智能配用電多源大數據融合信息模型框架研究

摘要：針對智能配用電大數據平臺與配網子系統之間的信息集成與傳遞，提出一種基于配網大數據運行決策與運營分析流程的大數據融合信息模型。構建由基礎數據層、計算分析層、決策管理層以及評估規劃層構成的瓦片金字塔模型，并通過計算索引樹查詢效率驗證了所提信息模型的有效性。

關鍵詞：智能配用電;多源大數據;瓦片金字塔;信息模型

0? ? 引言

智能配用電（Intelligent Power Distribution and Utilization，IPDU）技術依托配網信息系統與社會公共數據，通過對多源異構大數據進行深入融合與挖掘[1-2]，分析配網運行態勢與趨勢，從而實現智能配網運行控制和運營管理的高效精準決策。然而，由于已有配網相關信息系統數據結構各異，IPDU大數據平臺需要調用不同的數據接口實現數據交互功能，嚴重制約了平臺對數據識別提取的效率[3]。因此，根據IPDU技術結構特征構建多源異構大數據信息模型，對智能電網信息化建設具有較大意義，可有效提高配網運行決策效率[4-5]。

針對智能配用電多源異構大數據融合技術，根據智能配用電應用功能技術實現過程的關聯特征，構建了逐層關聯特征的大數據邏輯模型，并根據邏輯模型分層結構設計物理模型。所提智能配用電大數據多源異構信息模型通過對多源異構大數據層次化融合，實現配電網信息系統之間的高效無縫交互，且具有較好的數據融合性與可擴展性。

1? ? 智能配用電體系結構

在智能配網運行調度控制過程中，配網子系統負責收集電力系統與用戶的運行數據，并將量測數據與初級計算后的數據傳遞至大數據平臺。大數據平臺調用配網子信息系統相關計算結果與實際量測值，對配網運行態勢與趨勢進行分析，并根據分析結果做出配網控制/管理決策，實現配網經濟穩定運行。

智能配用電大數據平臺與配網運行相關子信息系統Sp（p=N+）的結構關聯如圖1所示。

因此，有必要設計IPDU大數據信息模型，實現配用電多源異構大數據的有效融合，并將應用功能與數據結構形成關聯關系，提升平臺的大數據提取與利用效率。

2? ? 多源異構大數據邏輯模型

2.1? ? 應用功能與數據關聯分析

IPDU大數據平臺的應用功能涉及配網態勢估計、狀態預測、運行控制決策以及網架建設規劃等一系列過程。

依據智能配用電技術實現的順序，可將功能集合分為圖2所示的邏輯關聯關系。

由于計算功能與分析功能的前后邏輯順序功能存在一致性，將兩者進行合并，形成由量測F1、計算與分析F2、決策管理F3以及規劃評估F4組成的功能集合。功能集合之間由其輸入、輸出數據形成關聯關系。

2.2? ? 瓦片金字塔結構邏輯模型

為進一步明確應用功能輸入量與對應數據層中數據的關聯關系，提升數據提取過程中的定位速度，構建瓦片金字塔結構的IPDU大數據邏輯模型。根據應用功能—數據映射關系，對現有數據進行拆分、合并，形成數據瓦片矩陣。如圖3所示，瓦片金字塔中各層瓦片矩陣代表一類數據，各層的數據量遵循自下而上逐層遞減約束，共分為四層：基礎數據層、計算分析層、決策管理層以及評估規劃層。

邏輯模型中，上層數據層由下層或同層數據層計算分析后得到，且各數據層具有不同的時間尺度特征：基礎數據層中均為量測數據;計算分析數據層為對量測數據分析后得到，其數據尺度具有較大的變化范圍;決策管理數據層包含了未來短期或中期時間尺度下的配網決策管理數據;評估與規劃數據層則是配網和城市歷史決策的評估或遠景性規劃數據。

2.3? ? 應用功能數據提取效率

為論證根據邏輯模型形成的索引樹查詢效率，定義查詢空間Q={q1，q1，…，qR}。查詢路徑長度是衡量數據查詢效率的重要指標，通常可定義為查詢命令經過的節點跳數[6]。當IPDU應用功能進行數據查詢請求時，節點跳數為3R。由于不同IPDU應用功能的所屬數據存在交集，為了使信息模型所形成的文件盡可能小，須對數據進行二次分類，導致數據查詢過程中產生回溯，其節點跳數為4R+2r，r為交集中的數據個數。

因此，為提高應用功能數據查詢提取效率，將IPDU數據根據應用功能邏輯關聯形成瓦片金字塔結構的邏輯模型及索引結構，減少應用功能提取數據過程中的節點跳數，從而提高智能配用電大數據平臺運行效率。

3? ? 結語

智能配用電大數據平臺是智能電網、需求側管理等技術的重要平臺，因此，實現大數據平臺與配網子系統之間的信息有效交互，可為配網大數據計算、分析、決策提供數據支撐。針對配網多源異構大數據信息模型融合、交互與應用，本文通過分析應用功能邏輯關聯，提出瓦片金字塔結構下的配用電大數據邏輯模型，實現了數據的有效融合，提升了智能配用電大數據平臺的決策效率。

[參考文獻]

[1] 王志英，張詩軍，鄧琨.統一電網信息模型在南方電網的應用[J].電力系統自動化，2014，38（5）：127-130.

[2] 陸一鳴，劉東，柳勁松，等.智能配電網信息集成需求及模型分析[J].電力系統自動化，2010，34（8）：1-4.

[3] 昌力，劉擁軍，萬書鵬.華東電網調度大計劃數據交換系統設計[J].電力系統自動化，2014，38（7）：112-117.

[4] 董朝霞，楊峰，范斗.基于知識的多源異構信息一體化研究[J].電網技術，2004，28（17）：67-71.

[5] 宋亞奇，周國亮，朱永利.智能電網大數據處理技術現狀與挑戰[J].電網技術，2013，37（4）：927-935.

[6] 朱夏，羅軍舟，宋愛波，等.云計算環境下支持復雜查詢的多維數據索引機制[J].計算機研究與發展，2013，50（8）：1592-1603.

收稿日期：2020-09-01

作者簡介：吳舜裕（1988—），男，浙江杭州人，博士研究生，工程師，研究方向：智能配電網運行、電力大數據分析。