WO2019233047A1 - Procédé d'exploitation et de maintenance de réseau électrique basé sur la répartition - Google Patents

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徐丽燕
陆继翔
胡俊
王纪立
刘金波
徐春雷
严亚勤
翟明玉
彭晖
季学纯
余璟
宋旭日
吴海伟
孙云枫
章兵
季惠英
沙一川
邹庆
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国家电网有限公司
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    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Definitions

  • This application relates to data processing technology, and in particular, to an operation and maintenance method based on grid dispatch.
  • the current power grid dispatching control system still uses traditional operation and maintenance methods, that is, after the failure occurs, the operation and maintenance personnel take corresponding remedial measures; this passive operation and maintenance method has low work efficiency, weak monitoring and management methods, and cannot be quickly located Faults, lack of early warning and pre-control functions, etc.
  • this passive operation and maintenance method has low work efficiency, weak monitoring and management methods, and cannot be quickly located Faults, lack of early warning and pre-control functions, etc.
  • the scale of the power grid continues to expand, the scale of equipment continues to increase, and the degree of informatization continues to increase, the operation and maintenance of the power grid dispatching control system itself is more complicated, and it is difficult to meet the current demand for traditional power grid dispatching control system passive operation and maintenance. How to ensure the safe and stable operation of the control system and optimize the performance of the operating environment have brought new requirements and challenges to the system's operation and maintenance level.
  • the embodiment of the present application discloses an operation and maintenance method based on grid dispatching, which includes comprehensive monitoring data collection, monitoring data storage, real-time monitoring and alarming, fault diagnosis and positioning, and multi-dimensional visual display; it can monitor the operating status of the entire system in real time, which is effective Accurately and timely evaluate the health status of the host, storage, and application software and hardware, provide effective information for system optimization and fault detection, and improve system operation and maintenance efficiency.
  • An embodiment of the present application provides an operation and maintenance method based on power grid scheduling, and the method includes:
  • an operation and maintenance fault diagnosis tree Based on multi-dimensional correlation analysis of abnormal indicator data, construct an operation and maintenance fault diagnosis tree, at least diagnose and locate faults that generate abnormal indicator data;
  • the method includes:
  • the collected monitoring data is divided into index data and log data; according to the data effectiveness, the collected monitoring data is divided into real-time data and historical data; according to the data type and data effectiveness, The collected monitoring data is divided into real-time index data and real-time log data;
  • At least the monitoring data divided into real-time index data is stored in a time-series database; the monitoring data divided into real-time log data is stored in a full-text search database; the monitoring data divided into historical monitoring data is stored in a columnar database; among them,
  • the historical data includes at least historical monitoring data.
  • the method includes:
  • the dynamic threshold setting method is used for abnormal detection; if the monitoring data is data without periodic characteristics, the constant threshold setting method is used for abnormal detection.
  • the construction of an operation and maintenance fault diagnosis tree based on a multi-dimensional correlation analysis of abnormal indicator data, at least diagnosing and locating faults that generate abnormal indicator data includes:
  • the fault display in a multi-dimensional visualization form includes:
  • the monitoring data of hardware, middleware and application systems in the grid dispatch control system are displayed visually.
  • the monitoring data of the hardware device includes at least configuration information, status information, and performance information
  • the configuration information includes at least: host name, manufacturer, device model, number of central processing unit (CPU) cores, CPU frequency, number of CPUs, virtual memory size, memory size, swap memory size, Internet Protocol IP address, network segment IP , Network card type, network card model, media access control MAC address, subnet mask, default gateway address, disk mount point, mount point path, partition size, total space of the file system, file system type, operating system vendor and Operating system version;
  • CPU central processing unit
  • the status information includes at least: host running status, network port status, remote ping status, cluster running status, key process running status, power status, and fan status;
  • Performance information includes at least: CPU usage; disk capacity, disk usage, disk read and write rates; file system name, type, capacity, used space, remaining space, file system usage; memory capacity, memory usage; network link Speed, utilization; process ID, process user and CPU usage.
  • the hardware equipment acquisition scope includes at least:
  • the system software acquisition scope includes at least:
  • the monitoring data of the system software includes at least the data status, application status and key indicators
  • Data status data imbalance check status, data refresh status, and data transition status
  • Application status application running status, node application status, key process running status, database connection status, and front link running status;
  • the operation and maintenance method based on grid dispatching adopts a comprehensive collection of monitoring data, and the comprehensive monitoring data collection mainly includes monitoring data collection of business systems, basic software and hardware equipment, including index data (performance Information and status information) and log data.
  • the real-time monitoring and alerting technology provided by the software and hardware operation and maintenance indicators in real-time monitoring, can automatically alert when an abnormal event occurs.
  • Multi-dimensional correlation analysis technology based on artificial intelligence for massive operation and maintenance data, quickly digs the root cause of system failures and realizes automatic fault location.
  • monitoring data (including index data and log data) is collected based on equipment such as business systems, basic software, and hardware, so as to realize comprehensive monitoring data collection.
  • a constant threshold setting method and a dynamic threshold setting method are adopted. Through real-time monitoring of software and hardware operation and maintenance indicators, an automatic alarm can be performed when an abnormal event occurs.
  • a multi-dimensional correlation analysis technology based on artificial intelligence based on massive operation and maintenance data is used to construct a fault diagnosis tree, which can quickly discover the root cause of system faults and realize automatic fault location.
  • the embodiments of the present application can realize intelligent monitoring of the operation status of the power grid control system, accurately grasp the changing trend of the operation status of the control system, comprehensively analyze the operation data of the control system, improve the ability of online diagnosis and fault location, and enhance the intelligent level of operation and maintenance of the control system. To ensure the safe and stable operation of the system.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of an intelligent operation and maintenance architecture of a power grid dispatching control system of the present application
  • FIG. 2 is a schematic diagram of storing monitoring data for this application
  • FIG. 3 is a schematic diagram for implementing fault diagnosis and positioning in this application.
  • the collected data includes index data and log data.
  • Data is collected through a unified data centralized interface, and then data processing and data storage.
  • the constant threshold (setting) method and the dynamic threshold (setting) method are used for real-time monitoring and alarming according to the actual situation.
  • the artificial intelligence-based multi-dimensional correlation analysis technology is used to construct an operation and maintenance fault diagnosis tree to achieve fault diagnosis and location.
  • the above monitoring data, monitoring alarms and other information can be displayed in multiple dimensions through a variety of visual graphics.
  • the embodiment of the present application provides an operation and maintenance method based on power grid dispatching, and particularly relates to a method for designing an intelligent operation and maintenance architecture based on power grid dispatching control system, including the following steps:
  • the collected monitoring data is divided into indicator data and log data according to different data types; real-time data and historical data are divided according to different data effectiveness; according to the data type and data effectiveness, the collected data can be collected
  • the received monitoring data is divided into real-time index data and real-time log data; when data is stored, different storage methods are used according to different data; for example, real-time index data is stored in a time-series database; real-time log data is stored in full-text retrieval Library; historical monitoring data is stored in a columnar database.
  • the historical data includes at least historical monitoring data.
  • This type of monitoring data is stored in different types of databases, such as time series data in a time series database; log data is stored in a full-text search database; the main considerations are:
  • Real-time indicator data is a series of data with time series characteristics. It can be considered that real-time indicator data is data with time stamp-time series data and should be stored in a time series database for storing time series data.
  • the time-series database can store time-series data and support the fast writing and persistence of time-series data. Storing time-series data in the time-series database can realize the rapid writing of data and provide a certain basis for efficient operation and maintenance effects.
  • Log data is unstructured text data that should be stored in a full-text search library.
  • the full-text search database can support real-time full-text search of unstructured data.
  • the full-text search database can carry a limited amount of data, so it can only store recent log data such as real-time log data.
  • the quantity is large and needs to be stored in a large-capacity columnar database to facilitate subsequent large-scale data processing.
  • constant threshold (setting) method and dynamic threshold (setting) method are used for real-time monitoring and alarming to detect abnormal index data of the system;
  • the configuration of monitoring alarms basically depends on the experience of operation and maintenance engineers or continuous iterative corrections, or even pure manual troubleshooting.
  • the standardization and automation of operation and maintenance monitoring are achieved through the development of monitoring standards and automatic monitoring deployment, so as to implement intelligent alarms.
  • the operation status of the power grid dispatching control system is collected by collecting the operation monitoring data of the resource pool (physical machine, virtual machine, container, storage device, network device, security device), platform, database, and application system. Perform real-time monitoring and issue alarms based on corresponding alarm thresholds.
  • the resource pool physical machine, virtual machine, container, storage device, network device, security device
  • the dynamic threshold setting method is preferably used; if the data has no periodic characteristics after analysis, the constant threshold setting method can be used.
  • the constant threshold setting method when the index set on the server side exceeds a predetermined alarm threshold range, an automatic alarm is immediately issued. It can be understood that the constant threshold setting method is to set a fixed value (alarm threshold range) for one type of monitoring data within a period of time. An alarm is generated when it is detected that the monitoring data exceeds the alarm threshold range.
  • the threshold setting method of dynamic time window is adopted to solve the abnormal judgment of periodic data.
  • the threshold setting method of the dynamic time window can be understood as follows. For different types of monitoring data collected, different alarm threshold ranges are automatically calculated according to the 3sigma principle. For monitoring data collected in different time periods, an alarm is generated when it exceeds the alarm threshold range calculated for the monitoring data for the corresponding time period. For example, the alarm threshold range calculated for monitoring data A based on the 3sigma principle during time period 1 is B1, and over time, the alarm threshold range calculated for monitoring data A according to the 3sigma principle during period 2 is B2 It can be understood that B2 calculated for the monitoring data A in the time period 2 should be an update of B1 according to the 3sigma principle.
  • Step S4 can be regarded as a solution for implementing fault diagnosis and positioning: a multi-dimensional association analysis technology based on artificial intelligence, constructing an operation and maintenance fault diagnosis tree, quickly digging the root cause of system faults, and achieving fault diagnosis and automatic positioning;
  • Fault diagnosis tree is a kind of inverted tree-like logical causality diagram, which is used to describe the causality between various events in the system.
  • a fault branch is constructed according to the logical cause and effect relationship, and trees are built from top to bottom.
  • the fault correlation factor of the fault branch is calculated. If the fault correlation factor is higher than the threshold (which can be regarded as a fault threshold), it is added to the fault tree; if the fault correlation factor is lower than the threshold, the fault correlation factor is calculated. It is removed from the fault tree.
  • the threshold which can be regarded as a fault threshold
  • the O & M fault diagnosis tree is intuitive, clear, clear in thinking, and logical. Automatic positioning can improve the efficiency and accuracy of automatic fault location, improve the intelligent level of system operation and maintenance, and reduce system operation and maintenance costs.
  • the hardware, middleware, and application system monitoring data in the power grid dispatching control system are displayed visually through a variety of visualization methods (graphics, tables, dashboards), from the entire network to specific equipment, from comprehensive information display to important node monitoring, Multi-dimensional and multi-level visual display of operation and maintenance data enables regulators to quickly and accurately judge whether the automation equipment and systems of the entire network are operating normally from the visualized operation and maintenance graphics, and timely grasp the dangerous points of system operation and the existing operational risks. Handle faults and risks in a timely manner to improve operation and maintenance efficiency.
  • the hardware equipment collection range includes:
  • Host equipment including servers and workstations
  • network equipment including switches, firewalls and isolation devices
  • auxiliary equipment including system virtualization module (KVM), large screen;
  • KVM system virtualization module
  • Power-specific equipment including forward and reverse isolation devices and vertical encryption authentication gateways.
  • the monitoring data of the hardware device includes configuration information, status information, and performance information
  • a) Configuration information includes: host name, manufacturer, device model, number of CPU cores, CPU frequency, number of CPUs, virtual memory size (MB), memory size (KB), swap memory size (MB), IP address, network segment IP, NIC type, NIC model, MAC address, subnet mask, default gateway address, disk mount point, mount point path, partition size (MB), total space of the file system (MB), file system type, operation System manufacturer and operating system version;
  • Status information includes: host operating status, network port status (transmission control protocol (TCP) / user datagram protocol (UDP) port status and occupied processes), remote ping status, cluster operating status, critical process operating status, power supply And fan status, etc .;
  • TCP transmission control protocol
  • UDP user datagram protocol
  • Performance information includes: CPU usage; disk capacity, disk usage, read and write speed; file system name, type, capacity, used space, remaining space, file system usage; memory capacity, memory usage; network link Speed, utilization; process ID, process user, CPU usage.
  • the collection range of system software includes:
  • Database software including Oracle, Dannyg, Jincang;
  • Web middleware supporting mainstream web middleware, such as Tomcat, Weblogic, etc .
  • the monitoring data of the system software includes data status, application status and key indicators
  • Data status data imbalance check status (line, main transformer), data refresh status, data transition status;
  • Application status application running status, node application status (on duty, standby), key process running status, database connection status, front link running status (communication with 104 links, 101 links, TASE.2 of each plant station) link);
  • the monitoring data collection meets the following performance indicators:
  • an integrated intelligent operation and maintenance solution for the power grid dispatching control system is provided.
  • the overall architecture of the integrated intelligent operation and maintenance includes comprehensive monitoring data collection, monitoring data storage, real-time monitoring and alarming, fault diagnosis and positioning, and multidimensional visualization.
  • the five-part display will improve system operation and maintenance efficiency and reduce operation and maintenance costs.
  • this application may be provided as a method, a system, or a computer program product. Therefore, this application may take the form of a hardware embodiment, a software embodiment, or an embodiment combining software and hardware aspects. Moreover, this application may take the form of a computer program product implemented on one or more computer-usable storage media (including, but not limited to, magnetic disk storage, optical storage, and the like) containing computer-usable program code.
  • a computer-usable storage media including, but not limited to, magnetic disk storage, optical storage, and the like
  • These computer program instructions may also be stored in a computer-readable memory capable of directing a computer or other programmable data processing device to work in a specific manner such that the instructions stored in the computer-readable memory produce a manufactured article including an instruction device, the instructions
  • the device implements the functions specified in one or more flowcharts and / or one or more blocks of the block diagram.
  • These computer program instructions can also be loaded onto a computer or other programmable data processing device, so that a series of steps can be performed on the computer or other programmable device to produce a computer-implemented process, which can be executed on the computer or other programmable device.
  • the instructions provide steps for implementing the functions specified in one or more flowcharts and / or one or more blocks of the block diagrams.
  • the embodiment of the present application can monitor the running status of the entire system in real time, and effectively, accurately and timely evaluate the health status of software, hardware, such as hosts, storage, and applications, and provide effective information for system optimization and fault detection, and improve system operation and maintenance efficiency. .

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Abstract

Selon l'invention, un procédé d'exploitation et de maintenance de réseau électrique basé sur la répartition comprend les étapes suivantes : recueillir au moins des données surveillées associées à un équipement matériel et à un logiciel de système d'un système de répartition et de commande de réseau électrique ; déterminer, au moins selon un type de données et/ou une validité temporelle des données surveillées recueillies, un procédé de stockage pour les données surveillées recueillies, et utiliser le procédé de stockage déterminé pour stocker les données surveillées recueillies ; effectuer une détection sur les données surveillées afin d'obtenir des données d'index d'anomalies ; construire, en fonction d'une analyse d'association multidimensionnelle des données d'index d'anomalies, un arbre de diagnostic de défaillance par rapport à l'exploitation et la maintenance, et diagnostiquer et localiser une défaillance sur la base de laquelle les données d'index d'anomalies sont produites ; et présenter la défaillance sous la forme d'une visualisation multidimensionnelle.
PCT/CN2018/117328 2018-06-07 2018-11-23 Procédé d'exploitation et de maintenance de réseau électrique basé sur la répartition WO2019233047A1 (fr)

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