基于圖數(shù)據(jù)庫的配電網(wǎng)供電范圍分析應(yīng)用研究_第1頁
基于圖數(shù)據(jù)庫的配電網(wǎng)供電范圍分析應(yīng)用研究_第2頁
基于圖數(shù)據(jù)庫的配電網(wǎng)供電范圍分析應(yīng)用研究_第3頁
基于圖數(shù)據(jù)庫的配電網(wǎng)供電范圍分析應(yīng)用研究_第4頁
基于圖數(shù)據(jù)庫的配電網(wǎng)供電范圍分析應(yīng)用研究_第5頁
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文檔簡介

要:在電力企業(yè)往配網(wǎng)及其低壓用戶側(cè)拓?fù)溲由旆治龅臅r候,所涉及的設(shè)備模型數(shù)量爆炸式增長,對實(shí)時拓?fù)浞治鲇?jì)算提出了更多的要求。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫自身的不足伴隨著設(shè)備數(shù)量的增長在不斷擴(kuò)大,性能問題正不斷暴露出來。圖數(shù)據(jù)庫從近十年的表現(xiàn)來看已經(jīng)成為關(guān)注度最高也是發(fā)展趨勢最明顯的數(shù)據(jù)庫類型,其中Neo4j為應(yīng)用最廣泛的圖數(shù)據(jù)庫品類。Neo4j在數(shù)據(jù)關(guān)系層次檢索的高性能和靈活的可視化方式能夠直觀表達(dá)電網(wǎng)的拓?fù)潢P(guān)系,現(xiàn)提供了一種基于Neo4j圖數(shù)據(jù)庫的電網(wǎng)資源建模方式,并基于Neo4j的功能,對供電范圍分析應(yīng)用在圖數(shù)據(jù)庫中的實(shí)現(xiàn)提供思路探討與實(shí)踐,最后得出以下結(jié)論:使用圖數(shù)據(jù)庫進(jìn)行電網(wǎng)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)分析的效果相較于傳統(tǒng)方法在效率上有顯著提升。關(guān)鍵詞:圖數(shù)據(jù)庫;配電網(wǎng);拓?fù)浣?;供電范圍分?

引言目前,主流、成熟的電網(wǎng)拓?fù)浞治龉δ艹绦蚴腔陉P(guān)系型數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及基于內(nèi)存的關(guān)系型、層次型或?qū)ο笮偷膶?shí)時數(shù)據(jù)模型開發(fā)的。隨著配電網(wǎng)智能化的發(fā)展以及低壓用戶側(cè)電網(wǎng)拓?fù)淠P偷纳钊胙芯?,配電網(wǎng)的顆粒度越來越細(xì),設(shè)備模型的數(shù)量呈爆炸式增長。原先基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫或服務(wù)器內(nèi)存的拓?fù)浞治龀绦蛟陔娋W(wǎng)模型數(shù)據(jù)量擴(kuò)大以及電網(wǎng)信息化、智能化推進(jìn)的過程中,性能已無法滿足大規(guī)模的實(shí)時數(shù)據(jù)處理需求。為滿足電力企業(yè)在電力數(shù)據(jù)實(shí)時分析高效性、復(fù)雜的層次拓?fù)浞治龇矫娴男枨?,需要尋求新的?shù)據(jù)模型存儲方式。過去幾年,非關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲模式的NoSQL數(shù)據(jù)庫在電網(wǎng)信息化應(yīng)用中越來越被重視,其非關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲模式可以避免使用SQL的JOIN操作,具有良好水平擴(kuò)展性特征。其中圖數(shù)據(jù)庫作為近十年來興起的NoSQL數(shù)據(jù)庫,其獨(dú)特的節(jié)點(diǎn)和關(guān)系數(shù)據(jù)格式與電網(wǎng)拓?fù)溆兄烊坏慕Y(jié)構(gòu)適應(yīng)性,它的路徑檢索等算法在電網(wǎng)實(shí)時拓?fù)浞治錾嫌兄訌V泛的應(yīng)用挖掘空間。本文針對配電網(wǎng)關(guān)系型數(shù)據(jù)模型,使用圖數(shù)據(jù)庫Neo4j設(shè)計(jì)一套配電網(wǎng)拓?fù)淠P蛣?chuàng)建方法,并基于Neo4j的功能,對供電范圍分析應(yīng)用在圖數(shù)據(jù)庫中的實(shí)現(xiàn)提供思路探討與實(shí)踐。1

圖數(shù)據(jù)庫Neo4j圖數(shù)據(jù)庫Neo4j在全球有著20萬的開發(fā)人員,具有優(yōu)秀的生態(tài)系統(tǒng),是業(yè)界領(lǐng)先的圖數(shù)據(jù)庫與最豐富的圖平臺解決方案,其高效的查詢性能以及高可用性、負(fù)載均衡和自動容錯的集群技術(shù)使得國內(nèi)很多企業(yè),例如中國電信和華為都選擇使用Neo4j。1.1

數(shù)據(jù)存儲模式圖數(shù)據(jù)庫是以圖結(jié)構(gòu)的形式存儲數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫,聚焦于數(shù)據(jù)之間的關(guān)系數(shù)據(jù)。Neo4j發(fā)明了標(biāo)簽屬性圖模型,如圖1所示,基本類型包括:(1)節(jié)點(diǎn)??梢杂脴?biāo)簽來區(qū)分節(jié)點(diǎn),標(biāo)簽本身有索引功能。(2)關(guān)系。關(guān)系用來表示兩個節(jié)點(diǎn)的連接屬性,具有方向性和標(biāo)簽功能。(3)屬性。屬性是節(jié)點(diǎn)和關(guān)系的鍵值對附屬參數(shù)信息,可以通過建立索引提高檢索效率。Neo4j的圖查詢語言是Cypher,與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的sql語言類似,具有創(chuàng)建、匹配、刪除、修改、關(guān)鍵字和函數(shù)等功能。在Neo4j的官方查詢工具里,查詢結(jié)果均是以圖1這種點(diǎn)和邊的元素組成,這種數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式對表達(dá)節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系具有天然的解釋性,相對于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在查詢和分析數(shù)據(jù)的關(guān)系結(jié)構(gòu)上有更高的性能,在數(shù)據(jù)模型的設(shè)計(jì)和異動更新上有更高的靈活性。1.2

APOC擴(kuò)展庫APOC擴(kuò)展庫(AwesomeProceduresonCypher)是Neo4j實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目之一,是應(yīng)用最廣泛的擴(kuò)展庫。APOC庫創(chuàng)建的目的是整合常用函數(shù),減少開發(fā)人員的重復(fù)性開發(fā)。APOC庫包含大量程序和函數(shù),其中的路徑函數(shù)(path)在電網(wǎng)拓?fù)浞治錾嫌芯薮蟮膽?yīng)用潛力。Neo4j的Cypher查詢語言支持按深度查詢路徑和節(jié)點(diǎn),但未知深度的路徑無法查詢,且路徑深度超過6個節(jié)點(diǎn)以后,查詢效率很低。APOC的路徑函數(shù)可以通過條件選擇,獲取從任意數(shù)量起始節(jié)點(diǎn)開始,到達(dá)設(shè)定的終止節(jié)點(diǎn)集合的路徑,路徑里包括該路徑上的所有節(jié)點(diǎn)、關(guān)系及其屬性值。APOC的路徑函數(shù)還可以限制路徑節(jié)點(diǎn)和關(guān)系的標(biāo)簽,并支持白名單和黑名單功能,能夠進(jìn)一步控制路徑搜索方向,解決Cypher解決不了的問題。1.3

圖數(shù)據(jù)科學(xué)庫圖數(shù)據(jù)科學(xué)庫(GraphDataScienceLibrary,GDS)使用內(nèi)存圖算法功能實(shí)現(xiàn)各種高級應(yīng)用,包括路徑發(fā)現(xiàn)、重要性分析、社區(qū)檢測、機(jī)器學(xué)習(xí)、相似度分析等。GDS圖算法將圖數(shù)據(jù)庫中內(nèi)容有條件地加載到內(nèi)存中,并在內(nèi)存中完成計(jì)算。因此,分析和圖計(jì)算不會對現(xiàn)有圖數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)查詢造成影響。由于內(nèi)存圖可靈活自由定義,因此內(nèi)存圖可以根據(jù)圖算法對圖結(jié)構(gòu)的要求靈活定義,獨(dú)立于實(shí)際數(shù)據(jù)庫模型,對于在線事務(wù)和在線分析,實(shí)際上實(shí)現(xiàn)了一套數(shù)據(jù)兩個或多個模型,分別支持不同的計(jì)算和業(yè)務(wù)需求,實(shí)現(xiàn)了混合計(jì)算,實(shí)現(xiàn)了對混合業(yè)務(wù)的支持。2

基于Neo4j的配電網(wǎng)拓?fù)淠P蜆?gòu)建電力系統(tǒng)模型數(shù)據(jù)遵循CIM/E標(biāo)準(zhǔn),以關(guān)系表的形式描述電力系統(tǒng)內(nèi)的對象。在CIM/E標(biāo)準(zhǔn)下,導(dǎo)電設(shè)備通過相同的節(jié)點(diǎn)號形成靜態(tài)連接,通過實(shí)際開關(guān)狀態(tài)形成動態(tài)連接。圖數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)上,以靜態(tài)連接拓?fù)錇橹?,在靜態(tài)連接拓?fù)渖献鰟討B(tài)連接拓?fù)錁?gòu)建,并遵循以下原則:(1)最大化提高拓?fù)渌阉餍?;?)設(shè)備之間盡可能減少環(huán)狀連接關(guān)系,盡可能使用星型連接關(guān)系;(3)最大化減少節(jié)點(diǎn)的創(chuàng)建;(4)最大化減少關(guān)系的創(chuàng)建;(5)考慮電氣接線圖通用性。2.1

靜態(tài)拓?fù)錁?gòu)建將電力系統(tǒng)模型對象轉(zhuǎn)換為節(jié)點(diǎn),節(jié)點(diǎn)的標(biāo)簽為對應(yīng)對象的設(shè)備類型,屬性為對應(yīng)對象CIM/E中的屬性值。根據(jù)電力系統(tǒng)模型對象的內(nèi)在特性,再次將對象分為導(dǎo)電類設(shè)備和容器類設(shè)備,并對相應(yīng)節(jié)點(diǎn)附上對應(yīng)的標(biāo)簽。為減少關(guān)系的創(chuàng)建和環(huán)狀連接,需將CIM/E中的節(jié)點(diǎn)號實(shí)體化成節(jié)點(diǎn),電氣設(shè)備與節(jié)點(diǎn)號的節(jié)點(diǎn)相連,形成“設(shè)備—節(jié)點(diǎn)號—設(shè)備”的構(gòu)建形式。導(dǎo)電類設(shè)備節(jié)點(diǎn)的物理連接關(guān)系,根據(jù)CIM/E中的節(jié)點(diǎn)號形成靜態(tài)的節(jié)點(diǎn)關(guān)系??紤]到電力系統(tǒng)圖數(shù)據(jù)庫模型設(shè)計(jì)原則,此種方式建立起的模型存在大量環(huán)狀連接,圖2為變電站內(nèi)母線與其連接的斷路器結(jié)構(gòu)圖。母線與其相連的斷路器均存在相同節(jié)點(diǎn)號,同理斷路器之間也存在相同節(jié)點(diǎn)號,也須建立圖數(shù)據(jù)庫的連接關(guān)系。此種方式建立的圖數(shù)據(jù)庫模型,存在諸多冗余關(guān)系的創(chuàng)建和大量環(huán)路的形成,不符合設(shè)計(jì)原則,也不符合實(shí)際物理模型含義。圖3為從變電站母線到配網(wǎng)單輻射線路模型構(gòu)建示意圖。采用“設(shè)備—節(jié)點(diǎn)號—設(shè)備”的構(gòu)建形式就不會出現(xiàn)在一個節(jié)點(diǎn)號連接3個及以上設(shè)備時,上述設(shè)備相互交叉連接的情況,盡可能避免了實(shí)際不存在的環(huán)狀連接。容器類設(shè)備包含電壓等級、區(qū)域、廠站、配網(wǎng)線路、配電環(huán)網(wǎng)柜等,這些設(shè)備沒有電氣連接關(guān)系,故不建立電氣連接的節(jié)點(diǎn)關(guān)系。2.2

動態(tài)拓?fù)錁?gòu)建動態(tài)拓?fù)涞膱D數(shù)據(jù)庫模型設(shè)計(jì),保留現(xiàn)有節(jié)點(diǎn)與關(guān)系的元素,在此基礎(chǔ)上疊加新標(biāo)簽類型的關(guān)系,即在現(xiàn)有靜態(tài)拓?fù)鋱D上,創(chuàng)建一種與靜態(tài)物理連接標(biāo)簽不同的、代表動態(tài)拓?fù)溥B接的具有新標(biāo)簽的關(guān)系。動態(tài)拓?fù)潢P(guān)系構(gòu)建邏輯為:(1)引入電力系統(tǒng)實(shí)時開關(guān)遙信狀態(tài)。(2)默認(rèn)在所有靜態(tài)拓?fù)溥B接關(guān)系上建立動態(tài)拓?fù)溥B接關(guān)系。(3)監(jiān)聽并解析開關(guān)實(shí)時遙信狀態(tài)。根據(jù)開關(guān)類設(shè)備的分合狀態(tài),將處于分狀態(tài)的開關(guān)設(shè)備節(jié)點(diǎn)與其靜態(tài)拓?fù)溥B接的節(jié)點(diǎn)號節(jié)點(diǎn)的動態(tài)拓?fù)溥B接刪除,將處于合狀態(tài)的開關(guān)設(shè)備節(jié)點(diǎn),創(chuàng)建與其靜態(tài)拓?fù)溥B接的節(jié)點(diǎn)號節(jié)點(diǎn)的動態(tài)拓?fù)溥B接。此種創(chuàng)建方式的好處在于可以在一張圖上疊加靜態(tài)和動態(tài)拓?fù)涞倪B接狀態(tài),減少了模型節(jié)點(diǎn)的創(chuàng)建,可以在一張圖上疊加不同規(guī)則的電氣島連通性分析,如圖4所示。3

基于Neo4j的供電范圍分析應(yīng)用本節(jié)基于Neo4j圖數(shù)據(jù)庫的配電網(wǎng)拓?fù)淠P?,提出動態(tài)拓?fù)湎碌墓╇娐窂綑z索方法,并提出兩個使用場景下的應(yīng)用。3.1

配網(wǎng)動態(tài)拓?fù)溥B通子圖及案例分析根據(jù)電網(wǎng)實(shí)際物理連接和開關(guān)的分合位置,可以將配網(wǎng)部分的線路劃分成若干個連通子圖。用連通子圖劃分配網(wǎng)電力設(shè)備,有助于分析在不同運(yùn)行方式下停電影響的用戶負(fù)荷數(shù)量。實(shí)現(xiàn)策略是使用GDS圖科學(xué)的連通性分析計(jì)算方法,具體實(shí)現(xiàn)步驟如下:(1)配網(wǎng)標(biāo)簽初始化。將所有配網(wǎng)導(dǎo)電設(shè)備節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)號節(jié)點(diǎn)賦予配網(wǎng)標(biāo)簽。(2)內(nèi)存子圖提取。使用GDS圖投影功能,根據(jù)配網(wǎng)標(biāo)簽和動態(tài)拓?fù)溥B接關(guān)系創(chuàng)建投影到內(nèi)存子圖。(3)連通分量計(jì)算。使用GDS圖弱連通分量計(jì)算,使每個節(jié)點(diǎn)獲得其對應(yīng)的連通分量id,并從內(nèi)存圖反寫圖庫。本文使用東部沿海某省的主網(wǎng)變電站模型數(shù)據(jù)及其某市的配網(wǎng)模型數(shù)據(jù),按照第2節(jié)的拓?fù)淠P蜆?gòu)建方法構(gòu)建圖數(shù)據(jù)庫模型數(shù)據(jù)。其中,共創(chuàng)建了3304130個節(jié)點(diǎn)和4980330條關(guān)系,涉及變電站9853個、母線27712個、配網(wǎng)線路5092個、配網(wǎng)變壓器63723個。圖數(shù)據(jù)庫的運(yùn)行環(huán)境如表1所示。案例分析如下:將某市的所有配網(wǎng)導(dǎo)電設(shè)備節(jié)點(diǎn)及其節(jié)點(diǎn)號節(jié)點(diǎn)賦予“DMS”標(biāo)簽,定義動態(tài)拓?fù)溥B接關(guān)系類型名為“POWER_CONNECT”,并以此創(chuàng)建內(nèi)存圖,cypher執(zhí)行語句示例如下,執(zhí)行結(jié)果如表2所示。CALLject(#{graphName},'DMS','POWER_CONNECT',{validateRelationships:false})YIELDnodeCount,relationshipCount,projectMillis;使用GDS的WCC算法計(jì)算內(nèi)存圖的弱連通分量,并在圖庫的節(jié)點(diǎn)上新建屬性“dms_dync_component_id”,反寫連通分量id至此屬性中,cypher執(zhí)行語句示例如下,執(zhí)行結(jié)果如表3所示。CALLgds.wcc.write(#{graphName},{writeProperty:"dms_dync_component_id",concurrency:16,writeConcurrency:16})YIELDnodePropertiesWritten,componentCount,computeMillis,writeMillis;利用GDS的連通分量計(jì)算方法可以快速劃分和更新動態(tài)拓?fù)溥B通子圖。動態(tài)拓?fù)溥B通子圖的意義在于可以快速區(qū)分多個導(dǎo)電設(shè)備是否屬于同一電氣島,為拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)快速分析和某個特定設(shè)備是否入網(wǎng)的判斷速度更快,從而整體提高拓?fù)溆?jì)算效率。3.2

配網(wǎng)設(shè)備供電下游及案例分析當(dāng)一個配網(wǎng)開關(guān)跳閘后,調(diào)度人員和供電服務(wù)指揮人員關(guān)注的是開關(guān)影響的下游停電范圍造成的影響,所以對停電范圍的快速、準(zhǔn)確定位是非常重要的。利用Neo4j的路徑搜索進(jìn)行雙向檢測可以快速定位開關(guān)下游方向和開關(guān)下游范圍?;贜eo4j的配網(wǎng)設(shè)備供電下游分析策略如下:(1)獲取導(dǎo)電設(shè)備兩端節(jié)點(diǎn)號節(jié)點(diǎn)。(2)分別查詢兩端節(jié)點(diǎn)號到主網(wǎng)母線設(shè)備的動態(tài)路徑是否存在,若都存在,則為環(huán)網(wǎng)狀態(tài)的設(shè)備,該設(shè)備沒有下游;若都不存在,則該設(shè)備為孤島狀態(tài),沒有上游;若其中一個節(jié)點(diǎn)號能找到主網(wǎng)母線設(shè)備,則另一個節(jié)點(diǎn)為下游側(cè)的節(jié)點(diǎn)號。(3)根據(jù)下游的節(jié)點(diǎn)號,使用APOC.PATH路徑檢索函數(shù),搜尋下游所有動態(tài)連通的設(shè)備。案例分析如下:隨機(jī)選取某市一條配網(wǎng)線路,該線路共含有1111個電氣設(shè)備和1075個節(jié)點(diǎn)號節(jié)點(diǎn)。選取目標(biāo)配網(wǎng)開關(guān)設(shè)備A,通過如下cypher語句獲取開關(guān)兩端節(jié)點(diǎn)號節(jié)點(diǎn),計(jì)算耗時15ms。match(:DMS_CB_DEVICE{id:#{devId}})-[:CONNECT_WITH]-(n)returnn;使用電源點(diǎn)路徑探索方法,對每一個上述節(jié)點(diǎn)號,往非選中配網(wǎng)開關(guān)方向搜索母線設(shè)備,使用的cypher語句如下,區(qū)分上下游節(jié)點(diǎn)號,計(jì)算耗時578ms。callapoc.path.spanningTree(#{ndId},{relationshipFilter:'POWER_CONNECT',blacklistNodes:[#{devId}],endNodes:#{busId},limit:1})YIELDpathRETURNlength(path);找到下游側(cè)節(jié)點(diǎn)號后,使用供電范圍探索方法,往非選中配網(wǎng)開關(guān)方向搜索全部設(shè)備,使用的cypher語句如下,計(jì)算耗時256ms。callapoc.path.spanningTree(#{ndId},{relationshipFilter:'POWER_CONNECT',blacklistNodes:[#{devId}]})YIELDpathRETURNpath;實(shí)際應(yīng)用查詢效果展示圖如圖5所示。使用傳統(tǒng)基于內(nèi)存的拓?fù)浞治龇椒▽ο嗤渚W(wǎng)設(shè)備A進(jìn)行供電下游分析,與基于圖數(shù)據(jù)庫的供電下游分析做對比,執(zhí)行時間結(jié)果如表4所示。從表4對比可以看出,基于圖數(shù)據(jù)庫的分析方法對供電下游分析的效率有明顯提升。雖然從時間提升的絕對值上看,約0.6s的提升不是很明顯,但本文的數(shù)據(jù)建模暫未考慮配網(wǎng)變壓器下游低壓用戶側(cè)的數(shù)據(jù)模型信息。在后續(xù)系統(tǒng)建設(shè)中將低壓側(cè)拓?fù)淠P筒⑷胫髋渚W(wǎng)拓?fù)淠P秃?,模型設(shè)備數(shù)量又將呈幾何式增長。此時傳統(tǒng)分析方法的計(jì)算效率將大大降低,而由于Neo4j支持集群式部署方式,使其能夠支撐千億、萬億以上數(shù)

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