基于OMS 互聯的調控基礎數據治理實現與研究

高 鎮 崔 洵 李大勝 楊 熙 吳曉蕓

（國網湖北省電力有限公司武漢供電公司，湖北 武漢430000）

1 概述

近年來，中國電力系統信息化水平一直處于行業領先水平。信息化建設發展速度持續加快，隨著電網的自動化水平的不斷提高、“大運行”體系的建設，電網調控運行管理模式也作出了相應調整，電網調控運行業務范圍逐漸擴大，自動化系統越來越多，對各個班組之間協同效率要求越來越高。同時由于各生產管理系統的研發、實施單位以及投運時間不統一，導致各個系統之間相對獨立和封閉，形成了數據孤島，系統維護和使用涉及人員性質廣泛，數量眾多，管理復雜，各系統中基礎數據存在不一致和不完整等現象。

尤其在OMS 和SCADA 兩個系統之間，業務模塊中的數據關聯關系較大，例如OMS 日志模塊中的內容填報，很多原始數據都直接或間隔來源于SCADA 系統。工作人員等于要從SCADA 系統中提取原始信息，經過處理、確認后再填入OMS 系統中，這樣反復在兩個系統中切換，時間和精力存在浪費，而且填報內容過于口語化，對后期的數據統計、分析造成“噪聲”干擾。針對諸如此類的問題，武漢調控中心提出一種基于OMS 互聯的調控基礎數據治理的想法，構建一套市縣一體化數據管理工具，以SCADA 系統為源頭，徹底打通跟OMS 系統之間的通訊通道，梳理各個模塊的業務要求，以SCADA 系統中發出的運行數據為基礎，經過加工、處理以后推送至OMS 系統中，同時獲取OMS 系統中計劃檢修、方式單、操作票數據信息，跟SCADA 系統中的運行數據聚合分析，借助互聯網技術對數據進行拆分并結構化，為各個班組的流程申報工作提供數據支撐，充分利用基礎數據治理成果，邊治理邊應用邊改善，提高調控基礎質量，解決基礎數據應用難、利用率低的客觀問題。通過對基礎數據和業務流轉的優化、改造與升級，發揮互聯網的技術優勢，提升調控基礎數據治理工作管理水平，為電力建設的發展提供新的方法和思路，促進電力經濟的快速發展。

2 系統總體設計

2.1 系統架構方案

2.1.1 技術架構（圖1）

外部數據:

主要從SCADA、OMS 系統獲取數據，從SCADA 系統中獲取準確度較高的臺帳數據、運行數據，從OMS 系統獲取調度日志數據、檢修計劃數據、方式單數據、操作票數據。

數據接入層:

圖1

具體任務為數據抽取服務、數據清洗服務、數據質量校檢服務和數據存儲服務，分別獲取SCADA 系統和OMS 系統數據，并按照標準的CIM模型進行存儲。

數據層:

數據庫存儲的數據信息，主要包括抽取過來的源數據信息以及支持系統正常運行的參數數據，具體為：被轉換后的一次臺帳拓撲、生產運行數據、方式運行數據、檢修計劃數據、操作票數據。

服務層：

為承載業務應用功能所需的基礎服務，包括基礎的數據基礎管理服務；數據聯動規則、數據統計分析規則、數據統計模型、數據展示模型。

數據管理服務：

除了對靜態數據進行運維管理外，還包括兩個系統中的數據聯動后的數據分析服務，并對引入的生產運行數據進行運行趨勢分析服務，提取日常運行中的異常狀況進行統計，以備頻繁停電、運行異常分析時實用。

業務應用層：

根據數據融合和計算處理，以web 的方式跟用戶形成交互，主要包括設備臺賬管理、運行數據管理、操作票數據、檢修計劃數據、方式運行數據、數據綜合服務六大模塊。

2.1.2 物理架構

平臺物理部署架構如圖2 所示。

圖2

采用標準的ETL 工具對SCADA 和OMS 系統中必需數據信息。其中包括SCADA 中一次設備拓撲數據、生產運行量測值和告警信號，以及OMS 系統中的運行方式、檢修申請數據。

系統部署在調度數據網III 區，以WEB 發布的方式進行訪問，實現兩個系統數據之間的共享、交互、統計分析。

2.2 系統功能設計

2.2.1 數據預處理

數據預處理主要包括數據抽取、數據清洗、數據轉換、數據存儲多個環節，具體如下：

a. 數據抽取采用ETL 工具Kettle 實現對SCADA 和OMS 系統中的關鍵數據獲取，并在Kettle 中編寫數據清洗、數據轉換的邏輯，提高數據準確性、一致性。

b.按照標準的國網CIM 模型，對抽取到的有效數據進行存儲。

2.2.2 基準數據管理

從III 區SCADA 歷史數據庫中獲取一次設備拓撲進行集中管理，主要包括廠站臺賬、間隔臺賬，采用列表的展示。支持按照區域分布對臺賬數據進行區域劃分、手動修改臺賬信息、人工屏蔽部分冗余信息。并且自動更新設備異動信息，支持定時自動更新和手動快速更新的功能。

2.2.3 數據運行管理

主要包括兩小塊，一個是遙測數據、一個是遙信數據。具體要求如下：

a.按照各個班組的工作需要，抽取SCADA 系統各個間隔設備的有功、無功、電流、電壓、油溫、檔位數據信息，實現多組合多條件的數據檢索功能；

b.抽取SCADA 系統各個間隔設備的保護信息，以實際工作需求為基礎，制定一系列的篩選規則，對遙信數據實現多維度重現。同時遵從事先商議好的OMS 系統數據寫入協議，對遙信數據進行自動化、半自動化處理后同步至OMS 系統中。

2.2.4 操作票數據

收集OMS 系統中的操作票數據信息，包括逐項票和綜合票。并對里面的設備信息進行摘取、拆分，針對不能自動拆分的數據信息進行標注，采取手動劃分的方式。對其他的字段信息（操作內容、操作項等）進行最小化拆分，實現操作票數據的結構化存儲，方便后續的多模塊數據關聯。

2.2.5 檢修計劃數據

收集OMS 系統中的檢修計劃數據信息，包括月度檢修計劃、周度檢修計劃數據。對檢修計劃中的各個字段信息進行溯源，并嚴格遵照基準設備臺賬庫的要求摘取里面的關聯設備臺賬信息，針對不能自動拆分的，支持手動進行拆分。

2.2.6 方式單數據

收集OMS 系統中的方式單數據信息。對方式單數據中的各個字段信息進行溯源，并嚴格遵照基準設備臺賬庫的要求摘取里面的關聯設備臺賬信息，針對不能自動拆分的，支持手動進行拆分。

2.2.7 調度日志數據

收集OMS 系統中的調度數據信息，主要包括開關跳閘、線路接地、設備缺陷、分支線跳閘、運行監控等多個模塊。本模塊主要有兩大功能。第一，是把從OMS系統獲取到的調度日志數據進行呈現；第二，是可以通過本系統編寫調度日志數據，借助基準臺賬信息及其他模塊的數據信息，實現日志數據的標準化、快速化、規范化、全自動化錄入。

3 結論

市縣一體化數據管理工具以數據治理為理念進行設計開發，以實際工作業務需求為事件驅動，借助計算機對數據處理快速而高效的優勢，實現OMS 與SCADA 系統基礎數據的自動抽取、貫通、互聯、推送。從基礎工作需要出發，建立起基礎數據治理的概念，不斷從工作中汲取基礎數據治理經驗并不斷完善、推陳出新，推進基礎數據治理管控措施，提高基礎數據治理管理水平。避免了以往獲取數據時繁瑣、低效、易出錯的問題，克服數據治理難、數據利用難、數據分析結果準確率低的困難，在提高工作效率的同時，也為后期應對海量數據處理、數據挖掘技術打下了堅實的基礎。