摘要：随着信息技术的飞速发展和电力系统需求的不断增加。由于变电站中测量装置的大规模使用以及各种设备数据采集频率的不断增高，导致变电站数据量呈现指数级增长，这给变电站数据处理系统带来了巨大的难题。随着科学研究人员对智能电网研究的不断深入，变电站数据存储安全化已经成为未来电力系统发展的关键技术。作为电力系统自动控制的主要数据源，变电站数据的存储安全化建设显得尤为重要。
关键词：电力系统；变电站；数据存储；可靠性；优化仿真
1 电力系统变电站数据存储可靠性优化原理
变电站数据的安全存储是提高电力系统变电站可靠性的关键，而变电站数据聚敛能力是提高电力系统变电站数据存储可靠性的前提，在电力系统变电站的数据存储可靠性优化原理中，采用模糊C均值聚类方法进行电力系统变电站数据存储区域优化聚类，提高变电站数据聚敛能力，利用滤波算法对变电站数据进行干扰滤波处理，对滤波输出的变电站数据进行存储区域自动筛选控制，实现电力系统变电站数据存储空间可靠性优化。
2 电力系统变电站数据存储可靠性优化方法
2.1 失效节点概率分布估计和传输时间计算
采用表决变电站数据分配和表决数据处理框架，构建考虑节点失效概率的变电站重采样期望传播时间计算模型。采用概率分布估计对变电站数据动态网络模型进行存储路径优化。
2.2 基于多种群协同进化的数据存储可靠性优化
利用概率分布估计对变电站数据动态网络模型进行存储路径优化，构建变电站数据存储任务中各个存储区域的距离与能耗之间的关系，将电力系统变电站数据存储访问抽象为最优解问题。依据改进协同进化算法对变电站数据存储过程中的任务调度粒子群分别编码，通过微粒群不断进化和变异获得最优解，达到电力系统变电站数据存储的可靠性优化的目的。
3 数据存储技术框架的设计
3.1 资源管理
3.1.1 虚拟化技术
在本次的框架设计中,采用了两种虚拟化技术分别对系统进行配置一种是虚拟机VM技术,该技术的主要作用是将配电系统中的自动化主站平台转变为配用电大数据中的主要节点,而将各市、县区域内的子系统以及电力外网中的政府、企业等用户IT资源转变为从节点,这样的框架设计空间更小,运行效率更高。
3.1.2 负载均衡模型
通过对配用电系统的虚拟化,使内部及外部的计算资源变成了相对独立的资源池,为了进一步提升连入该资源池的IT资源的运转效率,提高运行的安全性与可靠性,本设计对该资源做了进一步优化,并构建了负载均衡模型。
该模型是属于非线性规划模型,在运行过程中,会结合系统的任务量、节点数量等信息,进行求解,优化,其中应用到的算法包括遗传算法、BP神经网络算法等。
3.1.3 资源调度
通过对配用电数据资源的虚拟化、负载均衡化处理后,基本完成了内部资源的均衡配置。在若想提高配用电系统资源的运行效率,需要对资源进行调度,可结合系统的实际需求,对各模块进行设计。
3.2 元数据管理
3.2.1 数据预处理
对数据进行预处理时,其流程是先对数据进行筛选,以区分结构化数据与非结构化数据,对不同的数据类型进行转换,形成标准化元数据,并以XML格式将转换后的元数据存储至Master节点中。
3.2.2 中间件技术
中间件技术具有多种应用形式,如数据访问、数据整合、终端仿真等,其主要功能是在不同的技术之间实现信息资源的共享,提高数据整合运行效率。本次设计中,通过采用数据中间件技术,将各类元数据进行了整合、连接,并对XML数据资源库重新进行了配置,设置了查关联、删除等多个子模块,加强了管理效果,更有利于系统运行效率的提升。
3.2.3 实际数据管理
实际数据多具有高纬度、多源异构类特征,因此,根据其元数据与映射关系,可采用NoSQL技术实现对实际数据的分布式存储。其存储过程如下:
(1)根据实际数据在智能电网的不同位置,进行分层存储,若实际数据位于内部电网,则将其存储于电网内部,若实际数据位于电网外部,则将其存储于电网外部;
(2)根据各系统的电压等级情况重新进行分类,包括GIS系统、信息采集系统等,位于电网内部的数据,分为110kV、35kV、10kV等类别,并对应存储,位于电网外的数据,分为政府机构、企业用户等类别,同样对应存储;
(3)对元数据资源库进行查询,将不同类别的数据与其XML表格对应,根据XML表格为实际数据分配存储空间,按照一定的顺序,确保所有数据能够分配到足够的存储空间,若出现存储空间剩余不足现象,则将其临近的剩余存储空间分配给对应的缺额实际数据,分配完毕后,依据统一的存储指令,进行存储。
4 仿真结果与分析
为了验证本文提出的基于多种群协同优化算法的电力系统变电站数据存储可靠性优化方法的有效性，需要进行一次仿真，变电站数据来源于某地区的电力系统，实验中变电站数据总量约为20GB，实验搭建在服务器为HPProliantDL380上，CPU为2．4GHz、32GB。图1显示了随着变电站数据存储节点的不断增加，采用不同的数据存储路径，会导致传输变电站数据能源成本不同，结果如图1所示。
分析图1可以看出，未进行路径优化前，随着数据节点数量的不断增加，传输数据能源成本始终保持在3．5万元左右，而本文方法进行路径优化后，可传输变电站数据能源成本逐渐下降，最终低至1000元左右，说明本文方法利用概率分布估计对变电站数据动态网络模型进行存储路径优化，有助于降低变电站数据存储传输能源成本。为了验证系统的容错时效，统计变电站数据在单节点故障下的访问时延。从访问记录集中选取500条不同的访问记录对变电站数据进行访问，统计不同变电站数据块大小情况下的平均访问时延，节点故障采用磁盘格式化模拟，客户端对变电站数据访问的平均延时(ms)。文献方法采用分段匹配检测方法对电力系统变电站数据进行特征压缩，容错时效性相比文献方法大约提升了20%左右。相比之下可以看出，本文方法对应的访问时延为最低。在实验中，构建20个节点，运行本文方法和文献方法以及文献方法的变电站数据存储模型，攻击出现在系统运行17秒左右，在第63秒时结束。本文方法下变电站数据被攻击时的存储可靠性结果如图2所示。
在实验中可以看出，在开始阶段，变电站数据没有受到攻击时，存储容量可达到8GB，攻击出现在系统运行的17秒左右，在之后一段时间内变电站数据存储容量快速下降，攻击停止后，本文方法存储的变电站数据用了一段时间从攻击中恢复，几乎可以完全恢复出全部变电站数据，存储可靠性能较优。
5 结论
由于受到实验条件限制，未进行较大规模的变电站数据存储可靠性优化测试，下一步将重点对本文方法的可用性进行研究，使电力系统变电站数据存储过程中具有更高的存储安全性以及可靠性。
参考文献：
[1]孙瑞．虚拟计算机数据存储空间稳定性优化仿真［J］．计算机仿真，2017，34(9):345－348．
[2]秦雄军，等．一种基于裸闪存的Key－Value数据库优化方法［J］．计算机研究与发展，201754(6):1326－1336．
论文作者:钱子聪,杨佳俊
论文发表刊物:《防护工程》2018年第33期
论文发表时间:2019/2/25
标签：变电站论文; 数据论文; 数据存储论文; 电力系统论文; 可靠性论文; 节点论文; 方法论文; 《防护工程》2018年第33期论文;