摘要：在我国社会经济不断发展的过程中，电力在具体供应以及需求方面都获得了飞速的增长。在此过程中，电力网络结构具有了更为复杂的特征，且在存储以及计算规模方面相较以往也具有了更高的需求。此时，通过电力系统中云计算方式的引入，在以此为基础的情况下对智能化计算平台的应用则成为了重要选择。在本文中，将就电力系统潮流的云计算方法进行一定的研究。
关键词：电力系统潮流；云计算方法；探究；
1 引言
在电力分析当中，潮流计算是其中非常基础的问题类型。而在我国电力事业不断发展的过程中，在潮流计算当中也面临到了计算量不断增加、无法快速求解的问题。在新的发展环境下，传统电力系统潮流求解方式无法良好的应用在云计算场景当中，在该种情况下，做好云计算方法的研究则成为了一种具有现实意义的方式。
2 云计算概述
云计算是一种以互联网为基础的计算方式，在该方式下，所共享的软硬件信息以及资源则能够根据具体的需求情况实现对计算机等终端设备的提供。对于云计算技术来说，其是在分布式存储、处理器、自动化管理以及虚拟化技术发展过程当中形成的一类技术。在实际应用中，用户并不需要对基础设备细节进行了解，也不需要直接控制。对于云计算来说，其对一种以互联网为基础上的交付模式进行了描述，即通过互联网的应用对虚拟化资源进行提供，该资源具有较好的动态调节性，在扩展方面具有积极的意义。从狭义角度来说，其正是指IT基础设施的应用以及交付模式，能够通过网络以容易扩展的方式根据需求对相关资源进行获得。在云中，相关资源具有着无限扩展的特征，且能够根据自身的应用需求随时获取。从广义角度来说，云计算则是指服务的应用以及交付模式，能够通过网络方式以易扩展以及按需求的方式获得服务。该服务同互联网以及软件具有着密切的联系。在实际应用中，其具有的特点有：第一，虚拟化。能够将单个资源实现对多个虚拟资源的划分，也能够将多个资源实现对同一个虚拟资源的整合；第二，费用低。由第三方购买基础设施资源，用户仅仅需要对需要计算的服务支付对应的费用；第三，可靠性。数据在不同的节点当中存储，当其中某个节点设备发生故障问题时，能够调用其余节点计算，不会对正常运行产生影响。
3 云计算Hadoop平台
3.1 平台概述
Hadoop是一个应用在大数据集处理以及分布式存储的开源软件框架，能够对商品硬件大型集群的运行程序提供支持。在Hadoop当中，其中所有模块在具体设计当中都以基本的架设为基础，保证框架能够对硬件故障进行自动的处理。同时，在Hadoop当中，也会在将文件在区分为不同块的基础上将其分发至集群当中的不同节点上，之后向不同节点对代码包进行发送，以此对数据的并行处理目标进行实现。在不同节点中，因其仅仅负责对其能够访问的数据进行处理，则能够在对数据局部性充分利用的基础上使Hadoop同传统计算机架构相比，能够以更为高效的方式处理数据集，而在传统超级计算机中，其则将以高速网络通信为依据对数据分发以及计算进行处理。
组成方面，Hadoop由Java语言编写框架，其中，仅仅有少量源代码通过C语言进行编写，且具有部分命令行工具以脚本语言进行编写。在不断的发展当中，Hadoop已经逐渐发展形成了较为复杂的生态系统，其中，包括有多个子项目，如Pig、Hive等。核心组成方面，则包括有：第一，Hadoop Common。其中包括有模块当中基本的工具以及函数库；第二，HDFS。为在商品机上对数据进行存储的分布式文件系统；第三，MapReduce。对数据进行大规模处理的编程模型。
3.2 HDFS
对于HDFS来说，其是Hadoop对GFS文件为目标的一种具有开源特征的分布式文件处理系统，能够较好的运行在通用硬件当中，以此在部署方面具有更好的适应性。在多个节点上，HDFS在数据副本保存方面具有容错机制的提供，该种特征的存在，即使其在容错性方面具有较好的表现。通常来说，会将数据存储为三个副本，由HDFS对数据进行高吞吐量的访问，非常适合应用在需要对超大数据集进行处理的程序当中。基本结构方面，HDFS由Data以及Name两部分组成。其中，HDFS对主从结构构建系统进行了应用，在一个HDFS集群中，同时具有多个DataNode以及一个NameNode。对于单独的DataNode来说，其将同实际硬件机器所对应，在其中，将对文件进行拆分处理，将其拆分成一定数量的数据块，其在很多个节点当中具有备份，默认大小为64M。Namenode方面，其在实际应用当中对文件数据块映射以及空间名称进行管理，能够在对客户端读写请求进行处理的基础上实现副本策略的配置。Datanode方面，其为slave节点类型，能够对来自客户端的数据块进行存储，并对相应的读写操作进行执行，同Namenode以心跳机制进行交互，在对任务信息获取之后实现任务结果的提交。
3.3 MapReduce
MapReduce为具有分布式特征的计算框架，能够应用在大规模数据集的计算当中。其由reduce以及map这两个节点组成，其中，map负责将大任务实现对一定数量小任务的拆分，reduce则负责汇总不同小任务的处理结果。
4 基于Hadoop平台的潮流云计算方法
在该平台潮流计算程序中，其主要作业内容包括有基础数据准备、修正方程组建以及电压变化量求解这部分，各自对数据准备、方程组的建立以及求解进行负责。在程序主函数当中，将根据实际需求调用执行相关的函数，并包括有循环控制以及管理输入输出路径等内容。
4.1 基础数据准备
在该内容中，其主要任务即是初步的处理网络当中的原始数据，对后续潮流计算环节当中所需使用的基础数据进行准备，具体包括有节点注入有功功率、PV节点电压幅值以及导纳矩阵这几方面内容。
4.1.1 map阶段
首先，是输入部分设计。在输入数据当中，其中包含有变压器、无功可调母线、支路以及并联电容数据等类型，通常在文本文档当中实现这部分数据的存储。在具体工作中，将针对不同数据对单独的文档进行建立，以多种方式对Hadoop进行处理。以支路数据为例，在当担当中，则为该数据的标识符、首末端母线号以及支路的电阻电抗，其中，也具有专门标识符的设置，以此对数据内容的含义进行表征，并在map的读入环节对不同来源文件进行区分。同时，Hadoop也将对全部源文件统一进行处理，将其分割成具有等长特征的片段，在不同片段中，具有多条记录的设置，且不同记录都会对对应的map任务进行创建，之后按照逐条的方式处理。在默认情况下，文档当中的一行内容即为记录，map函数时被的行偏移量为初始键，其中每一行的内容即最初只。
其次，执行逻辑设计。在该任务当中，其目的即是处理初始数据，在对节点注入有功/无功功率、PV节点电压幅值以及节点导纳矩阵获得后提供后续计算，在reduce当中安排具体的计算任务，由map部分对数据进行读取，并将工作所需的数据实现对reduce发送进行计算。这部分特征的存在，则需要在具体工作过的那个中对两个键值对类型进行设置，其中，一类即是以节点导纳矩阵列、行标为键进行一系列的计算处理，以此对节点的导纳矩阵进行形成。另一类即是以母线号为键实现有功功率的注入，包括有计算PV节点电压幅值以及无功功率注入等，对于其中的每一种数据，都将根据具体计算需求做好对应的类型输出处理。
输出部分方面，主要包括有支路、变压器、并联电容、发电机输出以及无功可调母线这几种数据类型。
4.1.2 reduce阶段
输入方面，在reduce将map段输出的内容根据相同的键情况进行归并处理，在将所有值读入之后对集合进行形成。
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执行逻辑方面，在Hadoop当中，对不同键对应的具体键都具有reduce任务的创见，在根据制定好方式计算之后对节点的自、互导纳进行获得，在此基础上形成节点导纳矩阵的构建。同时，其将对不同PQ节点的注入有功、无功等进行计算。
输出部分方面，对于每一个reduce任务来说，其都将以独立的方式输出运行，并在结果输出之后将其写在文本文档当中，其中的一行内容即对应键值的输出内容。其中，具有两类键的设置，其中一类即导纳矩阵的行列标，其功能是对矩阵元素进行保存，能够根据实际的虚实部分以分开的方式给出。另一类为节点号，能够对PQ节点的注入无功、无功、电压幅值平方以及注入有功情况进行保存。
4.2 修正方程组建立
在该环节当中，其具体任务即根据上环节获得的相关数据根据之前完成设定的节点电压初值对矩阵元素、节点电压平方以及注入的有工艺及无功不平衡量进行计算。
4.2.1 map阶段
输入部分方面，该作业的输入文件分为两部分，即输出文件以及电压初值文件。其中，输出文件由基础数据准备作业获得，电压初值文件即是对设定节点的保存。对于输出文件来说，一次reduce输出键值将在文件的一行进行写入。初值文件方面，文件在内容方面分为由标识符、电压初值虚实部以及节点号进行组成。
执行逻辑方面，map段同基础数据准备环节相同，负责外部数据的读取，并将实现对reduce端的分发，并在reduce端在数据归并之后进行相应的计算。对于该种情况， 则根据变量情况对两类键进行设置，其中一类为导纳矩阵Y的列、行标，另一类则是节点号。对于行列标来说，其功能即对reduce段实现节点导纳矩阵非对角线元素的电纳以及电导，节点号则是对导纳矩阵对角线元素的电压初值虚实部、电纳、电导以及电压平方等进行发送，并按照这两类键实现对每一类数据的输出。
输出部分，主要为行列标数据、节点导纳数据、PV以及PQ节点数据。
4.2.2 reduce阶段
输入部分方面，由reduce端对map输出进行读取，在经过洗牌以及中间分类方式处理后进行输入。执行逻辑方面，由具体的键同reduce处理任务相对应，对于每个任务来说，将根据标识符对值集合当中的数据含义进行分析，之后在经过计算后对方程式当中不同元素的值进行获得，以新键值的方式输出对应结果。在该过程中，需要转换之前读入导纳矩阵的行列标，在根据计算获得雅克比矩阵行列标之后将节点注入到电压平方量中，根据新行标情况对其进行排序处理，同样根据新列标对节点电压实虚部进行排序。输出方面，主要对三类键值进行设计，以此为后续求解环节工作的进行做好准备，其具体包括有J、ef以及deltaPQU。
4.3 电压变化量求解
在该项工作中，其任务即通过ART方式的应用对线性修正方程组的一次迭代进行获取，并通过ART方式在reduce端进行收敛判断处理，在经过多次迭代后对电压变化量进行获得。
4.3.1 map阶段
输入方面，在该作业文件当中，主要由两部分组成，其中一个为对设定节点电压变化量进行保存的初值文件，另一个即是对修正方程组进行建立的输出文件。执行逻辑方面，该作业任务在reduce当中设计，同样由map端对数据的读取以及分发任务进行承担。同时，将雅克比矩阵列标作为键进行设置，根据输入需求将对应数据实现对reduce的发送。输出部分，其包括有雅克比矩阵元素、不平衡量数据以及节点电压变化量这几部分。
4.3.2 reduce阶段
输入部分，在map端输出方面，则经过默认过程中，根据相同键实现对所有值的聚集，并根据相同键做好reduce任务值的读入。执行逻辑方面，在不同reduce任务中，将会对不同读入数据的含义进行分析，在实现对相应变量赋值的基础上根据公式对电压变化量值进行计算，之后根据公式做好其收敛判断处理。如不收敛，则需要将变压量进行输出处理，在下一轮迭代当中对其进行使用。如收敛，则表明该方式求解完成，需要对电压的虚实部值进行计算并进行输出处理。输出方面，则根据判断的收敛以及不收敛两种情况进行输出。
4.4 程序总体框架
在该平台潮流计算程序中，其主要由4各部分组成，即上述三个作业以及程序的主函数。其中，主函数负责执行作业调用、管理作业输入输出路径以及循环控制，三个作业则分别为数据准备、修正方程组建立以及求解。在实际处理当中，具体的执行过程为：第一，启动程序，对输入文件的路径进行设定，做好基础数据准备作业的执行处理；第二，对牛顿拉夫逊法进行创建，对修正方程组作业的输入路径进行设定，包括有节点电压初始文件保存以及基础数据准备作业输出这两大路径；第三，执行修正方程组建立作业；第四，对ART法循环进行创建，对电压变化量求解作业输入路径进行设定，包括有节点电压变化量初值文件以及方程组建立输出这两大路径；第五，对电压变化量的求解作业进行执行处理；第六，判断ART法收敛情况。如经过判断不收敛，则将回到第四步骤再次进行循环，将电压变化量初值文件路径实现对变化量求解作业输出路径的更改。如经过判断收敛，则将进入到下一步骤当中；第七，进行牛顿拉夫逊法收敛判断。如经过判断不收敛，则将回到第二步骤再次进行循环，将电压变化量求解的输出路径实现对电压初值文件路径的更新处理，如经过判断收敛，则将进入到下一步骤当中；第八，对线路功率以及平衡节点功率进行计算，完成潮流计算工作。
5 结束语
在上文中，我们对电力系统潮流的云计算方法进行了一定的研究。在实际工作中，需要联系实际需求做好计算方式的选择与应用，不断提升电力工作水平。
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论文作者:曹展杰
论文发表刊物:《电力设备》2018年第4期
论文发表时间:2018/6/19
标签：节点论文; 数据论文; 电压论文; 作业论文; 导纳论文; 矩阵论文; 文件论文; 《电力设备》2018年第4期论文;