提供更好的数据一致性，并给系统维护带来极大的便利。

3数据输出
数据平台的另一个重要功能是要能集中对外输送数据，满足调度中心横向和纵向上对调度数据的多方需求，由此构成数据平台的输出部分。

输出系统通常通过反向映射技术(相对于采集系统)将存储系统内的数据按外部格式需要予以输出，输出格式可采用xml等国际标准化技术，也可支持国调推荐的更为简洁高效的e语言规范。

通过输出系统可统一调度数据对外口径，集中对外输送，避免常见的各单位和部门多头重复要数的混乱局面。

按照国家电网公司
sg186工程的规划要求，将来公司将建立统一的数据中心，输出系统应将调度数据集中输送到这一数据中心，进而再分配给需要的信息节点，以达到更好的集成效果。

4数据传输
数据平台的数据传输系统用于实现全系统数据的横向和纵向2个方面的数据传输及过程处理，使得数据平台可以延伸到广域范围。

数据传输系统的主要功能包括:横向上统一穿越安全区(正向和反向)、纵向上统一跨越上下级、统一进行传输中所需的身份验证和加解密等过程处理、统一实现传输服务质量(qos)保障等。

数据传输系统在支持常规文件传输的同时，一般还需要支持数据报文等实时性要求高的数据传输方式。

5数据交换与共享
从概念上看，上述数据采集、传输和输出技术可合称为数据交换技术，由此形成的平台可称为数据交换平台。

理论上，数据交换平
台没有对数据整合提出明确要求，它能实现任意2个系统间的数据交换，也能做到不同格式的转换，但这往往通过私有协议完成。

将数据交换平台和基于统一数据模型的数据存储技术相结合，可以形成更高层次的数据共享平台。

达到共享级的数据平台完全可以满足数据交换需求，并进一步提供了完善的数据整合功能，为更大范围的数据共享提供支持。

6数据加工
各种来源的数据进入存储系统后，往往还需进行多种加工处理以产生各种再生数据。

数据加工是指对存储系统中的原始数据进行总加、平均、极值、同比等各种运算的二次处理过程，并且加工生成的数据可再次进行加工，形成加工循环。

数据加工的目的是要在存储系统内形成更加具有层次的综合性立体数据模型，为后续的统计分析、报表生成及数据挖掘等高级应用提供更丰富的数据资源储备。

数据加工一般通过规则驱动技术实现，并且支持用户规则的自定义。

数据加工的基本主线包括属性轴、时间轴和对象轴，各种数据加工算法基本上可分解为上述3种基本加工算法的组合。

时间轴和对象轴数据加工示意图如图2所示。

对于复杂的数据加工需求，可以利用灵活的脚本技术加以定义和描述，定义结果通过专门的脚本引擎自动执行。

7数据服务
数据服务是为依赖数据平台的外围在线应用提供的标准api接
口，能向各类应用提供整合后的规范一致的调度数据，对改造已有系统和规范新系统建设具有十分重要的意义。

数据服务一般可分为标准服务和非标准服务两大部分，其接口设计方法之一是在
iec61970中的组件接口规范(cis)的基础上予以扩充，并提供跨平台的服务封装形式。

8 数据展现
数据展现负责数据平台数据的可视化，其在外平台的地位尤其重要。

数据展现在数据模型元数据的基础上通过表格、棒饼图、曲线、报表等多样化的数据表现和交互手段，多角度、多层次地展现数据。

在数据平台的数据展现需求中，报表占据了很大的比重。

数据平台建设完成后，有一大批以往分建在各专业系统中的报表将被移植过来。

可以通过数据平台生成的报表种类很多，常见的有负荷类、电量类、电压类、网损类、负荷与电量分析类、计划类、发用电平衡类、考核类以及各种简报日报等。

高级的展现系统还提供数据校验、数据回填、数据日志等功能，并能进一步提供桌面级的展现个性化。

桌面级的展现个性化是指最终的桌面用户可在无管理员干预的情况下自行进行展现个性化定制，包括数据订阅和在线修改展现模板等功能。

桌面级展现个性化技术可在有效缓解系统管理员压力的同时，将广大桌面用户从管理员预定义束缚中解放出来，及时满足他们的临时性和特殊性数据需求。

参考文献：
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