CN110287228A - 基于电网调度域设备监测实时数据采集的实现方法 - Google Patents
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Abstract
本发明电网调度域监测设备实时数据采集技术领域，具体涉及一种基于电网调度域设备监测实时数据采集的实现方法。本发明通过分布式任务调度技术、实时流数据处理技术和海量时间序列数据库技术，实现电网调度域设备监测数据的实时采集、处理和存储，进一步提高了对设备和电网运行情况的监控力度，提高设备运行管理智能化水平。
Description
技术领域
本发明电网调度域监测设备实时数据采集技术领域，具体涉及一种基于电网调度域设备监测实时数据采集的实现方法。
背景技术
电力行业是国民经济的基础能源产业，随着社会经济发展，各行业对电力的依赖性明显增强，对供电可靠性及电能质量的要求日益提高。
近年来，随着我国电力建设逐渐由发电建设向电网建设转移，为实现清洁能源的开发、输送和消费，必须依靠智能化手段建设高效、清洁、安全、可靠的智能电网系统，不断提高其灵活性、安全性及防御能力。智能电网的建设，其中重要的技术部分，是解决如何实现设备实时运行数据与业务管理数据的融合和综合利用，即IT与OT的融合技术。该技术随着近年来国内IT行业的蓬勃发展，已经取得了重大成果。成果主要应用在制造业领域，通过成果的运用，大幅提高了工厂各制作环节的智能化水平，提高了企业整体运行效益。在电网领域，随着大数据技术的兴起，IT与OT的融合技术研究也属于方兴未艾的阶段。电力调度领域广泛使用的OCS（电网运行监控系统）即是该技术的典型表现。通过OCS，可在展示页面上监测各设备的实时运行状态、线路的电流值、电压值。但在如何将实时运行数据与业务管理类数据进行关联、融合和利用，仍存在技术上的空白。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供了一种基于电网调度域设备监测实时数据采集的实现方法，从技术上解决目前电网调度域设备监测实时数据采集不及时且与业务管理数据无法互通的问题，本发明通过分布式任务调度技术、实时流数据处理技术和海量时间序列数据库技术，实现电网调度域设备监测数据的实时采集、处理和存储，进一步提高对设备和电网运行情况的监控力度，提高设备运行管理智能化水平。具体技术方案如下：
一种基于电网调度域设备监测实时数据采集的实现方法，包括以下步骤：
S1：采用分布式任务调度技术从电网运行监控系统下载E文件数据并进行解析，然后将解析后的数据推送到kafka实时消息总线并将数据保存在clickhouse时间序列数据库中；所述E文件数据包括开关状态数据、电压电流数据、设备状态数据；
S2：使用kafka实时流计算技术对实时数据进行计算，通过计算得到开关异常跳闸数据、电压电流突变数据以及重点设备的状态数据，从而实现开关状态监控、电压、电流突变告警以及重点设备的运行状态监控；
S3：使用时间序列数据库clickhouse对海量时间序列历史数据进行存储和在线统计。
优选地，所述采用分布式任务调度技术从电网运行监控系统下载E文件数据并进行解析的具体步骤包括：
S11：根据数据文件的周期，定时生成待处理的文件列表；
S12：根据待处理的文件列表，每个文件单独发布一个执行任务；
S13：执行任务对E文件数据进行下载和解析，执行任务在多个任务服务器节点上并发执行。
优选地，所述分布式任务调度技术是基于LTS框架将大批量的处理任务分配到不同的计算节点上运行。
优选地，所述LTS框架包括JobClient节点、JobTracker节点、TaskTracker节点，所述JobClient节点用于提交任务和接收任务执行反馈结果；所述JobTracker节点用于接收并分配任务和任务调度；所述TaskTracker节点用于执行任务以及执行完任务后将执行结果反馈给JobTracker节点。
优选地，所述步骤S2使用kafka实时流计算技术对实时数据进行计算具体是通过kafka的生产者消费者模式实现数据的实时处理，生产者生产数据，交给broker进行存储，消费者需要数据时就从broker中取出数据，并对数据进行处理。
优选地，下载解析后的E文件数据不间断的推送至kafka实时消息总线，并保存在kafka的topic中，然后调用kafka的filter接口对E文件数据的状态字段进行监控，以实现开关状态监控、电压、电流突变告警以及重点设备的运行状态监控。
本发明的有益效果为：本发明提供了一种基于电网调度域设备监测实时数据采集的实现方法，通过分布式任务调度技术、实时流数据处理技术和海量时间序列数据库技术，实现电网调度域设备监测数据的实时采集、处理和存储，进一步提高了对设备和电网运行情况的监控力度，提高设备运行管理智能化水平。实时流计算可以很好地对大规模流动数据在不断变化的运动过程中实时地进行分析，捕捉到可能有用的信息。海量时间序列数据库是一种专为时间序列数据优化而设计的数据库。时序数据具有产生频率快、数据量大、数据带有时间标签等特点，基于时间序列数据的特点，传统的关系型数据库无法满足对时间序列数据的有效存储和处理。clickhouse时序数据库通过使用特殊的存储方式，可以高效存储和快速处理海量时序大数据，是解决海量数据处理的一项重要技术。
附图说明
图1为本发明的流程示意图；
图2为本发明分布式任务调度技术中任务分配过程示意图；
图3为本发明分布式任务调度技术中任务执行流程图；
图4为本发明kafka实时流计算技术中的生产者/消费者模型示意图。
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所示，一种基于电网调度域设备监测实时数据采集的实现方法，包括以下步骤：
S1：采用分布式任务调度技术从电网运行监控系统下载E文件数据并进行解析，然后将解析后的数据推送到kafka实时消息总线并将数据保存在clickhouse时间序列数据库中；E文件数据包括开关状态数据、电压电流数据、设备状态数据；调度域监测设备实时数据的源文件格式采用E语言文件格式，E语言是电力系统的数据标记语言，其所形成的实例数据是一种标记化的纯文本数据，E语言通过少量标记符号和描述语法，可以简洁高效地描述电力系统各种简单和复杂数据模型。E语言的数据文件无法直接存储于kafka的消息总线和clickhouse数据数据库，需要先经过程序的解析，具体步骤如下：
S11：根据数据文件的周期，例如5分钟、15分钟、1个小时等，定时生成待处理的文件列表；
S12：根据待处理的文件列表，每个文件单独发布一个执行任务；
S13：执行任务对E文件数据进行下载和解析，执行任务在多个任务服务器节点上并发执行。
分布式任务调度技术是基于LTS框架将大批量的处理任务分配到不同的计算节点上运行。LTS框架包括三种节点，具体为JobClient节点、JobTracker节点、TaskTracker节点。各个节点都是无状态的，可以部署多个，来实现负载均衡，实现更大的负载量, 并且框架具有很好的容错能力。JobClient节点用于提交任务和接收任务执行反馈结果；JobTracker节点用于接收并分配任务和任务调度；TaskTracker节点用于执行任务以及执行完任务后将执行结果反馈给JobTracker节点。
任务分配过程如图2所示，JobClient提交一个任务给JobTracker，JobTracker收到JobClient提交来的任务，先生成一个唯一的JobID，JobTracker发现有（任务执行的）可用的TaskTracker节点(组)之后，将优先级最大，最先提交的任务分发给TaskTracker。这里JobTracker会优先分配给比较空闲的TaskTracker节点，达到负载均衡。TaskTracker收到JobTracker分发来的任务之后，执行。
任务执行过程如图3所示，JobClient提交任务到JobTracker，JobTracker将任务保存到可执行任务队列，然后将任务发送给空闲的TaskTracker执行，并把任务移到执行中任务队列，任务执行完成后反馈结果到JobTracker，如果设置了反馈客户端标识，将结果反馈到JobClient。
S2：使用kafka实时流计算技术对实时数据进行计算，通过计算得到开关异常跳闸数据、电压电流突变数据以及重点设备的状态数据，从而实现开关状态监控、电压、电流突变告警以及重点设备的运行状态监控。
实时流计算可以很好地对大规模流动数据在不断变化的运动过程中实时地进行分析，捕捉到可能有用的信息。实时流处理基于kafka框架进行实现，kafka是一个分布式的发布订阅消息系统，它的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景。使用kafka实时流计算技术对实时数据进行计算具体是通过kafka的生产者消费者模式实现数据的实时处理，如图4所示，生产者生产数据，交给broker进行存储，消费者需要数据时就从broker中取出数据，并对数据进行处理。
下载解析后的E文件数据不间断的推送至kafka实时消息总线，并保存在kafka的topic中，然后调用kafka的filter接口对E文件数据的状态字段进行监控，以实现开关状态监控、电压、电流突变告警以及重点设备的运行状态监控。
开关状态、电压、电流及重点设备状态的实时数据经过下载解析，不间断的将数据推送到kafka消息系统。开关状态监控处理过程如下，开关状态数据在kafka中对应是用一个topic来存储，然后调用kafka的filter接口对开关的状态字段进行监控，如果状态是0则表示开关跳闸。电压、电流突变告警及重点设备的运行状态监控的处理过程如下，首先根据要求设定电压、电流及重点设备状态数据的阀值，然后通过kafka的filter接口对数据进行监控，超过阀值的数据就是异常数据，需要将数据进行输出和告警。监控到的结果数据可以输出到应用界面进行展示，整个实时数据处理过程可以达到秒级。
S3：使用时间序列数据库clickhouse对海量时间序列历史数据进行存储和在线统计。
电网调度域的设备监测实时数据是属于带时间标签的时序数据，数据产生频率快、依赖于采集时间、测量点多信息量大，每天产生几十GB的数据，传统的关系型数据库无法满足对时间序列数据的有效存储和处理。Clickhouse是面向联机分析处理(OLAP, On-Line Analytical Processing) 的列式存储数据库，适合快速处理海量的时序数据，并能够实现快速查询和分析。
通过Clickhouse时间序列数据库，可以实现历史数据的快速查询和分析，例如明细数据的日、月累计数据统计，历史数据的任意时间段的记录数、最大值、均值、最小值、最大值发送时间、最小值发生时间等常规统计查询。
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 (6)
1.一种基于电网调度域设备监测实时数据采集的实现方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：采用分布式任务调度技术从电网运行监控系统下载E文件数据并进行解析，然后将解析后的数据推送到kafka实时消息总线并将数据保存在clickhouse时间序列数据库中；所述E文件数据包括开关状态数据、电压电流数据、设备状态数据；
S2：使用kafka实时流计算技术对实时数据进行计算，通过计算得到开关异常跳闸数据、电压电流突变数据以及重点设备的状态数据，从而实现开关状态监控、电压、电流突变告警以及重点设备的运行状态监控；
S3：使用时间序列数据库clickhouse对海量时间序列历史数据进行存储和在线统计。
2.根据权利要求1所述的一种基于电网调度域设备监测实时数据采集的实现方法，其特征在于：所述采用分布式任务调度技术从电网运行监控系统下载E文件数据并进行解析的具体步骤包括：
S11：根据数据文件的周期，定时生成待处理的文件列表；
S12：根据待处理的文件列表，每个文件单独发布一个执行任务；
S13：执行任务对E文件数据进行下载和解析，执行任务在多个任务服务器节点上并发执行。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于电网调度域设备监测实时数据采集的实现方法，其特征在于：所述分布式任务调度技术是基于LTS框架将大批量的处理任务分配到不同的计算节点上运行。
4.根据权利要求3所述的一种基于电网调度域设备监测实时数据采集的实现方法，其特征在于：所述LTS框架包括JobClient节点、JobTracker节点、TaskTracker节点，所述JobClient节点用于提交任务和接收任务执行反馈结果；所述JobTracker节点用于接收并分配任务和任务调度；所述TaskTracker节点用于执行任务以及执行完任务后将执行结果反馈给JobTracker节点。
5.根据权利要求1所述的一种基于电网调度域设备监测实时数据采集的实现方法，其特征在于：所述步骤S2使用kafka实时流计算技术对实时数据进行计算具体是通过kafka的生产者消费者模式实现数据的实时处理，生产者生产数据，交给broker进行存储，消费者需要数据时就从broker中取出数据，并对数据进行处理。
6.根据权利要求1或5所述的一种基于电网调度域设备监测实时数据采集的实现方法，其特征在于：下载解析后的E文件数据不间断的推送至kafka实时消息总线，并保存在kafka的topic中，然后调用kafka的filter接口对E文件数据的状态字段进行监控，以实现开关状态监控、电压、电流突变告警以及重点设备的运行状态监控。
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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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| GR01 | Patent grant | ||
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