近年來,，隨著我國能源系統和電力工業(yè)的飛速發(fā)展，以及電力系統容量的不斷擴大,，使得公用電網的電能質量問題日益嚴重,。為了應對這些變化帶來的挑戰(zhàn)，保證對用戶的優(yōu)質供電,，同時優(yōu)化電網企業(yè)對電能質量的管理模式,，電力公司需要建立一套科學、有效的電能質量監(jiān)測的解決方案,。

國外對電能質量監(jiān)測的研究開始于20世紀40年代,，經歷了從模擬表計測量儀器到80年代后期帶圖像打印的卷紙類記錄儀的技術演變，近幾年受到網絡化發(fā)展的影響,，電能質量監(jiān)測也出現了利用網絡實現電能質量的遠程監(jiān)測和網絡化管理的發(fā)展趨勢,。相對一些發(fā)達國家和地區(qū)而言,，國內在電能質量在線監(jiān)測方面的研究起步較晚,，導致電能質量管理存在效率低,、數據利用率低等不足之處，不利于電網企業(yè)的精準投資和供電服務水平的提升,。

為了實現改進電網運行績效和提升優(yōu)質供電服務水平的目的,，國家電網公司于2012年提出了建設一個集中、統一的電能質量在線監(jiān)測系統的方案,，利用現有的智能電網建設成果和通信技術資源,，實現電能質量數據的自動采集和傳輸，并通過信息化手段和大數據挖掘技術,，充分發(fā)揮電能質量數據的價值,。

電能質量在線監(jiān)測系統的主要目標是滿足電能質量指標在線監(jiān)測與業(yè)務分析應用的需要，對電網頻率,、電壓,、可靠性指標以及電網安全風險進行集中在線監(jiān)測，分析和挖掘各類指標的數據特征和業(yè)務關聯規(guī)律,。系統的業(yè)務功能需求如下：

實現供電用戶電能質量的自動采集和在線監(jiān)測,，完成可靠性指標基礎數據、運行數據的自動采集和存儲,，改變可靠性運行數據人工錄入采集管理方式,，提高數據采集的穩(wěn)定性和時效性，完成可靠性指標的統一監(jiān)測管理,。

通過分析各類數據來源,、采集頻度及數據特征，制定集成接口規(guī)范和智能裝置規(guī)范,，形成數據采集標準,，確保業(yè)務數據來源唯一，減少由于多系統重復維護數據給業(yè)務人員帶來的巨大工作量,，確保數據的準確性與完整性,。

實現電能質量指標的在線計算功能，在確保計算結果的及時性和準確性的基礎上,，實現指標的在線匯總和統計管理功能,，并基于對輸變電設施可靠性、輸變電系統可靠性水平的評價結果,，提供可靠性在線評估計算功能,，為發(fā)現電能質量管理的發(fā)展趨勢和潛在問題提供數據基礎。

按照電能質量在線監(jiān)測系統的需求,，系統總體架構分為跨專業(yè)自動采集,、集成大數據管理,、指標計算和挖掘分析3個層次，見圖1,。通過制定停電事件自動生成規(guī)約,，建立數據集成規(guī)范，實現跨專業(yè)的數據自動采集,。通過研究電力各業(yè)務數據特征,，充分整合數據集成結構，實現跨專業(yè),、跨層級的大數據融合和應用,。采用業(yè)務數據對象化、業(yè)務對象內存化,、內存對象分布化,、分析計算并行化的方法，實現了對象化并行計算框架,，促進大數據挖掘和分析應用,。

圖1　電能質量在線監(jiān)測系統總體架構設計

技術架構為了支撐業(yè)務、應用,、數據,，從業(yè)務需求出發(fā)，依據對電能質量在線監(jiān)測系統的業(yè)務架構,、應用架構,、數據架構的分析與設計，進行了系統技術組件的劃分,，見圖2,。電能質量在線監(jiān)測系統基于PI3000平臺研發(fā)，技術組件包括業(yè)務服務組件,、公共管理組件和應用服務組件3個部分,，其中業(yè)務服務組件包含數據管理、質量評價,、質量分析,、輔助決策和統一展現，各個層次包含多個技術組件,。

圖2 電能質量在線監(jiān)測系統技術組件設計

2.2.1 公共管理組件

包括身份認證,、統一待辦、組織機構和單點登錄,。應用服務組件則提供系統基礎模塊如：工作流引擎,、權限管理、任務調度,、模型服務,、文件服務,、日志管理、安全管理,、建模工具,、報表報告服務、圖形展現工具,、數據備份恢復組件,、建模工具以及數據訪問服務,。

2.2.2 業(yè)務服務組件

1）數據管理層,。通過公共數據模型采集各個業(yè)務系統數據，是整個系統的基礎部分,，該層通過統一的接口將數據開放給上層功能模塊,。主要包括模塊數據源定義、數據采集元模型定義以及數據采集策略定義,、基礎臺賬管理幾項功能,。

2）質量評價層。提供統一的指標在線計算平臺,，并對計算結果,、指標異常報警信息以及指標分析結果提供統一監(jiān)測與展現。

3）質量分析層,。主要包括在線指標模型定義,、在線指標計算模型定義、在線預警規(guī)則定義,、分析模型定義,、分析規(guī)則定義，用于為各種業(yè)務指標的在線計算提供統一模型配置基礎,，達到可隨時增加新的指標計算的需求,，并提供在線動態(tài)預警的規(guī)則定義，動態(tài)進行分析模型的構建及分析規(guī)則的定義,，以實現分析展現的動態(tài)定制,。

4）輔助決策層。該層通過決策模型實現輔助決策的可配置性和可擴展性,，其中包括決策模型管理,、輔助決策服務等功能。

5）統一監(jiān)測與展現層,。采用圖形化展現和綜合報表生成技術,，進行在線監(jiān)測結果展現、在線分析結果展現,、動態(tài)預警展現等,。

2.2.3 應用服務組件

提供系統的一些公共功能模塊如：工作流引擎,、權限管理、任務調度,、模型服務,、文件服務、日志管理,、安全管理,、建模工具和數據訪問中間層。

電能質量在線監(jiān)測系統為了實現電能質量指標全面覆蓋的總體目標,，在功能上要達到應用覆蓋面廣,，基礎數據集成量大等要求，這樣的要求導致其在性能實現上存在諸多難點,。

1）停電事件自動采集準確性要求高,。在系統建設前，不具備可靠性指標的在線監(jiān)測能力,，可靠性基礎數據主要由人工錄入,，指標統計則采用事后評價模式。電能質量在線監(jiān)測系統需要實現供電可靠性事件的自動采集,，同時還需要保證事件采集的穩(wěn)定性,、時效性和準確性。

2）數據集成難度高,。由于電能質量在線監(jiān)測與分析的基礎數據涉及調度,、運檢、營銷等多個業(yè)務部門,，電能質量在線監(jiān)測系統需要對來自多個業(yè)務系統的數據進行整合與共享,。但由于各單位信息系統建設水平不同，且同類系統版本并不統一,，導致相應來源的數據差異較大,，集成難度高。

3）計算處理需求復雜,。系統中電網安全風險在線評估模塊承擔著系統中的多種風險分析計算與評估管理功能,，需要對全國網、區(qū)域電網,、?。ㄊ校⒌厥兴募夒娋W數據進行計算分析,，電壓等級涵蓋1000kV到110（66）kV,，電網規(guī)模巨大，計算復雜度高,、計算次數多,。高峰時段復雜業(yè)務模塊被調用的次數急速升高,，風險評估首先需要進行全網潮流掃描，計算次數上萬次,，以至于業(yè)務模塊的響應時間很難滿足用戶的需求,。

為了解決上述技術難題，系統在建設時有針對性地采用了多項關鍵技術,。

1）智能采集裝置停電事件采集規(guī)則,、生成規(guī)約以及研判標準。系統對供電運行數據的采集通過智能電能表,、用電信息采集終端及其主站實現,，通過制定事件記錄采集規(guī)則，實現供電運行數據的自動采集和上報,。

事件記錄采集規(guī)則將電能表事件和采集終端事件按照不同緊急或重要程度分為4個等級,，并對不同等級事件采取不同的采集策略，見圖3,。

圖3　事件采集結構

按照系統對停、上電事件的定義,，采集設備按照自身的電源接入情況,，形成停、上電事件記錄,。采集終端當供電電壓低于停電發(fā)生電壓限值時產生停電事件并主動上報,。為提高停電時間生成的準確性，系統還創(chuàng)新性地提出了用戶停電事件的準確性綜合研判機制,。

目前系統已實現了對城市范圍158萬和農村地區(qū)95萬用戶采集裝置（覆蓋約1.6億低壓用戶）停電事件以及約5萬個供電電壓監(jiān)測點的按日自動采集,。數據采集時間由原來的7天縮短至最快1h，系統自動采集準確率可達到90%以上,。

2）通過數據處理技術解決數據的兼容性問題,。本系統通過制定數據公共模型庫，對來自于不同業(yè)務系統的數據進行規(guī)范編碼,，并通過數據清理,、加工和計算等技術完成各類指標數據、業(yè)務數據在公共模型庫中的轉化與存儲,，從而解決了來自于不同業(yè)務系統的數據兼容問題,。公共數據模型技術組建設計見圖4。

圖4　公共數據模型技術組件設計

目前系統涵蓋了來自生產管理,、電網調度,、用電信息采集及營銷等業(yè)務應用系統的可靠性、電壓,、頻率相關數據,，且在公司系統各單位均穩(wěn)定運行,。

3）對象化并行計算。系統通過對象化并行計算框架,，構建了多維度,、全方位、可視化的展現框架,，解決了大數據挖掘和分析應用時緩存和計算能力的問題,。針對磁盤IO瓶頸造成的性能問題，系統采用了對象化內存建模方式,，實現資源數據的對象化緩存,；同時為了解決有效解決單臺服務器緩存和計算能力不足的問題，采用基于資源對象屬性的多維度數據水平劃分技術,，實現數據的水平拆分,；為了提高任務處理效率，系統采用對象化任務封裝和子任務拆分機制,，實現任務的分解與調度,。

經試驗，對中壓可靠性指標統計1.8億條記錄,，141個指標進行統計,，所消耗的時間為5.6s，相比傳統數據庫架構,，性能提升800倍,。

電能質量在線監(jiān)測系統覆蓋了國家電網公司總部、5家分部,、27家?。ㄖ陛犑校┕尽?/span>328家地市公司,、1959家縣級公司,、新源公司和運行公司，建成了總部,、省,、市三級的監(jiān)控體系。系統涵蓋了自2005年以來的可靠性,、電壓,、頻率相關數據，其中中壓用戶593.9萬,，110（66）kV及以上13類輸變電設施256萬,，城市供電電壓監(jiān)測點約5萬個，中壓用戶停電事件1.8億條，電網電壓數據1.2億條,，供電電壓數據1289萬條,，全網輸變電設備資產信息5大類數10萬多條。并且實現了電網頻率,、電網電壓,、輸變電系統可靠性指標的小時級監(jiān)測。徹底轉變了國家電網公司傳統的可靠性管理模式,，充分發(fā)揮了電能質量數據的作用,，為提高用戶服務水平奠定了數據基礎。

傳統的電能質量管理,，各類指標管理分散,，信息化管理水平參差不齊，可靠性指標雖已完成了集中統一管理,，但系統尚不具備在線監(jiān)測能力,。通過電能質量在線監(jiān)測系統的建設，實現了供電可靠性指標的在線計算和在線動態(tài)展現（見圖5）,，促進可靠性管理從事后評價向實時監(jiān)測,、在線評價的管理模式的轉變，促進了供電可靠性精細化管理的提升,。

圖5　供電可靠性指標在線監(jiān)測情況

電能質量在線監(jiān)測系統充分利用智能采集裝置,，完成了小時級的數據自動采集和跨專業(yè)、跨層級的數據融合共享,，建成了一套國內外規(guī)模最大的電能質量海量數據集成平臺，在世界上首次實現了對供電用戶電能質量的自動采集和在線監(jiān)測,，是建設堅強智能電網實踐的成功范例,。

系統通過利用關聯分析、趨勢分析等大數據分析思路,，挖掘供電可靠性歷史數據的潛在價值,，掌握與可靠性相關的缺陷、故障,、檢修計劃等業(yè)務的發(fā)展規(guī)律,，挖掘可靠性與頻率、電壓之間的潛在關系,，可以找出設備合理的運行年限和運維投入,，為電網規(guī)劃、設計,、基建,、生產運行、檢修維護等業(yè)務過程的改進提供依據，增加企業(yè)的經濟效益,。

同時,，通過對可靠性指標的預測分析，使電網公司可以及時發(fā)布停電信息以及用電高峰時段,，方便用戶合理地安排用電活動,，降低停電帶來的損失，從而為確保電網的安全運行以及電力資源的可靠供應提供可行性基礎,。

隨著電網特性逐步由就地局部特性轉變?yōu)閺V域全局特性,，互聯電網運行特性呈現出強相關、非線性,、復雜化的大系統特點,，電能質量在線監(jiān)測系統結合電網的實際運行特點，對潛在或固有的影響電網安全的各種因素進行分析,、歸納和鑒別,，對事故可能引起的后果進行客觀評價；并根據電網發(fā)生事故后造成后果的嚴重程度,，對風險進行等級劃分,，根據風險等級確定相應的預控措施；選擇最優(yōu)的風險預防控制方案,，降低或避免風險,。

通過電能質量在線監(jiān)測系統的建設，實現在線運行數據和相關風險源信息的自動集成,，拓展了電網公司對風險監(jiān)控的管理廣度,，建立了全面的電網安全風險評價體系，為電網運行安全水平提升提供了支持,，并保障了對用戶的可靠供電,。

電能質量在線監(jiān)測系統利用現有的智能電網成果，完成了小時級的數據自動采集和跨專業(yè),、跨層級的數據融合共享,，建成了一套國內外規(guī)模最大的電能質量數據管理平臺，并首次實現了對供電用戶電能質量的自動采集和在線監(jiān)測,，實現了電能質量管理模式的轉變,。電能質量在線監(jiān)測系統后期考慮利用云計算和大數據等技術，拓展數據監(jiān)測范圍,，將諧波,、閃變、間諧波等數據納入采集與分析,；同時拓展系統應用范圍,，實現電能質量監(jiān)測從城市到農村的全面覆蓋,。