CN111667143A - 电网调度实时监测数据与业务管理数据融合的实现方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及数据融合技术领域，具体涉及一种电网调度实时监测数据与业务管理数据融合的实现方法，包括以下步骤：实时采集设备实时监测数据并推送至Kafka实时管道；对设备实时监测数据进行流计算，转换生成可识别的、符合业务应用的实时数据存储至Redis内存数据库中；S3：将计算后的实时监测数据与业务管理数据进行关联后，提供至数据应用层进行展示和应用。本发明通过调度域设备模型的融合，建立设备实时监测数据与业务管理数据关联的关系，并采用Flink框架和redis内存数据库技术，在现有已实现的电力调度信息化***的基础上，实现IT与OT的融合，实现电网调度域设备监测数据的实时处理与业务管理信息的关联和融合应用。
Description
技术领域
本发明涉及数据融合技术领域，具体涉及一种电网调度实时监测数据与业务管理数据融合的实现方法。
背景技术
电力调度业务是电网运行中的核心指挥业务，包含获取并监视电网实时信息，分析并判断电网运行情况，协调并指挥电网运行工作。在持续开展的信息化建设中，调度相关监视业务及管理业务分别得到了良好的信息化支撑。电力调度信息***主要由电网运行监控***（以下简称OCS***）和电网运行管理***（以下简称OMS***）组成。其中，OCS***主要用于控制和监控电网实时运行状态，属于OT***。OCS***主要实现电网模型建模、电网实时运行信息监视、电网一次设备状态监视和控制、电网潮流监视、电网运行状态监视和告警监视等功能，是保障电网运行可靠性、提高电网安全性与经济效益，提高电网设备实时监控力度，实现电力调度自动化与现代化的重要支撑***。OMS***主要用于收集和管理业务流转信息，属于IT***。OMS***支撑了电网综合停电、运行风险管控、调度值班、并网管理等调度***实际生产业务的流转，实现了并网管理类、运行风险管理类、运行计划管理类、运行控制管理类、运行评价与改进管理类、二次***管理类、运行支持管理类等专业管理功能，有效提升了调度工作质量和管理水平。
随着智能电网建设的逐步深入，供电质量要求的不断提高，电网管理单位需要对电网运行状况进行实时的判断和决策分析，并制定相应的管理措施,来进一步保障电网的安全稳定运行。在调度领域，主要是将OMS***的业务管理数据与OCS***的设备实时监测数据进行融合，提供业务管理与设备监测相互关联的高级应用，来满足以上针对电网管理的更高要求。但因OMS***和OCS***两个***的技术架构、数据结构存在较大差异，传统的技术手段和方法无法使两个***进行有效的联通。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供了电网调度实时监测数据与业务管理数据融合的实现方法，具体技术方案如下：
电网调度实时监测数据与业务管理数据融合的实现方法，包括以下步骤：
S1：实时数据采集：OCS***实时采集设备实时监测数据并将设备实时监测数据推送至Kafka实时管道；
S2：实时数据计算：对Kafka实时管道推送的设备实时监测数据进行流计算，将接收到的设备实时监测数据进行信息分组、重组、计算、汇总，转换生成可识别的、符合业务应用的实时数据存储至Redis内存数据库中；
S3：数据匹配及应用：将计算后的实时监测数据与业务管理数据进行关联后，提供至数据应用层进行展示和应用。
优选地，所述步骤S2中是采用Flink流式计算框架对实时监测数据进行流计算。
优选地，所述步骤S2中实时数据计算的具体步骤如下：
S21：设备实时监测数据通过kafka接口的Producer和Broker组件将数据进行对外推送；
S22：Flink流式计算框架的Consumer组件接收Kafka接口推送来的数据，Flink流式计算框架采取并行消费模式，将乱序的设备实时监测数据通过Map算子生成信息***常用的DataStream格式数据；
S23：将设备实时监测数据中的设备ID作为关键值，对设备实时监测数据进行重新排序，并经由分组和聚合后，实现数据的结构化，排列出所有设备的运行状态，形成以时间断面为分组依据，对设备运行状态数据进行分组；Flink流式计算框架源源不断地获取和转换设备实时监测数据，并将设备运行状态数值实时更新至Redis数据库中。
优选地，所述应用具体包括：综合停电执行监控、设备跳闸反措。
优选地，所述设备跳闸反措具体为：定时读取Redis数据库中所有设备的实时运行状态；当侦测到某设备当前运行状态为异常数值时，则视为该设备出现跳闸情况，将在页面上通过弹窗展示或触发反措管理功能的方式，实现设备跳闸信息的提醒和管理。
本发明的有益效果为：本发明通过调度域设备模型的融合，建立设备实时监测数据与业务管理数据关联的关系，并采用Flink框架和redis内存数据库技术，在现有已实现的电力调度信息化***的基础上，实现IT与OT的融合，实现电网调度域设备监测数据的实时处理与业务管理信息的关联和融合应用。
附图说明
图1为本发明的流程示意图；
图2为Flink流式计算框架结构图；
图3为数据计算流程图；
图4为实时数据处理的流程图；
图5为数据匹配流程图；
图6为变电站匹配流程图；
图7为设备匹配流程图；
图8为设备实时监测数据识别结果页面图；
图9为设备跳闸反措管理的功能页面图；
图10为综合停电执行监控的功能页面图。
具体实施方式
为了更好的理解本发明，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明：
如图1-4所示，电网调度实时监测数据与业务管理数据融合的实现方法，包括以下步骤：
S1：实时数据采集：OCS***实时采集设备实时监测数据并将设备实时监测数据推送至Kafka实时管道；
S2：实时数据计算：对Kafka实时管道推送的设备实时监测数据采用Flink流式计算框架进行流计算，将接收到的设备实时监测数据进行信息分组、重组、计算、汇总，转换生成可识别的、符合业务应用的实时数据存储至Redis内存数据库中。具体步骤如下：
S21：设备实时监测数据通过kafka接口的Producer和Broker组件将数据进行对外推送；
S22：Flink流式计算框架的Consumer组件接收Kafka接口推送来的数据，Flink流式计算框架采取并行消费模式，将乱序的设备实时监测数据通过Map算子生成信息***常用的DataStream格式数据。
S23：将设备实时监测数据中的设备ID作为关键值，对设备实时监测数据进行重新排序，并经由分组和聚合后，实现数据的结构化，排列出所有设备的运行状态，形成以时间断面为分组依据，对设备运行状态数据进行分组；Flink流式计算框架源源不断地获取和转换设备实时监测数据，并实时地通过Jedis组件将设备运行状态数值实时更新至Redis数据库中。通过数据计算后的结果，可认为是历史数据，可通过TCP/JDBC Client组件，推送至ClickHouse数据库进行接收和存储。另外，数据存储除了存储了历史状态的设备监测数据的ClickHouse数据库、存储了实时状态的设备实时监测数据的Redis数据库外，还包括存储了业务数据的Oracle数据库。
通过三种技术组件来实现对数据区不同数据的获取，分别是Jfinal、JDBC Client和Jedis。其中，Jfinal和JDBC Client组件用于实现对ClickHouse数据库和Oracle数据库的数据获取。Jedis组件用于实现对redis数据库的数据获取。
S3：数据匹配及应用：将计算后的实时监测数据与业务管理数据进行关联后，提供至数据应用层进行展示和应用。
OCS***提供的设备实时监测数据与OMS***提供的业务管理类数据都是在设备的基础上，进行不同的操作、观测和管理所得到的数据。因此，将OCS***和OMS***的设备台账进行关联匹配后，建立两者间的纽带关系，即可建立设备实时监测数据与业务管理类数据的关联关系。因历史原因，OMS***的设备台账数据主要来源于安全生产管理子***（以下简称PMS），因此将PMS设备台账数据与OCS设备台账数据进行关联匹配，即可完成OMS与OCS设备台账数据的匹配。
匹配过程中，主要依赖调度全景业务模型(调度全景业务模型以公司战略为驱动，在分析业务***需求的基础上，基于IEC61970/61968 CIM标准裁剪补充，编制出了描述全景电网视图的电网模型，并设计了对象模型到关系模型的映射规则)作为主要结构框架，分析和执行不同设备类型的数据转换规则，来实现台账的匹配，并最终生成调度设备台账。IT与OT的数据融合，以整合后的调度设备台账作为主要关联媒介，搭建设备实时监测数据和业务管理数据关联的桥梁。其中调度全景业务模型以公司战略为驱动，在分析业务***需求的基础上，基于IEC61970/61968 CIM标准裁剪补充，编制出了描述全景电网视图的电网模型，并设计了对象模型到关系模型的映射规则。
OCS***和PMS***因面向的业务和用户不同，设备台账存在一定的数据完整性问题，无法完全满足调度业务使用，主要表现为：
（1）、OCS设备台账：
1）设备参数不全，缺乏生产厂家、投运日期、运维单位等信息；
2）未包括自动化、通信、保护等二次设备台账数据信息。
（2）、PMS设备台账：
1）500KV及220KV电压等级的设备数据不完整，并且未包含或部分包含电厂、大用户、牵引站的设备数据；
2）设备调度命名不规范、无法满足调度业务管理需要。
根据现状和存在的问题，整体匹配的思路为：
（1）、不依赖于现有的某个业务***的设备台账数据结构，以调度全景业务模型为基础构建全新的设备台账数据结构。
（2）、根据现有的业务***的设备台账数据的完备情况，从现有的***中获取已有的设备台账数据。
（3）、因设备在多个***中具有相应数据，将可能出现数据重叠的情况，届时需对重叠部分进行标示和关联。关联过程主要采用人工比对的方式进行。
总体匹配过程描述：
（1）因OCS***包含了调度管理所需的所有设备数据，因此原则上以OCS的设备台账数据为主，PMS设备台账数据为辅。
（2）因PMS***的设备台账中大用户、电厂、牵引站的数据不完整，将从OCS***获取大用户、电厂、牵引站的全部设备信息，再从PMS获取大用户、电厂、牵引站的全部参数信息，来补充整合形成完整台账。
（3）匹配过程中，先完成变电站的匹配，通过变电站匹配，缩小数据范围后，再针对不同的设备类型，进行匹配。
（4）从PMS获取的设备信息，保留设备命名字段，新增调度命名字段，并按调度命名规则进行统一刷新。
（5）匹配过程中，先依据PMS和OCS***设备名称的差异情况，编写自动匹配规则并执行自动匹配。自动匹配无法匹配上的设备，再通过手动匹配的方式补充完整。完整的匹配过程如图5所示：
变电站匹配规则具体为：PMS设备台账和OCS设备台账中，所有变电站的名称基本一致，但因两个***的台账建档人员的录入习惯不同，仍存在部分差异。因此需要结合常见的差异情况，形成变电站自动匹配规则：
1、变电站按照相同电压等级情况下取变电站名称进行匹配。
2、名称内容去空，符号大写数字、***数字、罗马数字转***数字。
3、去除电压等级之前和“变、站、变电站”字之后的名称内容。
4、“_”之前字符内容截掉。
通过以上规则，可实现大部分变电站的自动匹配，对未能自动匹配的变电站，辅以手动匹配的方式完成，手动匹配过程如图6所示。
变电站匹配完成后，接下来进行具体设备的匹配。与变电站的情况相同，同一设备在PMS和OCS***两者的名称基本一致，但需要根据差异情况，优化匹配规则：
1、根据已经匹配成功的变电站下相同电压等级相同，找到相同名称的设备，进行匹配。
2、名称内容去空，符号大写数字、***数字、罗马数字转***数字。
3、经转化后的名称字符取***数字进行双方匹配。
经过自动匹配后，大部分的设备可以实现匹配。对无法自动匹配上的设备，需要通过手动匹配的方式，完成匹配。设备手动匹配的过程如图7所示。
应用的方式具体是：根据业务场景的不同，通过相应的技术组件，从相应的数据库中，获取所需的数据。
应用组件包括Vue、iView和axios组件。Vue和iView组件主要实现页面的渲染、页面的展示。axios组件主要实现数据的交互。
应用主要是实现三种业务场景的数据处理和展示。第一种是对历史数据进行处理和展示，第二种是对实时数据进行处理和展示，第三种是结合档案数据、业务数据对实时数据进行展示。其中第一种业务场景，采用常用的技术手段，从ClickHouse数据库中获取数据进行处理和展示即可。第二、第三种业务场景，则需要采用定时轮询Redis数据库或接收Redis数据库广播信息的方式，以确保能够及时有效的获取到实时更新的数据。第三种业务场景，属于典型的IT和OT融合的场景。在该场景中，需要搭配调用业务区的Jfinal、JDBCClient和Jedis组件，来同时获取档案数据、业务数据和实时设备检测数据。获取到这几类数据后，即可根据具体的业务需求，来实现设备实时监测与业务管理联动的高级应用。
应用具体包括：综合停电执行监控、设备跳闸反措。
设备跳闸反措具体为：定时读取Redis数据库中所有设备的实时运行状态；当侦测到某设备当前运行状态为异常数值时，则视为该设备出现跳闸情况，将在页面上通过弹窗展示或触发反措管理功能的方式，实现设备跳闸信息的提醒和管理。通过获取和分析设备实时监测数据来监控设备故障跳闸情况，当发现设备跳闸时，由电网运行管理人员制定反事故措施，下发至对应的设备维护单位和维护人员。维护人员完成措施执行后，填报和反馈执行结果，再由电网运行管理人员对反措效果进行评价和归档，完成完整的设备跳闸反措流程。具体如下：
（1）如图8所示，获取OCS***推送的设备实时监测数据，侦测和识别设备跳闸情况，将识别结果进行展示。
（2）如图9所示，对设备跳闸进行反措管理，在功能页面上，录入事故处理措施，完成设备跳闸识别到事故处理的完整流程。
综合停电执行监控的功能页面如图10所示，设备检修管理流程的执行环节，在调度员完成对设备的所有操作后，需要在综合停电管理页面，录入相应的操作执行信息，包括操作时间，操作步骤，操作的对象等信息。通过获取设备实时监测数据，可在该页面中，将设备实际的运行情况信息一并显示。通过对比录入的操作信息和设备实际运行状态的变化情况，可有效的判断录入信息的准确性。以此来确保设备检修操作的规范性，监督操作步骤是否符合要求。以此进一步保障电网运行安全稳定。
本发明不局限于以上所述的具体实施方式，以上所述仅为本发明的较佳实施案例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.电网调度实时监测数据与业务管理数据融合的实现方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：实时数据采集：OCS***实时采集设备实时监测数据并将设备实时监测数据推送至Kafka实时管道；
S2：实时数据计算：对Kafka实时管道推送的设备实时监测数据进行流计算，将接收到的设备实时监测数据进行信息分组、重组、计算、汇总，转换生成可识别的、符合业务应用的实时数据存储至Redis内存数据库中；
S3：数据匹配及应用：将计算后的实时监测数据与业务管理数据进行关联后，提供至数据应用层进行展示和应用。
2.根据权利要求1所述的电网调度实时监测数据与业务管理数据融合的实现方法，其特征在于：所述步骤S2中是采用Flink流式计算框架对实时监测数据进行流计算。
3.根据权利要求2所述的电网调度实时监测数据与业务管理数据融合的实现方法，其特征在于：所述步骤S2中实时数据计算的具体步骤如下：
S21：设备实时监测数据通过kafka接口的Producer和Broker组件将数据进行对外推送；
S22：Flink流式计算框架的Consumer组件接收Kafka接口推送来的数据，Flink流式计算框架采取并行消费模式，将乱序的设备实时监测数据通过Map算子生成信息***常用的DataStream格式数据；
S23：将设备实时监测数据中的设备ID作为关键值，对设备实时监测数据进行重新排序，并经由分组和聚合后，实现数据的结构化，排列出所有设备的运行状态，形成以时间断面为分组依据，对设备运行状态数据进行分组；Flink流式计算框架源源不断地获取和转换设备实时监测数据，并将设备运行状态数值实时更新至Redis数据库中。
4.根据权利要求1所述的电网调度实时监测数据与业务管理数据融合的实现方法，其特征在于：所述应用具体包括：综合停电执行监控、设备跳闸反措。
5.根据权利要求4所述的电网调度实时监测数据与业务管理数据融合的实现方法，其特征在于：所述设备跳闸反措具体为：定时读取Redis数据库中所有设备的实时运行状态；当侦测到某设备当前运行状态为异常数值时，则视为该设备出现跳闸情况，将在页面上通过弹窗展示或触发反措管理功能的方式，实现设备跳闸信息的提醒和管理。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20200915 |