一种基于云计算的输配电网运行特性一体化整定计算系统技术方案

技术编号:24251505 阅读:24 留言:0更新日期:2020-05-22 23:33
一种基于云计算的输配电网运行特性一体化整定计算系统,采用IaaS模式,国网公司向云平台服务提供商租用云计算空间,采用基于Hadoop平台开发的分布式计算系统,并设置在云计算空间,构成一个输配电网运行特性一体化整定计算系统;国网公司的国调中心、国调分中心、省调中心、地调中心、县调中心的服务器通过互联网接入云计算空间,进行输配电网模型基础数据建立、维护、及整定结果查询、调用;该系统利用云平台强大的运算能力,实现了输配电网运行特性一体化整定高效计算,具有计算效率高、计算误差小的优点,同时具有良好扩展性和高可靠性特点,可随着国家电网的进一步发展,随时增加计算能力,从而实现可靠、高效的输配电网运行特性一体化整定计算。

An integrated setting calculation system of transmission and distribution grid operation characteristics based on Cloud Computing

【技术实现步骤摘要】
一种基于云计算的输配电网运行特性一体化整定计算系统
本专利技术涉及国家电网输配电网络运行特性一体化整定计算
,具体涉及一种基于云计算的输配电网运行特性一体化整定计算系统。
技术介绍
随着国内经济的高速发展,国家电网的规模越来越大、且越来越复杂,传统意义上的整定计算分区格局已难以清晰判断,输配电网络上下级间往往相互影响,计算越发趋于复杂;在此情况下,基于一体化应用模式的大电网联合整定计算逐渐成为继电保护整定计算的发展方向;但是一体化整定计算存在输配电网络模型规模大、计算效率低的问题,为解决此问题,国内相关研究单位提出了各种解决方案,这些方案大多集中在如何解决输配电网络模型的边界划分及处理方法,以实现将输配电网络模型合理分区后采用同步并行计算;但这些方案仅仅是对原有分区计算方案的一种改进,且各种分区计算方案仍然会带来计算上的误差,因此从根本上并未完全能够适应国家电网的快速发展,且不能适应国家电网越来越高的安全运行的要求。
技术实现思路
为了克服
技术介绍
中的不足,本专利技术公开了一种基于云平台计算的输配电网运行特性一体化整定计算系统;采用IaaS模式,国网公司向云平台服务提供商租用云计算空间,采用基于Hadoop平台开发的分布式计算系统,并设置在云计算空间,构成一个输配电网运行特性一体化整定计算系统;国网公司的国调中心、国调分中心、省调中心、地调中心、县调中心的服务器通过互联网接入云计算空间,进行输配电网模型基础数据建立、维护,及整定结果查询、调用;该系统利用云平台强大的运算能力,实现了输配电网运行特性一体化整定高效计算,具有计算效率高、计算误差小的优点;该系统采用云平台计算,具有良好扩展性和高可靠性特点,可随着国家电网的进一步发展,随时增加计算能力,从而实现可靠、高效的输配电网运行特性一体化整定计算。为了实现所述专利技术目的,本专利技术采用如下技术方案:采用IaaS模式,国网公司向云平台服务提供商租用云计算空间,采用基于Hadoop平台开发的分布式计算系统,并设置在云计算空间,构成一个输配电网运行特性一体化整定计算系统;国网公司的国调中心、国调分中心、省调中心、地调中心、县调中心的服务器通过互联网接入云计算空间,进行输配电网模型基础数据建立、维护,及整定结果查询、调用;Hadoop作为一个开源分布式计算框架,已经得到了越来越多的应用,基于Hadoop的延伸计算产品开发越来越丰富,因此采用Hadoop平台开发基于云平台计算的输配电网运行特性一体化整定计算系统,已具有成熟的条件。进一步的,所述云平台计算系统包括Common、MapReduce、HDFS、Zookeeper、HBASE、Pig、Hive、Avro、Chukwa模块;其中:Common为一组分布式文件管理系统和通用的输入输出组件与接口,是Hadoop框架下的核心部分;MapReduce为大型分布式数据处理模型和执行环境,是Hadoop框架下的一个核心计算模型,它主要实现了Map、Reduce两个功能;Map把计算函数作用于系统中的所有云空间节点,然后再将计算结果返回;Reduce把从Map并行计算中得到的结果通过并行处理,进行分类、整理、归纳后,最后交由Datanode从节点进行存储;HDFS为基于集群的分布式文件系统,具有高度容错性及高吞吐量的特点;Zookeeper为分布式组织协调服务模块;Hbase为分布式、支持结构化和半结构化数据存储的数据库,依靠HDFS作为底层架构,借助MapReduce实现批量作业处理和定点查询;Pig为一种高级数据流语言,用于检索大数据集;Hive为分布式、按列存储的数据库,管理HDFS中存储的数据,提供数据查询功能;Avro为高效、跨语言的的永久存储数据的序列化系统,是Hadoop的一种远程方法调用方案;Chukwa为数据采集系统,用于管理大型分布系统;其中HDFS为主从结构,设置有一个Namenode主控节点与若干Datanode从节点中,Namenode主控节点、Datanode从节点分布设置在云计算空间中;其中MapReduce为主从结构,设置有一个任务分配节点JobTracker和若干个任务执行节点TaskTracker中,任务分配节点JobTracker、任务执行节点JobTracker均设置在云计算空间中。进一步的,配电网运行特性一体化整定的输配电网模型为集中式模型,其设置在Namenode主控节点中,按照国调中心、国调分中心、省调中心、地调中心、县调中心各自管辖范围进行输配电网模型基础数据的维护;基于输配电网模型的整定计算由MapReduce统一调度管理,将整定计算任务划分为若干子任务,分配给若干TaskTracker任务执行节点进行并行计算,并将计算结果进行分类、整理和归纳存储Datanode从节点中。进一步的,国调中心、国调分中心、省调中心、地调中心、县调中心对输配电网模型基础数据的维护设置有权限,在设置的权限范围内只对其对应管辖范围内输配电网模型进行基础数据的维护,防止出现越权限维护造成输配电网模型基础数据的混乱。进一步的,国调中心、国调分中心、省调中心、地调中心、县调中心的服务器与云计算空间之间的通信采用加密通信。由于采用如上所述的技术方案,本专利技术具有如下有益效果:本专利技术公开的一种基于云平台计算的输配电网运行特性一体化整定计算系统;采用IaaS模式,国网公司向云平台服务提供商租用云计算空间,采用基于Hadoop平台开发的分布式计算系统,并设置在云计算空间,构成一个输配电网运行特性一体化整定计算系统;国网公司的国调中心、国调分中心、省调中心、地调中心、县调中心的服务器通过互联网接入云计算空间,进行输配电网模型基础数据建立、维护,及整定结果查询、调用;该系统利用云平台强大的运算能力,实现了输配电网运行特性一体化整定高效计算,具有计算效率高、计算误差小的优点;该系统采用云平台计算,具有良好扩展性和高可靠性特点,可随着国家电网的进一步发展,随时增加计算能力,从而实现可靠、高效的输配电网运行特性一体化整定计算。附图说明图1为基于云计算的输配电网运行特性一体化整定计算系统结构示意图。具体实施方式通过下面的实施例可以详细的解释本专利技术,公开本专利技术的目的旨在保护本专利技术范围内的一切技术改进。一种基于云计算的输配电网运行特性一体化整定计算系统,采用IaaS模式,国网公司向云平台服务提供商租用云计算空间,采用基于Hadoop平台开发的分布式计算系统,并设置在云计算空间,构成一个输配电网运行特性一体化整定计算系统;国网公司的国调中心、国调分中心、省调中心、地调中心、县调中心的服务器通过互联网接入云计算空间,进行输配电网模型基础数据建立、维护,及整定结果查询、调用;所述分布式计算系统包括Common、MapReduce、HDFS、Zookeeper、HBASE、Pig、Hive、Avro、Chukwa模块;其中:Common为一组分布式文件管理系统和通用的输入本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于云计算的输配电网运行特性一体化整定计算系统,其特征是:采用IaaS模式,国网公司向云平台服务提供商租用云计算空间,采用基于Hadoop平台开发的分布式计算系统,并设置在云计算空间,构成一个输配电网运行特性一体化整定计算系统;国网公司的国调中心、国调分中心、省调中心、地调中心、县调中心的服务器通过互联网接入云计算空间,进行输配电网模型基础数据建立、维护,及整定结果查询、调用。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于云计算的输配电网运行特性一体化整定计算系统,其特征是:采用IaaS模式,国网公司向云平台服务提供商租用云计算空间,采用基于Hadoop平台开发的分布式计算系统,并设置在云计算空间,构成一个输配电网运行特性一体化整定计算系统;国网公司的国调中心、国调分中心、省调中心、地调中心、县调中心的服务器通过互联网接入云计算空间,进行输配电网模型基础数据建立、维护,及整定结果查询、调用。


2.根据权利要求1所述基于云计算的输配电网运行特性一体化整定计算系统,其特征是:所述分布式计算系统包括Common、MapReduce、HDFS、Zookeeper、HBASE、Pig、Hive、Avro、Chukwa模块;其中:Common为一组分布式文件管理系统和通用的输入输出组件与接口;MapReduce为大型分布式数据处理模型和执行环境;HDFS为基于集群的分布式文件系统;Zookeeper为分布式组织协调服务模块;Hbase为分布式、支持结构化和半结构化数据存储的数据库,依靠HDFS作为底层架构,借助MapReduce实现批量作业处理和定点查询;Pig为一种高级数据流语言,用于检索大数据集;Hive为分布式、按列存储的数据库,管理HDFS中存储的数据,提供数据摘要和查询功能;Avro为高效、跨语言的的永久存储数据的序列化系统,是Hadoop的一种远程方法调用方案;Chukwa为数据采集系统,用于管理大型分布系统;
其中HDFS为主从结构,设置在一个Namenode节点与若干Datanode节点...

【专利技术属性】
技术研发人员:南钰郑罡王嘉伟宋瑞卿张珂王军亭
申请(专利权)人:国家电网有限公司国网河南省电力公司开封供电公司
类型:发明
国别省市:北京;11

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