张 强 ，刘红军 ，李 娜 ，史雅文

（1.山东电力调度控制中心，山东 济南 250001；2.国网山东省电力公司电力科学研究院，山东 济南 250003；3.国网山东省电力公司济阳县供电公司，山东 济南 251400）

0 引言

截至2016年底，山东省调、17个地调通过新建或改（扩）建方式已全面完成智能电网调度控制系统建设并投入使用［1-2］。但随着电网一体化运行和管理需求日益增强［3］，现有系统在三方面逐渐显现出不足：一是硬件资源上，建设方式相对粗放，资源利用率低，且难以实现动态扩充。二是电网模型上，调度横、纵向间建模冗余，未实现“源端维护、全局共享”；模型关联性差，查询不方便。三是系统应用上，受制于平台开放性不足、模型共享能力差，难以为调控运行提供按需定制、多样化的服务。

近年来，IT界云计算技术日益成熟并在各领域得到广泛应用［4-6］。传统的电网调度自动化系统可充分借鉴、利用其计算、存储、网络虚拟化技术实现技术架构升级，电网“调控云”的建设已具备技术可行性。为适应电网一体化运行特征，以电网运行和调控管理业务为需求导向，山东省调目前正规划、建设省地一体化“调控云”。从体系架构（硬件架构、软件架构）、关键技术（基础设施层、平台层、应用层）两方面对山东“调控云”进行阐述，以期为相关研究和建设提供参考。

1 体系架构

1.1 建设目标

山东“调控云”是基于云计算理念设计、面向省、地 （含县）两级电网调控运行和管理业务的服务平台，分为 “基础设施服务层 （IaaS）”、“平台服务层（PaaS）”、“应用服务层（SaaS）”3 部分，如图1 所示，实现“资源虚拟化”、“数据标准化”、“应用服务化”建设目标。

基础设施服务层（IaaS）：通过计算资源虚拟化、存储资源虚拟化、网络虚拟化，构建计算资源池、存储资源池和网络资源池，实现资源的有效监视、高效分配和按需使用，提升资源的集约化管理和使用能力。

平台服务层（PaaS）：通过数据对象的标准化设计，实现数据存储标准化，便于数据分布式维护与同步共享；利于应用开发实施推广；通过规范通信协议、服务协议的方式，实现数据交互标准化，便于异构系统互联，提高数据交互效率。

应用服务层（SaaS）：突破硬件、数据、软件纵向捆绑的研发、建设模式，实现硬件资源、数据资源开放共享；按照“胖服务、瘦客户”理念，研发和部署面向调度运行和调度管理的云应用软件，支撑向云端各类用户提供不同类型的应用服务。

图1 山东“调控云”三层架构示意

1.2 硬件架构

山东“调控云”采用 A（省调）、B（潍坊）双站点建设模式，如图2所示。云客户端不用区分应用服务提供方是A站点还是B站点，调控云业务服务可持续可用，实现异地应用双活。对于数据业务，为保障调控云业务数据的强一致性，采用成熟的读写分离业务逻辑，即单点写、两点读的方式。读写节点数据变化后，横向同步组件即时将变化数据同步至只读站点，当某一站点发生故障时，由另一站点接替全部业务操作，保障业务连续性。

“调控云”A、B站点采用相同的硬件架构，通过资源高速同步网进行横向数据同步，并通过全局负载均衡为上层业务提供服务。A、B站点内采用前端业务层、计算资源层和后端存储层三层架构设计，各层均分生产控制大区和管理信息大区两个部分。图3为山东“调控云”单个站点硬件架构图。

图2 山东“调控云”双站点体系架构示意

前端业务层生产控制大区配置源数据端接入交换机和纵向加密装置等硬件设备，连接到调度数据网，源数据端调控EMS系统通过此传输通道向调控云提供源端数据。前端业务层管理信息大区配置接入交换机、负载均衡及防火墙等硬件设备。调控云通过接入交换机连接到综合数据网，源数据端通过此传输通道向调控云提供源端数据。云客户端、移动客户端通过此访问调控云应用。全局负载均衡负责A、B站点间的流量分配，服务器负载均衡负责单站点内部业务集群的流量分配。

计算资源层生产控制大区主要配置数据汇聚服务器、实时计算服务器和实时数据汇聚交换机等设备，完成源数据端实时数据汇聚、实时计算业务功能。计算资源层管理信息大区配置计算服务器、云管理服务器、管理工作站及虚拟化接入交换机等设备，计算服务器采用虚拟化技术实现计算资源池化和弹性伸缩，云管理服务器部署云管理平台服务端软件，实现对计算、存储、网络资源的管理，管理工作站部署调控云管理工具软件，实现人机界面化管理。

后端存储层生产控制大区主要支持调控云实时业务的后端数据交换及与其他云节点之间的数据交换。后端存储层管理信息大区采用磁盘阵列与分布式存储混合方式。关系数据库服务器可通过FC交换机访问磁盘阵列，并能通过分布式存储接入交换机访问分布式存储服务器。时序数据库管理PMU数据，数据存储在磁盘阵列。列式数据库及MPP数据库通过列式数据库接入交换机连接至存储汇聚交换机。

图3 山东“调控云”单个站点硬件架构

1.3 软件架构

山东调控云软件架构按照云计算典型分层设计自下而上划分为IaaS、PaaS、SaaS层，并配置云安全防护功能，如图4所示。

图4 山东调控云软件架构

IaaS层实现构建计算、存储、网络资源池，通过虚拟化技术提升计算、存储资源利用率，提升网络流量转发和控制能力。

PaaS层集成调控云的核心组件。其中公共组件支持各类数据存储，提供总线服务，配置横、纵向数据同步管理工具。模型数据云平台负责公共模型、一次设备模型、保护设备模型、自动化设备模型以及对应的拓扑及图形数据的管理。运行数据云平台实现EMS量测历史数据、OMS事件数据等运行数据的管理。实时数据云平台包括数据汇集存储、状态估计、实时数据服务等模块，是支撑电网在线分析应用的重要基础。大数据平台基于汇聚的海量数据，采用各类数据挖掘算法，探索隐藏在电网设备、运行和管理海量信息中的深层规律。

SaaS层实现“应用商店”，对不同厂商开发的应用实现完全开放。对某一类应用，客户端可按需选择不同厂商的产品加以比较。典型应用包括数据查询与可视化、电网监视类、电网分析类、大数据分析决策类、仿真培训类等，并可随需求随时扩展。

云安全架构从“网络隔离、攻击防护、传输安全、应用和管理安全”等多个角度考虑，确保物理环境、虚拟化、网络、主机、应用和数据安全。

2 关键技术研究

2.1 基础设施服务层（IaaS）

相比目前在运的智能电网调度控制系统，计算虚拟化是调控云IaaS层具有代表性的创新技术之一。计算虚拟化是一种资源管理技术，打破物理服务器实体结构间不可切割的障碍，使用户可以以更好的方式来应用这些资源。

计算虚拟化可实现多个虚拟服务器在一台物理服务器上并列运行，从用户、应用软件和操作系统的角度看，虚拟服务器与物理服务器没有区别，但是计算虚拟化可确保多个虚拟服务器之间的隔离和虚拟服务器对资源使用的可控。虚拟服务器具备资源动态调度和弹性管理、虚拟机容灾、虚拟机高可用HA、虚拟机迁移等功能，相比传统物理服务器模式，可有效提升资源利用效率，保障系统运行高可靠性和高可用性，且方便实现虚拟化集群物理服务器的动态增减，满足在线快速扩容需求。

2.2 平台服务层（PaaS）

2.2.1 模型数据流

增量模型数据流。对于新投运电网设备，在PasS电网模型云平台部分设计模型流程化管理工具，实现模型数据分责维护，流程步骤如下。

1）按设备调管关系或所属关系，依托OMS业务流程，分级、分专业在调控云源数据端进行设备模型、拓扑模型的维护。

2）调控云源数据端调用通用对象模型生成工具生成模型数据记录，调用编码生成服务生成通用数据对象编码。

3）调控云源数据端将维护的模型数据同步至本地调控云节点和其他云节点。

4）生产控制大区EMS等系统通过调控云“模型订阅”功能订阅所需模型；调控云将被订阅模型在源数据端横向同步至EMS及其他系统，完成图模数据与各业务系统的共享。

5）在业务系统（如 EMS、OMS），通过模型映射关系生成与调控云模型对应的业务对象编码。

存量模型数据治理与转换。针对存量模型数据，需将现有业务系统（如EMS、OMS）模型数据通过治理、转换后提取至调控云源数据端，之后可按增量模型数据流步骤3至步骤5完成模型订阅与发布。存量模型数据治理与转换流程如下。

1）利用CIME拼接方式将省调、地调EMS模型（10 kV及以上电压等级）组建成全省EMS大模型。

2）按设备命名生成EMS与OMS模型映射关系。

3）将EMS大模型导入调控云电网模型云平台，调用通用对象模型生成工具生成模型数据记录，调用编码生成服务生成通用数据对象编码。

4）利用EMS与OMS模型映射关系，匹配OMS相关模型信息至调控云电网模型云平台。

上述编码映射关系流程如图5所示。

2.2.2 横向数据同步

为满足实用化要求，调控云A、B站点横向数据同步的准实时业务同步延时需小于3 s。调控云业务数据种类繁多，涉及元数据字典、实时数据、运行数据、模型数据及海量的大数据，数据特征分析如表1所示。

图5 山东“调控云”存量模型编码映射关系

表1 调控云业务数据特征分析

基于以上业务数据特征，A、B站点横向数据同步需区分不同的场景。

1）对于时延不敏感的准实时数据，A、B站点之间通过横向同步技术实现结构化数据、非结构化数据的准实时同步，具体包括但不限于元数据、模型数据、运行数据（不含EMS运行数据）、图形文件等。

2）对于时延敏感在秒级的实时数据，A、B节点通过调度数据网同时从省、地调EMS系统进行实时数据高速汇集，不进行横向同步。

3）EMS运行数据量较大，A、B节点不采用横向同步传输数据，而由分别部署的EMS运行数据接收模块从消息总线并行接收消息入库。

4）大数据业务属于分析型应用，大数据导入直接从三大数据云平台抽取数据或流式采集，无需在A、B站点间完成大数据同步。

2.3 应用服务层（SaaS）

调控云应用是基于开放数据平台的软件，支持同一功能部署多个产品，为调控用户提供多种选择。在IaaS层计算资源动态管理技术和PaaS层电网模型支持下，相比传统网络分析类应用，山东调控云提供的网络分析应用将具备并行化、多场景、微服务的功能和特点。

2.3.1 并行化

状态估计并行计算。可基于电网模型进行动态分区，将计算任务按区域进行分解，利用IaaS层的计算资源动态管理技术，根据系统资源情况进行计算任务的自动分配和计算结果的汇集，如图6所示。

图6 网络分析并行计算示意

按照测试计算节点10 859个，支路数13 299个，分配在5个计算虚拟机，核心计算时间8 s左右，约为之前集中式计算的1/10。

静态安全分析并行计算。按照预想故障集进行模拟开断计算任务的分解，利用IaaS层的计算资源动态管理技术，根据系统资源情况进行计算任务的自动分配和计算结果的汇集。

按照测试计算节点10 859个，支路数13 299个，故障集个数17 923个 ，计算子任务36个，分配在2个计算虚拟机，核心计算时间17 s左右，约为之前集中式计算的1/13。

2.3.2 多场景

基于PaaS层提供的计算容器管理技术，每个用户可拥有独立的计算空间，通过浏览器的方式，用户可根据需要自定义计算数据断面的时间、计算模型的范围，实现分析计算的个性化配置，如图7所示。

图7 计算容器池

相比较现有EMS系统网络分析的研究模式，计算容器池主要有两方面优势：一是计算容器的数量可根据用户数目动态增减（现有EMS是不管用户在线使用情况都固定分配），实现资源的动态利用；二是不同用户间可通过计算容器的共享，实现计算结果的共享查看；而现有EMS仅能按照机器节点固定分配，无法实现结果共享。

2.3.3 微服务

包括“计算模型裁剪、状态估计数据断面、潮流计算结果”微服务。

计算模型裁剪微服务可根据自定义的计算模型范围，从全网模型中裁剪出所需的计算模型和外部等值模型，为应用提供裁剪完后的模型。

状态估计数据断面微服务可提供实时及历史状态估计数据断面服务，其他应用功能只需提供需要的状态估计数据断面时间，即可得到所需的状态估计数据断面。

潮流计算结果微服务可提供潮流计算结果数据服务，其他应用功能只需提交需要的潮流数据断面时间及格式（BPA、IEEE、E语言）等，即可得到所需的潮流数据断面。

3 结语

山东“调控云”以调控运行和管理需求为导向，实现 “资源虚拟化”、“数据标准化”、“应用服务化”，为后续构建分层分布与统一集中相结合的新一代调度控制系统提供技术基础。“调控云”的建设将在现有基础上提升信息感知与同步的支撑能力、提升数据深度应用的支撑能力、提升电网在线分析的支撑能力、提升调度管理精益化的支撑能力。

山东“调控云”拟分多期建设完成，目前已完成IaaS层功能，正在开展PaaS层模型数据云平台建设。未来将按计划开展PaaS层其他平台、SaaS层建设，2020年实现山东调控云全业务上线运行，届时将可为山东电网调控运行管理提供全新技术支撑平台。