CN111864897A - 基于容器云微服务架构的分布式电力网络拓扑分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了基于容器云微服务架构的分布式电力网络拓扑分析方法，包括：根据各站点内网络节点的连通关系，基于分布式并行算法对各个站点进行第一级连通分析；通过分布式消息处理***，将所述第一级连通分析得到的结果传送到控制中心；根据各站点间的连通关系，基于分布式并行算法，通过所述控制中心进行第二级连通分析；根据以上两级连通分析的结果，分析得到电力网络中所有网络节点的连通关系。通过分布式并行算法，分为两级连通分析，减少了控制中心的计算量，同时基于容器云微服务架构增强***的弹性扩展性。
Description
技术领域
本发明属于电力***拓扑分析领域，尤其涉及基于容器云微服务架构的分布式电力网络拓扑分析方法。
背景技术
地铁的综合监控***集成了电力监控***PSCADA子***，控制中心、车站控制室、变电所实现两级管理三级控制的架构，实现变电所主要供电设备及接触网(轨)等电力设备运行情况的分层分布远程实时监视和控制，处理供电***的各种异常事故及报警事件，保障地铁的正常运行。传统的网络拓扑分析一般是将拓扑结构表述为链表关系，基于串联的计算，把车站控制室和变电所的实时数据采集后，通过网络统一在控制中心对整个电力线路的网络拓扑进行分析。随着网络规模的增加，对计算资源也会提出更高的要求，难以保证实时性，并会因为数据和算法的高度耦合而导致***的弹性扩展性差，需要进行大量测试，浪费人力和时间。
发明内容
为了解决现有技术中存在的缺点和不足，本发明提出了基于容器云微服务架构的分布式电力网络拓扑分析方法。
本发明的技术方案包括：
根据各站点内网络节点的连通关系，基于分布式并行算法对各个站点进行第一级连通分析；
通过分布式消息处理***，将所述第一级连通分析得到的结果传送到控制中心；
根据各站点间的连通关系，基于分布式并行算法，通过所述控制中心进行第二级连通分析；
根据以上两级连通分析的结果，分析得到电力网络中所有网络节点的连通关系。
可选的，所述站点包括电力网络中部署的各个车站以及变电所。
可选的，所述网络节点包括电力网络***中的各个电力元件、断路器以及开关。
可选的，所述基于分布式并行算法对各个站点进行第一级连通分析，其中所述分布式并行算法为加权连通算法，具体包括：
S1：对电力网络中的所述网络节点排序，形成网络节点编号；
S2：选定一个网络节点作为根节点；
S3：按照所述网络节点编号的顺序，分析所述电力网络中的网络节点连通性；
S4：将与所述根节点连通的网络节点作为所述根节点的叶节点，与所述根节点构建成一个树；
S5：将未与所述根节点连通的网络节点作为孤立节点；
S6：选定一个新的网络节点作为新的根节点，重复S3-S5中所述的分析过程，直至所有网络节点遍历结束；
S7：将得到的树合并为若干个站内连通集合，与未包含在所述站内连通集合中的所述孤立节点共同作为所述第一级连通分析的结果输出。
可选的，所述加权连通算法中构建的树的高度为2。
可选的，所述分布式消息处理***为kafka轻量级流计算消息***，具体传送过程包括：
通过部署在kafka***中的代理服务器，接收所述第一级连通分析的结果；
通过kafka***中的集群管理***，将所述结果传送到控制中心。
可选的，所述基于分布式并行算法，通过所述控制中心进行第二级连通分析，其中所述分布式并行算法为加权连通算法，具体包括：
S1：对电力网络中的所有站点排序，形成站点编号；
S2：选定一个站点作为根站点；
S3：按照所述站点编号的顺序，使用搜索算法分析所述电力网络中的站点连通性；
S4：将与所述根站点连通的站点作为所述根站点的叶站点，与所述根站点构建成一个树；
S5：将未与所述根站点连通的站点作为孤立站点；
S6：选定一个新的站点作为根站点，重复S3～S5中所述的分析过程，直至所有站点遍历结束；
S7：将得到的树合并为若干个站点连通集合，与未包含在所述站点连通集合中的所述孤立站点共同作为所述第二级连通分析的结果输出。
可选的，所述根据以上两级连通分析的结果，分析得到电力网络中所有网络节点的连通关系，包括：
根据所述第二级连通分析的结果确定站点之间的连通关系；
根据所述第一级连通分析的结果以及所述站点之间的连通关系，确定不同站内的网络节点之间的连通关系，得到所有网络节点的连通关系。
可选的，所述分布式并行算法基于容器云微服务架构部署到服务器上，所述容器云微服务架构是通过容器技术构建的。
可选的，所述布式并行算法基于容器云微服务架构部署到相应服务器上包括：
对已部署完成的站点，在本地服务器部署配有基于该站点的分布式并行算法的容器；
对于尚未部署完成的车站，在控制中心暂时部署基于该站点的分布式并行算法的容器。
本发明提供的技术方案带来的有益效果是：
通过分布式并行算法使网络拓扑分析分为两级连通性计算，由于采用了优化的加权连通算法和数据结构，在控制中心进行二级连通分析的计算量随车站数量的增加而增加的计算量是在可控范围内的，实时性能够得到保证。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提出的基于容器云微服务架构的分布式电力网络拓扑分析方法的流程示意图；
图2为分布式并行算法流程图。
具体实施方式
为使本发明的结构和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的结构作进一步地描述。
实施例一
如图1所示，所述基于微服务架构分布式流处理的电力网络拓扑分析方法包括：
S101：根据各站点内网络节点的连通关系，基于分布式并行算法对各个站点进行第一级连通分析；
S102：通过分布式消息处理***，将所述第一级连通分析得到的结果传送到控制中心；
S103：根据各站点间的连通关系，基于分布式并行算法，通过所述控制中心进行第二级连通分析；
S104：根据以上两级连通分析的结果，分析得到电力网络中所有网络节点的连通关系。
在本实施例中，所述站点包括电力网络中部署的各个车站以及变电所。
在本实施例中，所述网络节点即为所述***中的电力元件、变压器、断路器、开关以及整合的线路模块。所述电力网络拓扑分析包括电力监控***PSCADA中的网络拓扑着色功能，可根据电力元件的连接关系以及断路器、开关的开合状态，进行连通性计算，以不同颜色标识电力元件的带电状态，帮助工作人员直观地实时监控电力***的状态。
在本实施例中，所述分布式并行算法，其流程如图2所示，包括：
S1：对网络G中的所述节点V排序，形成节点V的编号；
S2：选定一个节点Vi作为根节点；
S3：按照节点的编号顺序，使用搜索算法分析所述G中的节点的连通性；
S4：将与所述根节点Vi连通的节点作为Vi的叶节点，与所述根节点构成一高度为2的树；
S5：将未与所述根节点Vi连通的节点作为孤立节点；
S6：判断网络G的遍历是否结束，若未结束，则选定一个新的节点Vi+1作为新的根节点，重复S3-S5中所述的遍历过程，直至所有节点遍历结束；
S7：将得到的树合并为若干个连通集合，所述连通集合即为网络G中具有连通性的节点的集合，与未包含在所述连通集合中的所述孤立节点共同作为所述结果输出。
所述加权连通算法中构建的树的高度为2，与传统的算法相比，压缩了树的高度，降低了构建的树的复杂程度，便于后续连通分析结果的整合。
因此，在本实施例中，所述基于分布式并行算法对各个站点进行第一级连通分析，其中所述分布式并行算法为加权连通算法，包括：
S1：对电力网络中的所述网络节点排序，形成网络节点编号；
S2：选定一个网络节点作为根节点；
S3：按照所述网络节点编号的顺序，分析所述电力网络中的网络节点连通性；
S4：将与所述根节点连通的网络节点作为所述根节点的叶节点，与所述根节点构建成一个树；
S5：将未与所述根节点连通的网络节点作为孤立节点；
S6：选定一个新的网络节点作为新的根节点，重复S3-S5中所述的分析过程，直至所有网络节点遍历结束；
S7：将得到的树合并为若干个站内连通集合，与未包含在所述站内连通集合中的所述孤立节点共同作为所述第一级连通分析的结果输出。
通过优化的分布式并行算法，将电力网络分为两级连通性计算，首先以站点为单位，分别对每个站点内所述网络节点的连通性进行分析，并在各站点内对树的结构进行优化处理。虽然增加了各站点的计算量，但站点内的网络节点是有限的，因此所述第一级连通分析的计算量是可控的。同时由于在所述第一级连通分析时已经对数据进行了优化处理，在控制中心进行第二级连通分析时的计算量减少了，对控制中心的计算资源要求仅随着站点数量的增加而增加，确保总的网络连通分析时间在可控范围内，能够保证实时性。
在本实施例中，第一级连通分析的结果通过kafka轻量级流计算消息***进行数据传输。所述kafka轻量级流计算消息***是一个分布式消息***，具有高水平拓展和高吞吐量的特点。作为一个开源软件部署到电力网络拓扑分析***中，传送过程包括：向kafka集群中的代理服务器发送数据消息；将所述数据信息缓存在指定分区的消息队列中；所述控制中心从所述消息队列中提取数据信息。在本实施例中，通过部署在kafka***中的代理服务器，接收所述第一级连通分析的结果，即第一级连通分析的S7中的连通集合和孤立节点；通过kafka***中的集群管理***，将连通集合和孤立节点传送到控制中心。
通过kafka轻量级流计算消息***，可实现分布式实时数据传送与数据备份，替代传统网络连通拓扑分析架构中的实时数据库。
所述基于分布式并行算法，通过所述控制中心进行第二级连通分析，其中所述分布式并行算法为加权连通算法，具体包括：
S1：对电力网络中的所有站点排序，形成站点编号；
S2：选定一个站点作为根站点；
S3：按照所述站点编号的顺序，使用搜索算法分析所述电力网络中的站点连通性；
S4：将与所述根站点连通的站点作为所述根站点的叶站点，与所述根站点构建成一个树；
S5：将未与所述根站点连通的站点作为孤立站点；
S6：选定一个新的站点作为根站点，重复S3～S5中所述的分析过程，直至所有站点遍历结束；
S7：将得到的树合并为若干个站点连通集合，与未包含在所述站点连通集合中的所述孤立站点共同作为所述第二级连通分析的结果输出。
所述第二级连通分析采用的分布式并行算法与第一级连通分析相同，只是将分析对象由每个站点的电力网络内的网络节点改为每个站点。由于站点的数量的是有限的，因此第二级连通分析的计算量也是可控的。
先通过第一级连通分析，分析每个站点内的网络节点的连通关系，再通过第二级连通分析分析每个站点之间的连通关系，将原本拓扑结构复杂、计算量繁重的整个电力网络拓扑拆分为网络节点和站点两级，优化了数据结构，区别于传统算法中直接对整个网络拓扑中的网络节点进行连通性分析。通过分布式的计算思想分别对网络节点和站点进行分析，降低了计算压力。这样，即使后期增加了站点和网络节点，其对于每个站点来说还是可控的计算量，避免了因车站数量增加而造成控制中心计算能力不足的情况发生。
所述根据以上两级连通分析的结果，分析得到电力网络中所有网络节点的连通关系，包括：根据所述第二级连通分析的结果确定站点之间的连通关系；根据所述第一级连通分析的结果以及所述站点之间的连通关系，确定不同站内的网络节点之间的连通关系，得到所有网络节点的连通关系。
由于在第一级连通分析中已经确认了连通的网络节点，因此只要在第二级连通分析中确定连通的站点，就能确定连通的站点中连通的网络节点都是相互连通的。例如，站点S1中包含网络节点V1、V2、V3、V4，其中V1和V3连通，站点S2中包含网络节点V5、V6、V7，其中V6和V7连通，由于站点S1和站点S2相互连通，因此V1、V3、V6和V7都相互连通。
在本实施例中，所述分布式并行算法基于容器云微服务架构部署到服务器上，所述容器云微服务架构是通过容器技术构建的。由于轨道交通***中各个站点应用的分布式并行算法高度耦合，将所述算法打包进相应容器中，在实际部署时，每增加一个站点即可通过在本地服务器部署所述容器。
所述分布式并行算法基于容器云微服务架构部署到相应服务器上包括：对已部署完成的站点，在本地服务器部署配有基于该站点的分布式并行算法的容器；对于尚未部署完成的车站，在控制中心暂时部署基于该站点的分布式并行算法的容器。
通过部署容器的方式，确保测试和生产环境的一致，具备弹性扩展的能力，实现快速部署，满足轨道交通***施工过程中对站点单独测试的要求以及轨道线路扩展变更的需求，节省部署和测试仿真时间，实现快速部署电力网络拓扑分析***。
以上所述仅为本发明的实施例，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、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.基于容器云微服务架构的分布式电力网络拓扑分析方法，其特征在于，所述方法包括：
根据各站点内网络节点的连通关系，基于分布式并行算法对各个站点进行第一级连通分析；
通过分布式消息处理***，将所述第一级连通分析得到的结果传送到控制中心；
根据各站点间的连通关系，基于分布式并行算法，通过所述控制中心进行第二级连通分析；
根据以上两级连通分析的结果，分析得到电力网络中所有网络节点的连通关系。
2.根据权利要求1所述的基于容器云微服务架构的分布式电力网络拓扑分析方法，其特征在于，所述站点包括电力网络中部署的各个车站以及变电所。
3.根据权利要求1所述的基于容器云微服务架构的分布式电力网络拓扑分析方法，其特征在于，所述网络节点包括电力网络***中的各个电力元件、断路器以及开关。
4.根据权利要求1所述的基于容器云微服务架构的分布式电力网络拓扑分析方法，其特征在于，所述基于分布式并行算法对各个站点进行第一级连通分析，其中所述分布式并行算法为加权连通算法，具体包括:
S1：对电力网络中的所述网络节点排序，形成网络节点编号；
S2：选定一个网络节点作为根节点；
S3：按照所述网络节点编号的顺序，分析所述电力网络中的网络节点连通性；
S4：将与所述根节点连通的网络节点作为所述根节点的叶节点，与所述根节点构建成一个树；
S5：将未与所述根节点连通的网络节点作为孤立节点；
S6：选定一个新的网络节点作为新的根节点，重复S3-S5中所述的分析过程，直至所有网络节点遍历结束；
S7：将得到的树合并为若干个站内连通集合，与未包含在所述站内连通集合中的所述孤立节点共同作为所述第一级连通分析的结果输出。
5.根据权利要求4所述的基于容器云微服务架构的分布式电力网络拓扑分析方法，其特征在于，所述加权连通算法中构建的树的高度为2。
6.根据权利要求1所述的基于容器云微服务架构的分布式电力网络拓扑分析方法，其特征在于，所述分布式消息处理***为kafka轻量级流计算消息***，具体传送过程包括：
通过部署在kafka***中的代理服务器，接收所述第一级连通分析的结果；
通过kafka***中的集群管理***，将所述结果传送到控制中心。
7.根据权利要求1所述的基于容器云微服务架构的分布式电力网络拓扑分析方法，其特征在于，所述基于分布式并行算法，通过所述控制中心进行第二级连通分析，其中所述分布式并行算法为加权连通算法，具体包括：
S1：对电力网络中的所有站点排序，形成站点编号；
S2：选定一个站点作为根站点；
S3：按照所述站点编号的顺序，使用搜索算法分析所述电力网络中的站点连通性；
S4：将与所述根站点连通的站点作为所述根站点的叶站点，与所述根站点构建成一个树；
S5：将未与所述根站点连通的站点作为孤立站点；
S6：选定一个新的站点作为根站点，重复S3～S5中所述的分析过程，直至所有站点遍历结束；
S7：将得到的树合并为若干个站点连通集合，与未包含在所述站点连通集合中的所述孤立站点共同作为所述第二级连通分析的结果输出。
8.根据权利要求1所述的基于容器云微服务架构的分布式电力网络拓扑分析方法，其特征在于，所述根据以上两级连通分析的结果，分析得到电力网络中所有网络节点的连通关系，包括：
根据所述第二级连通分析的结果确定站点之间的连通关系；
根据所述第一级连通分析的结果以及所述站点之间的连通关系，确定不同站内的网络节点之间的连通关系，得到所有网络节点的连通关系。
9.根据权利要求1所述的基于容器云微服务架构的分布式电力网络拓扑分析方法，其特征在于，所述分布式并行算法基于容器云微服务架构部署到服务器上，所述容器云微服务架构是通过容器技术构建的。
10.根据权利要求9所述的基于容器云微服务架构的分布式电力网络拓扑分析方法，其特征在于，所述分布式并行算法基于容器云微服务架构部署到相应服务器上包括：
对已部署完成的站点，在本地服务器部署配有基于该站点的分布式并行算法的容器；
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