智能电网调控云平台方案研究

陈晓璇 陈石

摘要：随着云平台、边缘计算及人工智能等现代化技术的飞速发展和快速普及，基于云的智能电网调度的应用落实也在稳步推进，通过分析目前电网调度存在的问题及未来相关数据量的发展需求预测，结合云平台及边缘计算等新兴技术的优势，研究开展智能电网调控云平台建设的必要性和可行性，提出调度云平台系统的架构方案及实现机制。

关键词：调度云;智能电网;边缘计算;人工智能

引言

目前，调度业务面临数据量激增、传统架构系统难以支撑的问题，建设具有海量业务数据处理能力、高带宽、低时延的调控平台的需求已迫在眉睫。在此基础上，南方电网公司正在积极开展调度云的建设，研究新型业务模式，拟构建新一代的、统一的电力调度云服务平台。

1.云平台技术架构分析

南方电网调度云平台采用的相关技术包括云平台、边缘计算及人工智能（AI）等。

云计算是一种分布式计算，指的是用户可以通过移动互联终端接入数据中心，根据自己的需求完成相应的运算，而远程的数据中心由无数台电脑和服务器连接成一片“电脑云”来进行数据处理和分析。云计算技术优势明显，包括快速部署和拓展、稳定性强、安全可靠、易于整合、便于升级维护、低成本等。

边缘计算将作为基础云平台的延伸扩展，高分布式的计算可以分担云后台运行处理的工作量，处理更为海量的数据信息，还具备降低延迟、按需分配、提高效率等优势，实现海量数据的存储与计算、高可用性、自动化管理以及节能环保。

2.智能调控云平台需求分析

据统计，各级调度机构现有三十多套各类不同的系统，基本都遵循传统的IOE架构设计，其内部架构、软件接口、内部总线、软件开发水平等几乎都有差别，互相交互复杂，界面难以统一，运维难度高。而且传统IOE架构的系统几乎没有自动扩容的能力，不能做到弹性伸缩，资源集约化利用程度很低。

此外，随着风、光等大规模新能源发展及充电桩等负荷侧的推广建设，信息规模指数型增长，几年后，传统架构系统将难以支撑如此庞大的数据量的接入和计算分析，现有主站系统将面临计算能力及智能化水平不足的问题。

为全面满足大规模可再生能源和需求侧响应的调监控需求，解决现有系统计算能力不足和智能化水平低的问题，南方电网拟构建一套基于云的生态系统平台，即“南方电网调度云”。

3.调度云的实现机制及实施路径

云的本质是通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务，即计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。智能电网调控云平台延续了云服务的特点，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，使得资源能够被切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统，从而达到节约成本和优化配置的目的。

3.1 云平台的技术架构

一般，界内较公认的云架构普遍划分为三个层次，即基础设施层（IaaS）、平台层（PaaS）和软件服务层（SaaS）。

SaaS层，软件即服务（也称软件运营服务模式），即将开发完成的软件进一步定制即可交付，用户可直接使用，且只需管理维护自己的业务数据;Paas层，平台即服务（也称平台运营服务模式），即将用户所开发和运营的应用托管到云平台，用户负责管理维护自己的应用程序，客户的应用开发及部署完成后所涉及的基础设施维护管理工作都将由平台负责;Iaas层，基础设施即服务（也称基础设施服务模式），为用户提供虚拟机操作系统，或是底层的、接近于直接操作硬件资源的服务接口。

3.2 基于云平台的电网调度系统架构

南方电网调度云将参考互联网公司的做法，结合电网运行监控系统的实际情况，实现集群互备、跨节点资源调度及属地化运维管理，避免资源与投资浪费，也可通過资源整合达到互备效果。

调度云平台建设，除传统的SaaS、PaaS、IaaS层，还需与DaaS层（数据资源服务层）及AIaaS层（人工智能服务层）整合。

DaaS层即利用平台提供的计算和存储资源及组件服务为调度机构及其他用户提供软件定义的大数据服务，包括大数据分析、大数据运维、大数据开发等。AIaaS层即支持人工智能应用数据的接入、计算、开发、管理及部署的层级，以大数据分析和分布式应用服务为支撑，结合AI算法框架，构建具备AI特色及优势的一站式服务。

调度云沿用传统云平台的硬件部署模式，采用通用化、统一规格的硬件设备以集群的方式搭建系统硬件架构。平台中的服务器包括安全节点、管控节点以及提供其他应用和组件服务的节点。调度云需具备繁殖特性，即可以增加节点、扩充集群等方式实现扩容。此外，调度云需遵循电力监控系统的各项安防规定，按照安全分区、横向隔离、纵向认证、网络专用的原则构建调度云平台。

基于海量数据造成云计算中心负荷大且相应实时性不高等问题，调度云平台建设需引入边缘计算技术，在靠近数据源头的网络边缘侧，融合分布式计算技术，就近提供边缘智能服务，实现末端智能化、接入便捷化及协同就地化。

总的来说，调度云平台的建设路径分为主节点建设、网级至省级业务逐步上云、备用节点建设、网级至省级数据逐步上云、新能源数据上云、云化系统开发建设、主节点扩容、备用节点扩容等。

3.3 调度云发展的难点

智能调控云平台需接入已有运行管控系统以及OCS系统以获得各数据处理组件存放的信息及实时生产数据，因此建设该平台的难点在于实现多种数据格式的数据采集;而如何对种类繁多且规模庞大的数据进行挖掘，提供有参考价值的数据分析，也是实施难点之一。

4.结语

智能电网调控云平台建成后，可实现全网调度业务系统数据、功能、应用的全面整合，提高资源集约化利用水平和调度运行相关领域的业务水平，实现业务系统的全面提速、灵活扩容及功能智能化，数据价值充分挖掘利用，人工智能及边缘计算技术广泛应用，最终实现资源利用最大化、成本最小化、运维最简化、运行效果最优化的目标，开拓全新的生态链条。

参考文献：

[1]徐立冰. 腾云：云计算和大数据时代网络技术揭秘[M]. 人民邮电出版社， 2013.

[2]李文军. 计算机云计算及其实现技术分析[J]. 军民两用技术与产品， 2018（22）.

中国能源建设集团云南省电力设计院有限公司  云南  昆明  650051