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摘要：智能电网调度控制系统近几年来已经在国家电网公司各级调度（控）中心得到了广泛应用，其研究与应用水平整体上已达到国际领先水平，在推进“大运行”体系建设和保障电网安全运行方面发挥了重要作用。然而，随着特高压交直流混合电网的大规模建设及“大运行”体系的全面构建，智能电网调度控制系统信息规模及处理壓力剧增，系统运行面临新的挑战，亟须进一步提升系统的支撑服务能力，突出体现在：电网结构日益复杂、调控规模日益扩大，接入系统的信息量剧增；系统客户端数量逐步增加，数据访问量及访问规模逐步扩大等方面。
关键词：智能电网调度；控制系统；集群化技术
1、智能电网调度控制系统集群化架构
1.1硬件架构
智能电网调度控制系统的构成包含多个群，每一个群都会配备相应的服务器来实现某一个功能或者多个类似的功能，例如电网调度计划群、数据实时监控群、数据信息采集群等。硬件设备主要包括了服务器、网络设备以及存储设备，其中服务器主要有刀片服务器和机架服务器等，交换机、防火墙都属于网络设备。整个硬件结构不仅支持横向的分布，也可以纵向整合，通过不同的分布方式都可以将具体应用合理的分布在不同集群点，以此来提高调度控制系统集群的数据处理时效性和综合计算水平。
1.2软件架构
智能电网调度控制系统从软件层面来说主要包括三个方面，分别是应用功能、扩展支撑以及基础支撑。应用功能层的主要职能是进行数据采集、自动化控制、系统实施监控网络分析以及在线预警等；扩展支持层主要是承担协调资源调度、定位、集群化管理、分部式数据访问以及存储等职能；基础支撑层则是整个调度控制系统的软件运行平台。机制主要是对应用分析群以及客户端的数据访问，上下应用群主要是通过对公共群和私有群的数据采集和汇总来实现的，数据群包括数据库集群和时序库集群，数据库集群是应用部署中提供集群化数据支撑的最下层环节，应用群有私有群和公共群两种，私有群通过对各个模型的信息的实时监控和采集汇总来实现采集群和实时监控群的对应，应用群和实时监控群中都有一台或者两台服务器，这些服务器中包含所有的集群数据。
2、智能电网调度控制系统集群化平台相关技术
2.1系统数据资源管理
资源管理模块能够管理所有参与计算的硬件资源，包括服务器、存储设备和网络设备等，主要负责资源的动态发现，监视资源的投入和退出等。资源管理模块周期性收集节点的状态信息和节点的负载信息，并根据当前的节点能力和节点负载状况通知任务调度程序作出动态调整。其主要工作机制为：在每个参与运算的节点上均启动资源层的管理程序，每个节点的地位在资源层中相同，均通过管理程序的组播报文向资源池中的其他节点汇报自身的状态信息，不存在单点故障的问题。每个节点上的管理程序向同一个组播地址发送组播报文，通知其他节点本节点的状态。当某个节点的管理程序退出，或者此节点网络故障达到一定时间，则此节点将被判定为离线。
2.2扩展支持层心跳管理
心跳管理属于软件架构的扩展支持层，可以有效地提升系统集群可用性，这个模块可以对不同节点的工作状态开展周期性的检测，如果某一个节点的工作状态发生了变化，心跳管理模块会及时的通知其他环节。同时系统可以通过不同节点的心跳来判断其运行状况，在一定的时间内如果没有收到节点心跳动态，则系统会判断这个节点出现了故障。心跳报文主要包括群间心跳和群内心跳两种，集群中的设备加入到同一个组群，在对应组群中发送心跳报文就属于群内心跳；群间心跳就是每一个集群都会选择一个管理节点，由管理节点来将该群的状态发送给主干网，群间心跳半酣了集群内部所有设备的运行状态。通过心跳报文监测可以有效地避免出现心跳风暴现象，心跳管理模块需要在每一个对应的群众设定组长，组长负责对区内所有的节点运行状态信息进行汇总，然后由组长向其他的群发送心跳。智能电网调度控制系统的主干网心跳报文的数量和对应机器设备数量多少没有任何关系，只和集群的数量多少有关系，而每一个集群内部的网络心跳数量只和该集群的节点数量有关系，正是这种原理才大幅度的降低了主干网的负载压力。
2.3资源定位
资源定位在非集群系统中的机制是先寻找某个应用的主机，再把对某个服务的请求定位到这个服务所属应用的主机上。在集群环境下，某个应用的数据被分片存储在不同的集群节点上，就需要解决数据分片本身的内容描述、位置描述及这些信息的发布等问题。资源定位应考虑带数据的服务管理和定位方式，服务的定位要包含数据的计算架构，需要达到计算和数据的一致。可以在原有服务中增加属性，实现类似域名系统（DNS）的功能。当访问的数据属于一个区域时，提交该区域所属数据节点信息；当访问的数据属于多个区域时，提交公有群中的公共节点信息。资源定位改造后的流程是：获取服务定位信息；获取数据分布信息；获取节点信息；返回定位结果。
2.4分布式数据访问和存储
系统集群存储环节每一个节点存出一部分数据，而同一部分数据必须考虑冗余备份，不同的备份节点还需要配合数据同步机制，这样可以最大限度的提升数据冗余备份可靠性，同时还可以发挥负载均衡机制的作用，降低单个节点的负载压力。因为集群存储的节点数据比较分散，对于各个节点的分散数据需要集群实时库进行定位管理，进行数据请求的时候，数据定位管理模块需要找到不同数据存储的对应节点，而集群实时库会提供一体化的透明访问接口，所以应用程序并不需要考虑所需数据具体存储在什么位置，集群实时库以及资源定位模块会将最终的需求数据返回给程序。分布式数据访问可以有效地实现数据访问负载均衡发展，同时还可以解决数据一致性问题，智能电网调度控制系统可以提供不同的负载均衡机制，将对应模块的访问任务分流道不同的存储节点上，可以最大限度的提高集群实时库的并发访问量以及数据吞吐量。
3、结束语
总之，集群技术和智能电网调度控制系统的结合，可以从根本上解决智能电网调度控制系统性能提升问题，大幅度的提升系统数据实时处理能力，提高系统的可靠性。
参考文献：
[1]顾健.智能电网调度控制系统现状与技术展望[J].企业技术开发，2015.
[2]毕艳冰，蒋林，王新军，崔立真，张大海.面向服务的智能电网调度控制系统架构方案[J].电力系统自动化，2015.
[3]王恒，辛耀中，尚学伟，严亚勤，厉启鹏，穆海军，武瑞龙，叶飞，梅峥，刘涛.智能电网调度控制系统数据总线技术[J].电力系统自动化，2015.
（作者单位：国网葫芦岛供电公司）
作者简介：赵旭光（1971.10.17），性别：男；籍贯：辽宁省兴城市；民族：汉；学历：大专；职称：技师；职务：调控值长；研究方向：配电网自动化及运行、电力调度控制；邮编 ：125000；
关键词：智能电网调度；控制系统；集群化技术
1、智能电网调度控制系统集群化架构
1.1硬件架构
智能电网调度控制系统的构成包含多个群，每一个群都会配备相应的服务器来实现某一个功能或者多个类似的功能，例如电网调度计划群、数据实时监控群、数据信息采集群等。硬件设备主要包括了服务器、网络设备以及存储设备，其中服务器主要有刀片服务器和机架服务器等，交换机、防火墙都属于网络设备。整个硬件结构不仅支持横向的分布，也可以纵向整合，通过不同的分布方式都可以将具体应用合理的分布在不同集群点，以此来提高调度控制系统集群的数据处理时效性和综合计算水平。
1.2软件架构
智能电网调度控制系统从软件层面来说主要包括三个方面，分别是应用功能、扩展支撑以及基础支撑。应用功能层的主要职能是进行数据采集、自动化控制、系统实施监控网络分析以及在线预警等；扩展支持层主要是承担协调资源调度、定位、集群化管理、分部式数据访问以及存储等职能；基础支撑层则是整个调度控制系统的软件运行平台。机制主要是对应用分析群以及客户端的数据访问，上下应用群主要是通过对公共群和私有群的数据采集和汇总来实现的，数据群包括数据库集群和时序库集群，数据库集群是应用部署中提供集群化数据支撑的最下层环节，应用群有私有群和公共群两种，私有群通过对各个模型的信息的实时监控和采集汇总来实现采集群和实时监控群的对应，应用群和实时监控群中都有一台或者两台服务器，这些服务器中包含所有的集群数据。
2、智能电网调度控制系统集群化平台相关技术
2.1系统数据资源管理
资源管理模块能够管理所有参与计算的硬件资源，包括服务器、存储设备和网络设备等，主要负责资源的动态发现，监视资源的投入和退出等。资源管理模块周期性收集节点的状态信息和节点的负载信息，并根据当前的节点能力和节点负载状况通知任务调度程序作出动态调整。其主要工作机制为：在每个参与运算的节点上均启动资源层的管理程序，每个节点的地位在资源层中相同，均通过管理程序的组播报文向资源池中的其他节点汇报自身的状态信息，不存在单点故障的问题。每个节点上的管理程序向同一个组播地址发送组播报文，通知其他节点本节点的状态。当某个节点的管理程序退出，或者此节点网络故障达到一定时间，则此节点将被判定为离线。
2.2扩展支持层心跳管理
心跳管理属于软件架构的扩展支持层，可以有效地提升系统集群可用性，这个模块可以对不同节点的工作状态开展周期性的检测，如果某一个节点的工作状态发生了变化，心跳管理模块会及时的通知其他环节。同时系统可以通过不同节点的心跳来判断其运行状况，在一定的时间内如果没有收到节点心跳动态，则系统会判断这个节点出现了故障。心跳报文主要包括群间心跳和群内心跳两种，集群中的设备加入到同一个组群，在对应组群中发送心跳报文就属于群内心跳；群间心跳就是每一个集群都会选择一个管理节点，由管理节点来将该群的状态发送给主干网，群间心跳半酣了集群内部所有设备的运行状态。通过心跳报文监测可以有效地避免出现心跳风暴现象，心跳管理模块需要在每一个对应的群众设定组长，组长负责对区内所有的节点运行状态信息进行汇总，然后由组长向其他的群发送心跳。智能电网调度控制系统的主干网心跳报文的数量和对应机器设备数量多少没有任何关系，只和集群的数量多少有关系，而每一个集群内部的网络心跳数量只和该集群的节点数量有关系，正是这种原理才大幅度的降低了主干网的负载压力。
2.3资源定位
资源定位在非集群系统中的机制是先寻找某个应用的主机，再把对某个服务的请求定位到这个服务所属应用的主机上。在集群环境下，某个应用的数据被分片存储在不同的集群节点上，就需要解决数据分片本身的内容描述、位置描述及这些信息的发布等问题。资源定位应考虑带数据的服务管理和定位方式，服务的定位要包含数据的计算架构，需要达到计算和数据的一致。可以在原有服务中增加属性，实现类似域名系统（DNS）的功能。当访问的数据属于一个区域时，提交该区域所属数据节点信息；当访问的数据属于多个区域时，提交公有群中的公共节点信息。资源定位改造后的流程是：获取服务定位信息；获取数据分布信息；获取节点信息；返回定位结果。
2.4分布式数据访问和存储
系统集群存储环节每一个节点存出一部分数据，而同一部分数据必须考虑冗余备份，不同的备份节点还需要配合数据同步机制，这样可以最大限度的提升数据冗余备份可靠性，同时还可以发挥负载均衡机制的作用，降低单个节点的负载压力。因为集群存储的节点数据比较分散，对于各个节点的分散数据需要集群实时库进行定位管理，进行数据请求的时候，数据定位管理模块需要找到不同数据存储的对应节点，而集群实时库会提供一体化的透明访问接口，所以应用程序并不需要考虑所需数据具体存储在什么位置，集群实时库以及资源定位模块会将最终的需求数据返回给程序。分布式数据访问可以有效地实现数据访问负载均衡发展，同时还可以解决数据一致性问题，智能电网调度控制系统可以提供不同的负载均衡机制，将对应模块的访问任务分流道不同的存储节点上，可以最大限度的提高集群实时库的并发访问量以及数据吞吐量。
3、结束语
总之，集群技术和智能电网调度控制系统的结合，可以从根本上解决智能电网调度控制系统性能提升问题，大幅度的提升系统数据实时处理能力，提高系统的可靠性。
参考文献：
[1]顾健.智能电网调度控制系统现状与技术展望[J].企业技术开发，2015.
[2]毕艳冰，蒋林，王新军，崔立真，张大海.面向服务的智能电网调度控制系统架构方案[J].电力系统自动化，2015.
[3]王恒，辛耀中，尚学伟，严亚勤，厉启鹏，穆海军，武瑞龙，叶飞，梅峥，刘涛.智能电网调度控制系统数据总线技术[J].电力系统自动化，2015.
（作者单位：国网葫芦岛供电公司）
作者简介：赵旭光（1971.10.17），性别：男；籍贯：辽宁省兴城市；民族：汉；学历：大专；职称：技师；职务：调控值长；研究方向：配电网自动化及运行、电力调度控制；邮编 ：125000；