分布式配电网监测的流计算实时并行处理技术

针对配电网大量实时监测数据先存储后处理造成延迟大的问题,提出一种基于Storm分布式流计算框架的监控信息流快速处理方法。结合流计算和全分布式内存计算优势,利用拓扑组件的并行编程模型和流计算节点集群,设计监测数据流拓扑实例,实现配电网监控信息的流计算集群处理。以铁路10 k V配电网监控系统为算例,对不同喷嘴、螺栓组件构成的拓扑实例进行集群测试,验证了先计算后存储的流计算可以提高调度监控实时处理效率。结果表明:集群环境下,拓扑实例的拓扑组件输出结果正确,在数据存储之前进行内存计算可使监测数据平均处理延时控制在百毫秒级内。     

调度中心流计算集群排队模型的CQB并行均衡控制方法

针对配电调度中海量监测数据的处理延迟越来越大、计算节点任务不均衡的问题,在分布式消息队列和实时流计算框架的基础上,提出一种基于排队模型的配电监控信息的CQB并行处理方法。以分布式消息队列作为数据缓存,综合运用流计算拓扑并行编程模型,设计配电监测数据的拓扑实例,并对流计算集群处理拓扑计算任务时的轮询任务调度方法进行改进。以铁道配电监控系统数据和加拿大魁北克水电公司配电负荷数据为算例,对若干组拓扑实例进行数据处理延时测试和集群性能测试。结果表明:通过对消息队列分区数和流计算组件并行数的优化设置,可有效提高海量配电监控信息的响应能力和扩展集群的处理效率,改进任务调度方法可使流计算集群整体负载更加均衡,降低配电监控数据处理延时。     

智能电网大数据流式处理方法与状态监测异常检测

针对智能电网大数据流的实时性、易失性、无序性等特点,提出智能电网大数据的实时流处理框架,实现数据收集、数据缓冲与流式计算,满足状态监测异常检测与用电数据分析等快速处理需要。通过采集系统节点监听数据源变化并实时收集数据,利用消息订阅模式对数据进行缓冲,解决数据采集与流式计算速度不一致的问题。提出一种基于Storm的状态监测数据流滑动窗口处理方法,在规定时间内分批处理状态监测数据流,保证数据的连续计算,通过阈值判断进行异常检测。实验结果表明,在集群规模一定的条件下,适当地改变工作进程数以及执行器线程的并发数设置,可以增大滑动窗口的元件吞吐量,提高状态监测异常检测的实时处理效率。     

基于图划分的大电网拓扑分析

为支撑大电网在线实时监控和分析,提出了一种基于图划分的大电网拓扑分析方法。该方法首先根据智能电网调度控制系统电网建模特点,给出了基于图论的电网层次结构、拓扑结构、厂站母线分析和系统网络分析模型。然后基于图划分建立了并行网络拓扑和局部拓扑修正的数学模型,并根据该模型设计了大电网并行网络拓扑的实现方法。最后基于共享内存编程模型在智能电网调度控制系统中研发了快速网络拓扑分析服务功能。所提出的模型和方法实现了大电网并行网络拓扑分析的无锁计算,避免了多线程数据竞争导致的阻塞耗时问题。对实际系统进行仿真测试,结果表明了该方法的准确性、实时性和有效性。     

基于网络等效的配电网快速供电恢复策略并行化实现

现代智能配电网在故障后可以调度需求侧的"灵活源"实现快速供电恢复。针对智能配电网的特点,提出了一种基于网络等效和并行化实现的快速供电恢复策略,能够灵活地利用电网资源以应对不同的失电情况。算法将支援线路等效为电源节点(称为等效源点),采用离线等效源点预存储与实时等效源点并行计算相结合的模式:保存并优先使用离线数据;在失电负荷较大时,调取实时数据对不同的调度可能进行并行计算。为进一步提升算法的时效性,利用改进邻接矩阵记录和维护电网拓扑结构,实现网络的高效重构。通过若干个算例,验证了该供电恢复策略在面对不同程度失电时均能合理高效地运用电网的各类支援资源,实现快速供电恢复。     

基于知识图谱的配电网故障辅助决策研究

调度决策知识存在于调度规程等文本文件、数据库以及专家经验中,调度员在故障处理时需要依赖大量的专业知识支撑、历史和实时电网态势感知,并根据情况变化在短时间内做出最优决策。针对调度知识复杂,调度决策实时性高等需求,提出了一种基于知识图谱的配电网故障辅助决策方法,利用电网调度规则、故障预案以及人工经验知识构建包含调度知识、故障处理知识、业务流程知识的故障调度知识图谱,构建以电网拓扑结构形成的知识表征,将故障预案及故障处理案例以事件簇形式进行关联。结合人工智能标记语言(artificial intelligence markup language,AIML)和图算法,实现配电网调度故障的辅助知识问答、案例匹配以及业务推荐等,通过故障反馈信息和实时决策场景完成多目标的配电网重构策略生成。最后,研发了具有友好交互性的故障调度辅助决策应用系统,并已在湖南长沙市配电网在线投运,验证了所提推荐算法及交互策略的有效性,表明该系统能够给调控人员提供快速、智能、准确的辅助决策支持。     

配电网合环开关的优化搜索及操作安全校核

为了寻求简易实用、适用于调度运行的配电网调度辅助决策的计算及校验方法,研究了以传统潮流叠加法和图论中深度优先搜索算法为关键技术的配电网辅助决策关键技术。验证了深度优先搜索算法在配电网自动控制智能拓扑建模技术中的实用性和先进性,同时验证了合环节点判断中配电网智能分区方法、潮流叠加法的效率和实用性。     

负载均衡和虚拟集群技术在智能电网调度技术支持系统中的应用

利用先进的负载均衡和虚拟集群技术是改善智能电网调度技术支持系统中电网实时调度业务的有效手段,通过阐述某地调(简称地调)综合智能告警窗口的挂住现象,分析并发现实时库高负载是产生上述现象的主要原因。在实时库高负载的情况下,将服务器运行的实验数据与分别采用负载均衡和虚拟集群负载均衡两种技术的实验数据进行对比,验证了结合虚拟集群和负载均衡两大技术是改善实时库高负载的有效方法。     

配电网调度监测数据的多线程集群共享内存折叠压缩方法

针对配电网中数据指数增长造成的读写时延越来越长的问题,提出一种多线程集群共享内存折叠压缩新方法。将数据结构扁平化处理融入于数据压缩之中,通过启用内存折叠方法,在写入内存过程中消除数据冗余,改变数据结构,减少刷新到磁盘的次数,同时缓解磁盘块缓存的压力,从而提高对数据的读写性能,以千万条数据记录的某动车段10kV配电网远动调度监控系统实测数据为例,搭建4个节点测试集群,进行集群内存压缩导入延时测试与读写性能测试。实验结果表明,启用内存压缩能优化内存结构,提升调度监测数据库的读写性能。     

计及调频备用效益的主动配电网分层分布式协调优化调度

含高比例新能源新型电网的建设发展对调频辅助服务提出了更高的需求。针对这一问题,提出了一种计及调频备用效益的主动配电网分层分布式协调优化调度方法,在满足配电网运行经济性最优的同时,为输电网提供调频备用容量。建立分层分布式调度架构,协调调度层和集群自治层均采用分布式拓扑结构,各智能体与邻近智能体相互通信并完成个体计算任务;以灵活性特征表征分布式能源响应调频辅助服务请求的能力,构建两者集合之间映射的对应法则;建立协调优化调度模型,采用一致性算法求解得到最优功率方案和共识价格,并获得集群备用容量。通过算例仿真验证所提计及调频备用效益的协调优化调度方法的有效性,并结合典型通信故障场景分析分层分布式算法的鲁棒性。     

智能电网调度控制系统集群化技术

针对智能电网调度控制系统信息规模及处理压力剧增的情况,面向电网发展的实际需求,分析了通用集群技术在智能电网调度控制系统中的适用性,提出了超大规模电网调度控制系统集群化总体架构。介绍了资源管理、心跳管理、资源定位、分布式数据存储与访问等平台集群化支撑技术,以及数据采集、实时监控、公式计算、在线预警等典型应用功能的集群化方法。     

含分布式能源的主动配电网实时拓扑追踪

随着各种分布式能源接入配电网,配电网的潮流分布随分布式能源的运行方式转换而变化,传统仅考虑配电网拓扑结构的拓扑追踪方法不再适用,需要考虑配电网潮流方向变化对拓扑追踪的影响。本文根据配电网中主要电力设备及其连接关系建立了拓扑模型,基于配电网状态估计结果获取配电网的潮流分布,结合拓扑模型以及潮流分布给出计算各开关潮流的方法,在此基础上建立了基于潮流方向的连接节点/支路模型,并将该模型应用于拓扑追踪。文中列举了了多个拓扑追踪的应用场景,分别描述了各应用场景下的拓扑追踪实施方法。通过实例分析可知,文中的拓扑追踪方法充分考虑了多种分布式能源在不同运行方式下对配电网的影响,计算方法快速、结果准确,能够为运行人员提供调度决策支持。     

配电网合环倒负荷安全分析系统的开发与研究

针对乌鲁木齐市复杂的配网结构和频繁停电倒负荷操作,开发了乌鲁木齐市配电网合环倒负荷安全分析系统。该系统将图形与数据库有效连接起来,使调度人员能够从图形上直接查询电网的相关信息,而且提供合环计算分析功能。通过拓扑分析,可以根据实时网络形成合环分析计算图,在接入SCADA实时系统后,可以采集实时监测数据进行合环分析计算,实时快速准确地辅助调度人员作出合环决策,具有工程应用参考价值。     

网格计算环境下输配电网联合潮流计算

为满足大规模输、配电网的实时潮流计算的快速计算要求,在网格计算环境下基于配电网的结构特点对配电线路按空间划分来进行并行化处理,在输配电网的边界进行功率交换与迭代,构造了输配电网联合潮流并行算法。网格并行计算的输电网和高压配网子区域中使用P-Q分解法,中压配电网子区域使用改进支路电流法,其利用节点—支路关联矩阵来描绘辐射或弱环结构的配电网络,采用节点、支路分层编号加快矩阵运算速度,利用三相拓扑扩展和矩阵增广实现三相潮流计算,采用Gauss-Seidel 恒定电压幅值迭代补偿方法解决配电网弱环结构。在网格计算环境以上海输配电网为算例进行了计算,算例结果验证了所提算法的有效性。     

基于BDI智能体的配电网监控信息批处理方法

针对配电网监控中量测点多、变化快,造成关键信息传输产生较大延迟的问题,提出了批量信息的信念–愿望–意图(belief-desire-intention,BDI)智能处理方法。通过建立BDI智能体的五元组模型,对多智能体进行交互分析,构建了公用信息的智能体联盟,综合运用模型自动映射和消息事件触发(message event trigger,MET)的技巧,从业务流和信息流角度进行智能化原型系统实现。利用10 kV配电网监控的工程算例进行了交互与性能实验,结果表明:文中方法的处理效率比传统2 s轮询方法提高了约70%。     

按列存储的配电网监测数据包区间编码正规化压缩处理

针对不断增长的配电网按行存储数据的模式造成数据体量持续增大、压缩率难以提高的问题,利用按列存储的数据包架构和扩展区间编码的正规化处理技巧,提出了一种大体量配电网监测信息的压缩处理新方法。以列数据包为底层存储、知识网格为组织架构,将区间编码和正规化处理融入底层监测数据包的并行压缩处理进程中。以北京某动车段的配电网调度监测工程数据为算例,进行列数据包区间编码的正规化压缩测试。仿真结果表明:扩展区间编码的正规化处理技术可使监测信息压缩率提高至94%,获得了比已有云计算集群更好的压缩效果,通过动态调整映射区间,即可方便实现在无穷区间中对海量化监测信息编码压缩的工程应用需求。     

实时数据库助力智能电网建设——访南瑞集团国电通公司能源IT部总经理孙乔

近年来,国内大型企业生产基础自动化设备不断改进,工业自动化软件及生产信息管理平台的发展在逐步推进,实时数据库产品成为生产调度肢信息化的一个重要部分;同时,智能电网的加速建设将为实时数据库的应用带来广阔发展空间,智能电网辐射产业链长,涉及部门多,且需要将信息流、电力流、业务流融为完整体系。有效融合了电力流、信息流与业务流的信息化正是该产业链上的各环节连接点,南瑞集团国电通公司多年从事电力行业实时数据库的开发,积累了丰富的开发和实践经验。     

配电网SVG接线界面的低延迟异步刷新数据引擎技术

针对分布式监控应用中SVG界面的实时数据交互慢和实时信息处理效率低的问题,研究了一种配电网分布式监控SVG界面刷新的实时Ajax数据引擎技术方案。从实时交互信息、实时Ajax数据引擎和可伸缩矢量图动态刷新的操控,到开关量和模拟量数据结构设计,给出了Ajax数据引擎和SVG图元局部刷新的关键实现方法。以配电网的调度监控界面为算例,进行模拟量和状态量的交互测试,实现了监控界面的SVG局部更新。对图元数据的测试表明,SVG界面刷新延时约为百毫秒级,验证了实时数据引擎在分布式监控界面快速刷新处理中的有效性。     

配电网监测数据微批处理的血统链标记容错法

针对分布式配电自动化系统存在数据量井喷、海量监测数据缺乏高效的分布式故障容错机制的问题,提出一种血统链标记容错新方法。利用弹性分布式数据集、微批计算的记录级容错和血统链标记序列融合处理的设计技巧,实现了分布式数据容错中血统链的追溯和条件标记的自动选择。以铁路配电网监测采集的数据为算例,搭建了4机集群的调度监控平台进行容错测试。以发生频次最高的单数据节点故障为例,测试结果表明:对于包含3×10~6条监测数据记录的弹性分布式数据集,血统链标记容错模型的集群CPU平均占用率波动小于1.5%,磁盘占用率下降4.2%;当迭代次数达到600、800次时,迭代运算耗时分别降低24.3%和42.9%;所提方法实现500 ms流处理延时的同时,对集群资源的使用情况也具有较好的优化效果,验证了该方法对分布式集群容错的有效性。     

一种面向智能配电网的分布式并行电压优化方法

针对智能配电网中分布式电源(DG)接入及电网仿真实时响应的需求,提出一种分布式并行环境下求解智能配电网中各DG最优输出功率的方法,实现了快速高效的配电网电压优化。该方法首先基于凝聚层次聚类法(HAC),解决了智能配电网自动分区的问题,在此基础上,采用分布式序列二次规划(DSQP-DG)算法,通过内外层迭代交替并行求解出DG最优出力。以接入DG的IEEE 33节点系统算例对该方法进行测试验证可知,较之辅助问题原理(APP)方法,该方法具备更好的寻优能力和快速性,能够有效解决智能配电网分布式并行电压优化问题。