智能电力调度系统的数据网络运维管理分析

智能电力调度系统的数据网络运维管理分析

张志壮,王誉璇,辛婷

内蒙古电力（集团）有限责任公司巴彦淖尔供电分公司 内蒙古 巴彦淖尔 015000

摘要：电力生产离不开电网调度的支持，对于电力用户的用电质量与安全能够带来有效保障，而电力调度数据作为调度系统专用的数据传输网络，是实施电网调度自动化的基础保障，在协调电力系统中发电、输电、变电、配电以及用电等环节中发挥着协调运转，保证系统安全运行的作用。

关键词：智能电网；调度数据网；状态预测

引言

电力调度数据网是电网调度生产和管理的重要基础。按照“统一调度、分级管理、属地运维、协同配合”的原则，电力调度自动化人员部署了网管系统以便实时监测网络服务质量，并遵循《国家电网电力调度数据网管理规定》运维调度数据网网络。

1智能电网的特征

（1）兼容性。兼容性是指智能电网技术实现了清洁能源制造的电力将其并入到电网系统中，扩大电力供应的渠道，清洁能源制造的电力并入微电网，采用这种方式极大增加了电力供应的多渠道行，并且实现了电力的生产、存储装置的适配性，在不同情况下时，都可以通过智能电网技术进行满足其不同的用电需求。（2）安全性。电网系统在日常运行的过程汇总最重要的就是安全性，由于电网系统电力输送采用的是高压输送，保证电网系统的安全稳定运行是供电企业的首要工作任务。采用智能电网技术的电力系统能够在第一时间对电网系统的故障信息进行反馈，并且其自动化终端能够实时响应对故障点所在的线路进行线路的隔离，瞬时切断故障线路的电力供应，极大增加了电网系统运行的安全性。智能电网技术还对用电用户的电力信息方面进行保护，保护用电用户的电力信息安全有着很突出的作用。（3）交互性。交互性是智能电网技术的一大亮点，通过采用交互界面，供电企业的工作人员能够通过调度中心的电力信息界面显示实时掌握电力信息的运行状态，通过信息化的界面显示，供电企业工作人员利用在界面上进行相关操作就能够实现远程对电力系统的相关设备的控制。

2电力调度数据网网管系统

2.1数据处理

数据处理实现对采集的相关业务数据进行逻辑处理，包含可扩展标记语言(extensiblemarkuplanguage，XML)模型处理、数据过滤和数据采集入库等功能，具体如下。(1)XML模型处理。XML模型处理主要实现对所需要的XML模型文件进行处理，实时监听XML模型文件的下发、接收并读取文件信息，根据预定义的XML文件格式对模型进行解析，为数据处理提供所需的相关设备的SNMP信息、SSH信息、Trap信息、Syslog信息等。(2)数据过滤。数据过滤根据下发的XML模型数据过滤规则对数据进行处理，主要包含设备所需要获取的SNMP数据指标、用户关注的Trap事件和Syslog日志等。

2.2数据计算

数据计算功能采用分布式部署服务的方式实现数据计算能力。数据采集服务把数据传输到分布式计算服务中，交由数据计算服务进行统一处理，(1)数据清洗。网管系统采集的数据因设备运行或网络传输情况可能存在各种问题，数据业务有效性和完整性存在不足；通过数据清洗忽略缺失、无效数据以及进行一致性、重复数据检查等方式提高数据质量。(2)数据转存。网管系统采集的数据基于关系型数据库，而多数计算框架依赖非关系型数据库，因此，需把关系型数据库中的数据转存到非关系型数据库中，再结合计算框架进行数据计算。(3)数据计算。通过对采集数据的多重检查操作，再由数据转存对数据非结构化存储，最终实现分析计算，可有效支撑系统中基于ARP等协议的链路发现和智能辅助分析故障定位等网络应用分析的计算任务。

2.3数据服务

(1)告警服务。告警服务根据预设规则，通过对业务数据的判定，实现告警结果的推送与入库。(2)数据入库服务。数据入库服务主要实现采集数据和业务数据的入库操作，根据分表分库的原则，按照数据类型、数据分类和设备所属调度机构，支持数据直接入库或调用二次设备管控平台数据和告警等接口两种方式，将所存入数据库中。数据入库服务需实现数据在省调侧二次管控平台及地市可视化展示的数据入库。(3)数据应用服务。数据应用服务主要实现数据处理、数据同步机制、数据传输容灾机制等功能，包含了数据封装解析、数据同步、数据传输方式自动切换。

3智能电网的调度数据网运维管理

3.1数据安全保护

近几年来，我国对于信息数据的安全性的重视程度越来越高，针对智能电网电力调度数据网络而言也通过建立电力通信网状态的监控系统来实现对各种数据信息安全的运维管理，为管理人员的数据采集以及电网状态观测都能够带来有效保障，也确实推动了我国电网安全系数的提升。但是就目前来看，我国电网在实际运行过程中还是能够发现一定的安全问题，由于部分电力企业的运行诊断方式过于老旧单一，导致其中的故障问题难以得到及时发现，且部分管理人员没有结合全局情况进行相应的统筹分析，大大提升了电网运行安全事故的发生概率。基于此，电力企业需要明确大数据技术的应用优势，并改善以往的管理思想，能够结合设备、运行、环境、异构等方面数据进行分析整理，如果出现数据异常就需要制定出针对性的监测管理方案，从而有效防控网络风险。

3.2异常状态分析

智能电网的电力调度数据网络的应用过程中需要做好异常状态的故障分析，并完善相应的预警工作，以此来最大程度避免网络故障问题，为智能电网调度数据网络运行的安全性奠定良好基础。在以往，电力企业通常都会采用态势感知系统以及预想事故模式来对智能电网调度数据网络的运行状态进行监管与预测，并且还可以结合企业的运维管理经验以及云计算、大数据等方面的先进信息技术来对海量网络数据信息进行采集以及仿真计算，从而实现对智能电网调度数据网络中运行故障的预判，利用大数据技术来将智能电网调度数据网在运行过程中的安全事件数据信息进行挖掘，将其安全态势的量化数值进行精准反应，从而实现对安全故障问题进行有效预防。

3.3电网系统的检修维护

智能电网调度数据网络在运行过程中经常会因为内部以及外部的因素而受到影响，引发电网的安全运行故障，而如果出现网络安全漏洞，或者运行故障的情况，就需要电力企业能够及时安排专业技术人员开展维修，尽可能将安全运行故障问题的影响面降至最低。因此电力企业可以利用先进技术来进行故障位置以及系统漏洞的精准定位，并对电力调度数据网络的检修工作量进行精准计算，结合以往的系统检修维护记录内容来保证检修维护工作的顺利进行。电力企业的相关单位也需要在智能电网模式下构建起业务拓扑、网络拓扑以及系统拓扑的关系图谱，并就建设全流程驱动的基础资源应用与服务配置信任中心，结合智能运维平台来实现各项数据信息的动态化收集与管理，实现端到端运维自动化闭环、系统画像、智能分析、预测决策、知识图谱以及自愈场景等场地的落地，以此来为智能电网调度数据网络的运维管理工作予以有效保障。

结语

对智能电网调度数据网络的特征进行全面分析，建立起专业先进的运维管理体系，并针对我国当前在智能化网络数据建设方面的不足来不断积累经验，完善知识理论体系，采用先进技术来保证智能电网的电力调度数据网络运维管理。

参考文献

[1]王阳,贾冰,张庆伟.智能电网调度数据网络运维管理分析[J].工程技术研究,2018(12):191+196.

[2]卫祥．甘肃电力综合数据网网络管理系统的研究和设计[D]．重庆：重庆大学，2019.

[3]何鹏．电力调度数据网网络安全管理系统设计[J]．建筑工程技术与设计，2018(21)：2231.