CN108074044A - 一种电力设备状态监测评价与指挥方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及电力设备运维管理的技术领域，更具体地，涉及一种电力设备状态监测评价与指挥方法，包括数据接入的过程、数据融合的过程、数据存储的过程、数据访问的过程以及构建应用体系的过程，构建了低度耦合的电力设备状态监测、状态评价和生产指挥三级业务应用体系。本发明基于分布式消息队列、插件化数据采集技术、存储优化技术、跨库访问引擎，构建坚实的电力设备状态数据基础，并在此基础上实现状态监测、状态评价、生产指挥等功能，能够有效提高设备运维管理效率、提升设备运维管理能力。
Description
技术领域
本发明涉及电力设备运维管理的技术领域，更具体地，涉及一种电力设备状态监测评价与指挥方法。
背景技术
随着电网规模的不断扩大，电力输变电设备数量也在快速增长，供电可靠性的要求日益提高，地市局设备运维人员的工作强度不断增大。电力设备状态数据包括生产运维类、负载运行类、在线监测类、气象环境类等数据。这些数据来源于不同的系统，结构各异，且随着电力信息化的推进，电力设备状态数据的规模和种类也在快速增长。
传统的数据管理和处理模式很难满足数据来源复杂、数据规模巨大、数据结构多样、数据应用多变的需求，而基于传统数据管理和处理模式的电力设备状态管控及运维管理系统也面临数据质量基础差、跨业务数据应用难、数据服务响应慢等问题，导致实际应用效果不理想。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种电力设备状态监测评价与指挥方法，基于分布式消息队列、插件化数据采集技术、存储优化技术、跨库访问引擎，构建坚实的电力设备状态数据基础，实现状态监测、状态评价、生产指挥等功能，能够有效提高设备运维管理效率、提升设备运维管理能力。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
提供一种电力设备状态监测评价与指挥方法，包括以下过程：
数据接入：在电力设备运维管理系统中，采用基于Kafka分布式消息队列的数据接入框架接入电力设备状态数据，并将所述电力设备状态监测数据临时存储在消息队列中，解除数据接入和数据处理环节的耦合；
数据融合：采用插件化数据采集接入方式实现接入的电力设备状态数据的统一融合，其中电力设备状态数据来源于不同的外部源系统；
数据存储：采用SSD固态硬盘和HHD机械硬盘组合存储方式，对统一融合后的电力设备状态数据进行优化存储；
数据访问：基于混合存储架构的数据查询方法，实现多源异构数据混合存储的统一标准SQL数据查询；
构建应用体系：通过访问和操作经优化存储的电力设备状态数据来构建电力设备状态监测、状态评价和生产指挥三级业务应用体系，电力设备状态监测对电力设备运行状态进行实时掌握和判断，电力设备状态评价对电力设备状态数据的多维度挖掘分析与综合评价，电力设备生产指挥根据电力设备综合状态评价结果制定设备策略和工作计划实现电力设备的生产指挥。
本发明的电力设备状态监测评价与指挥方法，基于分布式消息队列、插件化数据采集技术、存储优化技术、跨库访问引擎，构建坚实的电力设备状态数据基础，并在此基础上实现状态监测、状态评价、生产指挥等功能，能够有效提高设备运维管理效率、提升设备运维管理能力。
优选地，所述电力设备状态监测数据为多源异构数据，包括结构化数据、时序类数据及非结构化数据；所述结构化数据包括生产管理系统的台账数据、巡视数据、检修数据、试验数据以及缺陷数据，所述时序类数据包括调度自动化系统的运行数据以及油色谱气体含量在线监测数据，所述非结构化数据包括测温图像和局放谱图。数据来源复杂，数据报文类型和数据接入处理的复杂度也各不相同，而且数据采集的周期疏密不一，存在短时间内数据井喷产生的现象。针对此现象，本发明采用基于Kafka分布式消息队列的数据接入方法。Kafka是一个分布式高吞吐量的开源消息系统，通过降低消息队列系统的复杂性，提高数据接入的性能、扩展性和吞吐量。基于Kafka 消息队列的数据接入框架，在海量状态监测数据批量处理时，把数据临时存储在消息队列中，解除数据接入和数据处理环节的耦合，后端处理速度不会影响前端监测数据的接入，从而解决前端监测数据产生速度很快，而后端处理速度跟不上所导致的整个系统处理性能下降的问题。
优选地，数据融合过程按照如下步骤实施：
S1. 根据源系统的通信方式接入源系统的电力设备状态数据，支持的通信方式包括接口方式、规约方式以及文件传输方式；
S2. 对接入的电力设备状态数据进行数据转换；
S3. 获取预先配置好的源系统与电力设备运维管理系统的模型映射关系；
S4. 根据模型映射数据，将源系统的电力设备状态数据转换为符合电力设备运维管理系统要求的数据标准格式；
S5. 将转换融合后的设备状态数据存入数据库中。
采用插件化数据采集接入方式，可以保证各源系统的数据采集接入互不影响，同时也便于后续接入新系统数据，满足开放性需求。
优选地，数据存储过程的优化策略如下：
（1）对需要持续写入和频繁查询的海量时序数据，采用在SSD固态硬盘部署时序数据库进行存储，以满足时序数据高速读写的需求；
（2）为避免SSD固态硬盘掉电数据丢失的风险，同时在HDD机械硬盘进行时序数据的备份存储；
（3）采用在HDD机械硬盘上部署分布式文件系统、行式数据库、列式数据库，保存其他电力设备状态数据。
固态存储技术 (SSD)相较于传统的机械硬盘，由于没有磁盘的机械转动，寻址速度大大提高，尤其在随机读写较多的应用环境下，性能会大大提升。
优选地，电力设备状态监测包括电力设备运行状态的实时监测、告警及预警信息的发布；电力设备运行状态进行实时掌握和判断的内容包括设备不同监测类型信息的多维度查询统一、监测信息的趋势对比分析以及对设备异常运行状态的告警、告警处理、告警信息统计查询。
优选地，电力设备状态数据的多维度挖掘分析与综合评价的内容包括综合气象环境信息、巡视信息、在线数据、离线数据、带电检测数据、运行工况、设备关键信息以及视频监控信息，固化设备状态评价流程，实现设备基准状态评价和设备综合状态评价等功能。
优选地，电力设备生产指挥过程的设备策略制定的维度包括设备运维、检修、技改、大修、基建以及电网运行方式，通过技术监督督促各有关部门根据策略制定相应的工作计划，实现工作计划闭环管控、异常设备诊断、技术情报支持等数据应用分析功能。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
（1）本发明的数据接入基于分布式消息队列，解除数据接入和数据处理环节的耦合，后端处理速度不会影响前端监测数据的接入，从而解决前端监测数据产生速度很快，而后端处理速度跟不上所导致的整个系统处理性能下降的问题。
（2）本发明的数据融合采用插件化数据采集接入方式，可以保证各源系统的数据采集接入互不影响，同时也便于后续接入新系统数据，满足开放性需求。
（3）本发明的数据访问基于混合存储架构的数据查询方法，能够实现混合储存架构的统一标准访问，有效提高混合储存架构的数据查询效率，大大减少数据查询成本，有效支撑电力设备状态数据分析的各类业务应用。
附图说明
图1为本发明的电力设备状态监测评价与指挥方法的流程示意图。
图2为电力设备状态数据统一融合的流程示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明作进一步的说明。其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本专利的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
实施例1
如图1至图2所示为本发明的电力设备状态监测评价与指挥方法的第一实施例，包括以下过程：
1．数据接入
电力设备状态数据属于典型的多源异构数据，主要包括三类：一是结构化数据，如生产管理系统的台账、巡视、检修、试验、缺陷等数据；二是时序类数据，如调度自动化系统的有功、无功、电压、电流、负载等运行数据，以及油色谱气体含量等在线监测数据；三是非结构化数据，如测温图像、局放谱图等数据。数据来源复杂，数据报文类型和数据接入处理的复杂度也各不相同，而且数据采集的周期疏密不一，存在短时间内数据井喷产生的现象。
针对此特征，本发明采用基于Kafka分布式消息队列的数据接入方法。Kafka是一个分布式高吞吐量的开源消息系统，通过降低消息队列系统的复杂性，提高数据接入的性能、扩展性和吞吐量。基于Kafka 消息队列的数据接入框架，在海量状态监测数据批量处理时，把数据临时存储在消息队列中，解除数据接入和数据处理环节的耦合，后端处理速度不会影响前端监测数据的接入，从而解决前端监测数据产生速度很快，而后端处理速度跟不上所导致的整个系统处理性能下降的问题。
2．数据融合
电力设备状态数据来源于不同的信息系统，各系统采用的电力设备模型和标识存在差异，提供数据的通信方式也各不相同。因此，本发明采用插件化数据采集接入方式，实现电力设备状态数据的统一融合，如附图2所示，具体步骤如下：
S1. 根据源系统的通信方式接入源系统的电力设备状态数据，支持的通信方式包括接口方式、规约方式以及文件传输方式；
S2. 对接入的电力设备状态数据进行数据转换；
S3. 获取预先配置好的源系统与电力设备运维管理系统的模型映射关系；
S4. 根据模型映射数据，将源系统的电力设备状态数据转换为符合电力设备运维管理系统要求的数据标准格式；
S5. 将转换融合后的设备状态数据存入数据库中。
采用插件化数据采集接入方式，可以保证各源系统的数据采集接入互不影响，同时也便于后续接入新系统数据，满足开放性需求。
3．数据存储
针对电力设备状态数据和存储设备的特点，为兼顾速度和数据安全需求，本发明采用SSD固态硬盘和HDD机械硬盘组合存储方式，并采用以下优化存储策略：
（1）对需要持续写入和频繁查询的海量时序数据，采用在SSD固态硬盘部署时序数据库进行存储，以满足时序数据高速读写的需求；
（2）为避免SSD固态硬盘掉电数据丢失的风险，同时在HDD机械硬盘进行时序数据的备份存储；
（3）采用在HDD机械硬盘上部署分布式文件系统、行式数据库、列式数据库，保存其他电力设备状态数据。
4. 数据访问
在上述优化存储的方式下，关系数据库和时序数据库存在接口不统一、操作分离的问题，导致需要同时基于关系数据和时序数据开展的业务应用得不到高效支持。本发明采用基于混合存储架构的数据查询方法，支持关系数据库和时序数据库混合存储的统一标准SQL数据查询，实现混合储存架构的统一标准访问，有效提高混合储存架构的数据查询效率，大大减少数据查询成本，有效支撑电力设备状态数据分析的各类业务应用。
5. 构建应用体系
基于上述数据管理和处理模式，本发明构建了低度耦合的电力设备状态监测、状态评价和生产指挥三级业务应用体系，通过访问和操作经优化存储的电力设备状态数据来实现各业务应用的功能。其中：
1）设备状态监测：主要实现电力设备运行状态的实时监测、告警及预警信息的发布，对设备运行状态进行实时掌握和判断，包括设备不同监测类型监测信息的多维查询统一，监测信息的趋势、对比等分析，以及对设备异常运行状态的告警、告警处理及告警信息统计查询等功能。
2）设备状态评价：主要实现对电力设备状态数据的多维度挖掘分析与综合评价，如综合气象环境信息、巡视信息、在线数据、离线数据、带电检测数据、运行工况、设备关键信息、视频监控信息等数据，固化设备状态评价流程，实现设备基准状态评价和设备综合状态评价等功能。
3）生产指挥：主要实现电力设备运行问题的总结和分析，根据设备综合状态评价结果，从设备运维、检修、技改、大修、基建、电网运行方式等维度制定设备策略，通过技术监督督促各有关部门根据策略制定相应的工作计划，实现工作计划闭环管控、异常设备诊断、技术情报支持等数据应用分析功能。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。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，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种电力设备状态监测评价与指挥方法，其特征在于，包括以下过程：
数据接入：在电力设备运维管理系统中，采用基于Kafka分布式消息队列的数据接入框架接入电力设备状态数据，并将所述电力设备状态监测数据临时存储在消息队列中，解除数据接入和数据处理环节的耦合；
数据融合：采用插件化数据采集接入方式实现接入的电力设备状态数据的统一融合，其中电力设备状态数据来源于不同的外部源系统；
数据存储：采用SSD固态硬盘和HHD机械硬盘组合存储方式，对统一融合后的电力设备状态数据进行优化存储；
数据访问：基于混合存储架构的数据查询方法，实现多源异构数据混合存储的统一标准SQL数据查询；
构建应用体系：通过访问和操作经优化存储的电力设备状态数据来构建电力设备状态监测、状态评价和生产指挥三级业务应用体系，电力设备状态监测对电力设备运行状态进行实时掌握和判断，电力设备状态评价对电力设备状态数据的多维度挖掘分析与综合评价，电力设备生产指挥根据电力设备综合状态评价结果制定设备策略和工作计划实现电力设备的生产指挥。
2.根据权利要求1所述的电力设备状态监测评价与指挥方法，其特征在于，所述电力设备状态监测数据为多源异构数据，包括结构化数据、时序类数据及非结构化数据；所述结构化数据包括生产管理系统的台账数据、巡视数据、检修数据、试验数据以及缺陷数据，所述时序类数据包括调度自动化系统的运行数据以及油色谱气体含量在线监测数据，所述非结构化数据包括测温图像和局放谱图。
3.根据权利要求1所述的电力设备状态监测评价与指挥方法，其特征在于，数据融合过程按照如下步骤实施：
S1. 根据源系统的通信方式接入源系统的电力设备状态数据，支持的通信方式包括接口方式、规约方式以及文件传输方式；
S2. 对接入的电力设备状态数据进行数据转换；
S3. 获取预先配置好的源系统与电力设备运维管理系统的模型映射关系；
S4. 根据模型映射数据，将源系统的电力设备状态数据转换为符合电力设备运维管理系统要求的数据标准格式；
S5. 将转换融合后的设备状态数据存入数据库中。
4.根据权利要求1所述的电力设备状态监测评价与指挥方法，其特征在于， 数据存储过程的优化策略如下：
（1）对需要持续写入和频繁查询的海量时序数据，采用在SSD固态硬盘部署时序数据库进行存储，以满足时序数据高速读写的需求；
（2）为避免SSD固态硬盘掉电数据丢失的风险，同时在HDD机械硬盘进行时序数据的备份存储；
（3）采用在HDD机械硬盘上部署分布式文件系统、行式数据库、列式数据库，保存其他电力设备状态数据。
5.根据权利要求1至4任一项所述的电力设备状态监测评价与指挥方法，其特征在于，电力设备状态监测包括电力设备运行状态的实时监测、告警及预警信息的发布；电力设备运行状态进行实时掌握和判断的内容包括设备不同监测类型信息的多维度查询统一、监测信息的趋势对比分析以及对设备异常运行状态的告警、告警处理、告警信息统计查询。
6.根据权利要求1至4任一项所述的电力设备状态监测评价与指挥方法，其特征在于，电力设备状态数据的多维度挖掘分析与综合评价的内容包括综合气象环境信息、巡视信息、在线数据、离线数据、带电检测数据、运行工况、设备关键信息以及视频监控信息。
7.根据权利要求1至4任一项所述的电力设备状态监测评价与指挥方法，其特征在于，电力设备生产指挥过程的设备策略制定的维度包括设备运维、检修、技改、大修、基建以及电网运行方式。
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