CN108574729A - 一种智能变电站云系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种智能变电站云系统，包括智能变电站信息汇聚层、云存储平台、云服务计算中心；所述智能变电站信息汇聚层由若干智能变电站传输的信息汇聚构成，汇聚各智能变电站在运行过程中收集和产生的大量实时数据以及各智能变电站在长期的业务发展过程中积累下来的海量历史数据，并将这些数据传输给所述云存储平台分别进行存储和处理；所述云存储平台存储的实时数据和历史数据被所述云服务计算中心调用，分别用于对各智能变电站进行调度管理、监控和计算。
Description
技术领域
本发明涉及变电站领域，具体涉及一种智能变电站云系统。
背景技术
智能电网建设包含电力系统的发、输、变、配、用、调度六个环节，覆盖所有电压等级，产生大量且多样的海量数据，如何对这些数据进行及时有效的存储、分析、处理及反馈，是智能电网面临的重要挑战。云计算技术通过整合虚拟化架构、优化大规模异构信息和资源，采用分布式存储架构存储和管理海量数据，能够有效提高电网中资源利用率，提升系统利用率、扩展性与集成应用能力，降低系统建设运营成本，为智能电网中海量数据的存储和并发处理提供动态、可扩展和处理能力强大的计算分析平台，增强公司生产集约化和管理现代化水平。
发明内容
针对上述问题，本发明提供一种智能变电站云系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
提供了一种智能变电站云系统，包括智能变电站信息汇聚层、云存储平台、云服务计算中心；所述智能变电站信息汇聚层由若干智能变电站传输的信息汇聚构成，汇聚各智能变电站在运行过程中收集和产生的大量实时数据以及各智能变电站在长期的业务发展过程中积累下来的海量历史数据，并将这些数据传输给所述云存储平台分别进行存储和处理；所述云存储平台存储的实时数据和历史数据被所述云服务计算中心调用，分别用于对各智能变电站进行调度管理、监控和计算。
优选地，所述云服务计算中心包括云资源调度管理、云服务监控、云并行计算环境、云业务应用服务接口和云数据ETL；所述云资源调度管理按照任务规划调用智能变电站系统的软硬件资源，维护任务之间的依赖性和关联；所述云服务监控负责监控智能变电站业务系统运行状态、业务应用以及MapReduce任务的运行情况；所述云并行计算环境承载并运行智能变电站业务应用的MapReduce计算环境，并为并行ETL提供支撑环境；所述云业务应用服务接口以服务的形式对外部系统提供接口，支持包括智能变电站各类数据的复杂查询、大规模分析计算在内的业务应用；所述云数据ETL用于对接收的各智能变电站的实时数据和历史数据进行抽取、转换和装载。
优选地，所述智能变电站均包括过程层设备、间隔层设备和站控层设备；所述过程层设备通过过程层网络与所述间隔层设备之间进行智能变电站内部数据的传输，所述间隔层设备通过站内系统服务总线与所述站控层设备之间进行智能变电站内部数据的传输。
本发明的有益效果为：可以充分的整合智能变电站系统内部的计算处理和储存资源,极大提高智能变电站数据处理和交互能力，为智能电网提供有力的支撑。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明一个示例性实施例的智能变电站云系统的结构示意框图；
图2是本发明一个示例性实施例的云服务计算中心的结构示意框图。
附图标记：
智能变电站信息汇聚层1、云存储平台2、云服务计算中心3、云资源调度管理10、云服务监控20、云并行计算环境30、云业务应用服务接口40、云数据ETL50。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1，本实施例提供的一种智能变电站云系统，包括智能变电站信息汇聚层1、云存储平台2、云服务计算中心3；所述智能变电站信息汇聚层1由若干智能变电站传输的信息汇聚构成，汇聚各智能变电站在运行过程中收集和产生的大量实时数据以及各智能变电站在长期的业务发展过程中积累下来的海量历史数据，并将这些数据传输给所述云存储平台2分别进行存储和处理；所述云存储平台2存储的实时数据和历史数据被所述云服务计算中心3调用，分别用于对各智能变电站进行调度管理、监控和计算。
在一个实施例中，如图2所示，所述云服务计算中心3包括云资源调度管理10、云服务监控20、云并行计算环境30、云业务应用服务接口40和云数据ETL50；所述云资源调度管理10按照任务规划调用智能变电站系统的软硬件资源，维护任务之间的依赖性和关联；所述云服务监控20负责监控智能变电站业务系统运行状态、业务应用以及MapReduce任务的运行情况；所述云并行计算环境30承载并运行智能变电站业务应用的MapReduce计算环境，并为并行ETL提供支撑环境；所述云业务应用服务接口40以服务的形式对外部系统提供接口，支持包括智能变电站各类数据的复杂查询、大规模分析计算在内的业务应用；所述云数据ETL50用于对接收的各智能变电站的实时数据和历史数据进行抽取、转换和装载。
在一个实施例中，所述智能变电站均包括过程层设备、间隔层设备和站控层设备；所述过程层设备通过过程层网络与所述间隔层设备之间进行智能变电站内部数据的传输，所述间隔层设备通过站内系统服务总线与所述站控层设备之间进行智能变电站内部数据的传输。
本发明上述实施例可以充分的整合智能变电站系统内部的计算处理和储存资源,极大提高智能变电站数据处理和交互能力，为智能电网提供有力的支撑。
在一个实施例中，云存储平台2包括数据预处理模块、服务控制机群、Hadoop架构模块、存储节点机群和多个数据存储节点，其中服务控制机群与数据预处理模块、Hadoop架构模块、存储节点机群均连接，Hadoop架构模块与数据预处理模块、存储节点机群均连接，存储节点机群连接多个数据存储节点。
在一个实施例中，所述云存储平台2采用分布式存储方式对数据进行存储，具体包括：
(1)数据预处理模块接收智能变电站信息汇聚层1发送的数据，将设定数量的数据作为一个数据集，对数据集中的数据进行过滤处理后获取数据集的数据相关信息，将数据集发送至Hadoop架构模块，并将数据相关信息发送给服务控制机群，所述的数据相关信息包括数据集集中各数据的属性信息；
(2)服务控制机群收到所述数据相关信息后，将所述数据相关信息传送给Hadoop架构模块；
(3)Hadoop架构模块接收到所述数据相关信息后，将数据集分成多个大小相同的数据块后，将该多个数据块发送至存储节点机群；
(4)存储节点机群将接收的多个数据块分配到各数据存储节点进行存储，存储完成后，存储节点机群将数据块的属性和存放位置信息发送给服务控制机群，进而由服务控制机群发送给用户。
本实施例基于Hadoop架构设定了云存储平台2的基础架构以及云存储平台2的数据存储机制，Hadoop架构模块有着高容错机制，通过将大的数据集分割成小的数据块存放到各存储节点中，实现了分布式的存储，具有存储数据速度快和安全性高的特点。
此外，本实施例中存储节点机群将接收的多个数据块分配到各数据存储节点进行存储，有利于存储节点机群监控每个存储节点的运行状态，使得本实施例设定的数据存储机制具有自动检测存储节点的高可靠性。
在一个实施例中，数据预处理模块在对数据集中的数据进行过滤处理，包括：
(1)对数据集中的数据进行归一化处理，按照归一化值由小到大的顺序对数据进行排序，形成归一化数据集，并获取其中的中位数xmed；
(2)对归一化数据集中不满足下列条件的数据进行剔除处理：
式中，xi表示归一化数据集中的第i个数据的归一化值，为归一化数据集的数据平均归一化值，为[xmed,xn]中的中位数，其中n为归一化数据集的数据归一化值个数，为[x1,xmed]中的中位数；
(3)剔除处理完成后，对归一化数据集中的各数据进行反归一化处理，得到过滤处理后的数据集。
本实施例创新性地提出了数据的过滤处理机制，将不满足条件的数据进行剔除处理，有利于消除数据集中的错误数据，提高数据集中的数据精度，且对数据集中的数据进行过滤处理后，再对数据集中的数据进行存储处理，有利于减少数据的存储量，降低智能变电站云系统中的数据存储成本。
在一个实施例中，数据存储节点分为本地存储节点、本地机架存储节点、远程存储节点和随机存储节点。
在一个实施例中，存储节点机群将接收的多个数据块分配到各数据存储节点进行存储，具体为：
(1)在初始化时计算各数据存储节点的综合性能：
Ya＝r1Qz(a)+r2Qm(a)+r3Qc(a)+r4Qs(a)+r5QN(a)
式中，Ya表示数据存储节点a的综合性能，Qz(a)为数据存储节点a本身的CWU处理能力，Qm(a)为数据存储节点a本身的内存处理能力，Qc(a)为数据存储节点a本身的硬盘输入输出读写能力，Qs(a)为数据存储节点a本身的存储能力，QN(a)为数据存储节点a本身的网络传输能力，r1、r2、r3、r4、r5为设定的权重系数；
(2)在分配前检验各数据存储节点的性能，若数据存储节点的综合性能满足下列条件，则将该数据存储节点视为有效数据存储节点，归入有效数据存储节点集：
式中，Ha为数据存储节点a已存储的数据量，Hb为数据存储节点b已存储的数据量，k为数据存储节点的数量，Ya为数据存储节点a的综合性能，Yb为数据存储节点b的综合性能，ε为容忍误差值；
(3)存储节点机群将接收的多个数据块分配给有效数据存储节点集中合适的有效数据存储节点进行存储。
本实施例存储节点机群将接收的多个数据块分配到各数据存储节点进行存储时，先对各数据存储节点的综合性能进行校验，将满足条件的数据存储节点视为有效数据存储节点，从而只将数据块分配给有效数据存储节点，有利于提高智能变电站云系统在数据存储方面的安全性。
在一个实施例中，存储节点机群将接收的多个数据块分配给有效数据存储节点集中合适的有效数据存储节点进行存储，具体包括：
(1)计算各有效数据存储节点集中各有效数据存储节点的优先级：
(2)按照优先级由大到小的顺序对各有效数据存储节点进行排序，存储节点机群将接收的多个数据块分配给前θ个有效数据存储节点进行存储，其中每个有效数据存储节点存储一个数据块，其中θ为数据块的数量；
其中，优先级的计算公式为:
式中，Wj表示有效数据存储节点集中第j个有效数据存储节点的优先级，Pj-0为所述第j个有效数据存储节点到要存储的数据块对应的监测装置的距离，该距离预先设定于存储节点机群中，ΔP为设定的距离阈值，f(Pj-0,ΔP)为判断取值函数，若f(Pj-0,ΔP)＝1，若f(Pj-0,ΔP)＝0.5，若P6-0>ΔP，f(Pj-0,ΔP)＝0；
Yj为所述第j个有效数据存储节点的综合性能，Yb为数据存储节点b的综合性能，k为数据存储节点的数量，Hj为所述第j个有效数据存储节点已存储的数据量，Hj0为所述第j个有效数据存储节点能够存储的数据量。
云环境中数据采用分布式存储方式，数据存储节点很多且分布在不同区域，在存储数据的过程中，数据存储节点的选择对于存储效率和数据的安全性都有重要的影响。本实施例按照自定义的优先级计算公式设定了各有效数据存储节点的优先级，并将接收的多个数据块分配给优先级较大的有效数据存储节点进行存储，有利于保障数据存储的安全性的前提下提高智能变电站云系统在数据存储方面的效率。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
Claims (6)
1.一种智能变电站云系统，其特征是，包括智能变电站信息汇聚层、云存储平台、云服务计算中心；所述智能变电站信息汇聚层由若干智能变电站传输的信息汇聚构成，汇聚各智能变电站在运行过程中收集和产生的大量实时数据以及各智能变电站在长期的业务发展过程中积累下来的海量历史数据，并将这些数据传输给所述云存储平台分别进行存储和处理；所述云存储平台存储的实时数据和历史数据被所述云服务计算中心调用，分别用于对各智能变电站进行调度管理、监控和计算。
2.根据权利要求1所述的一种智能变电站云系统，其特征是，所述云服务计算中心包括云资源调度管理、云服务监控、云并行计算环境、云业务应用服务接口和云数据ETL；所述云资源调度管理按照任务规划调用智能变电站系统的软硬件资源，维护任务之间的依赖性和关联；所述云服务监控负责监控智能变电站业务系统运行状态、业务应用以及MapReduce任务的运行情况；所述云并行计算环境承载并运行智能变电站业务应用的MapReduce计算环境，并为并行ETL提供支撑环境；所述云业务应用服务接口以服务的形式对外部系统提供接口，支持包括智能变电站各类数据的复杂查询、大规模分析计算在内的业务应用；所述云数据ETL用于对接收的各智能变电站的实时数据和历史数据进行抽取、转换和装载。
3.根据权利要求1所述的一种智能变电站云系统，其特征是，所述智能变电站均包括过程层设备、间隔层设备和站控层设备；所述过程层设备通过过程层网络与所述间隔层设备之间进行智能变电站内部数据的传输，所述间隔层设备通过站内系统服务总线与所述站控层设备之间进行智能变电站内部数据的传输。
4.根据权利要求1-3任一项所述的一种智能变电站云系统，其特征是，云存储平台包括数据预处理模块、服务控制机群、Hadoop架构模块、存储节点机群和多个数据存储节点，其中服务控制机群与数据预处理模块、Hadoop架构模块、存储节点机群均连接，Hadoop架构模块与数据预处理模块、存储节点机群均连接，存储节点机群连接多个数据存储节点；所述云存储平台采用分布式存储方式对数据进行存储，具体包括：
(1)数据预处理模块接收智能变电站信息汇聚层发送的数据，将设定数量的数据作为一个数据集，对数据集中的数据进行过滤处理后获取数据集的数据相关信息，将数据集发送至Hadoop架构模块，并将数据相关信息发送给服务控制机群，所述的数据相关信息包括数据集集中各数据的属性信息；
(2)服务控制机群收到所述数据相关信息后，将所述数据相关信息传送给Hadoop架构模块；
(3)Hadoop架构模块接收到所述数据相关信息后，将数据集分成多个大小相同的数据块后，将该多个数据块发送至存储节点机群；
(4)存储节点机群将接收的多个数据块分配到各数据存储节点进行存储，存储完成后，存储节点机群将数据块的属性和存放位置信息发送给服务控制机群，进而由服务控制机群发送给用户。
5.根据权利要求4所述的一种智能变电站云系统，其特征是，存储节点机群将接收的多个数据块分配到各数据存储节点进行存储，具体为：
(1)在初始化时计算各数据存储节点的综合性能；
(2)在分配前检验各数据存储节点的性能，若数据存储节点的综合性能满足下列条件，则将该数据存储节点视为有效数据存储节点，归入有效数据存储节点集：
式中，Ha为数据存储节点a已存储的数据量，Hb为数据存储节点b已存储的数据量，k为数据存储节点的数量，Ya为数据存储节点a的综合性能，Yb为数据存储节点b的综合性能，ε为容忍误差值；
(3)存储节点机群将接收的多个数据块分配给有效数据存储节点集中合适的有效数据存储节点进行存储。
6.根据权利要求5所述的一种智能变电站云系统，其特征是，数据存储节点的综合性能的计算公式为：
Ya＝r1Qz(a)+r2Qm(a)+r3Qc(a)+r4Qs(a)+r5QN(a)
式中，Ya表示数据存储节点a的综合性能，Qz(a)为数据存储节点a本身的CWU处理能力，Qm(a)为数据存储节点a本身的内存处理能力，Qc(a)为数据存储节点a本身的硬盘输入输出读写能力，Qs(a)为数据存储节点a本身的存储能力，QN(a)为数据存储节点a本身的网络传输能力，r1、r2、r3、r4、r5为设定的权重系数。
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20180925 |