[发明专利]一种输配电网运行特性一体化整定计算系统在审
申请号: | 201911157497.7 | 申请日: | 2019-11-22 |
公开(公告)号: | CN111200632A | 公开(公告)日: | 2020-05-26 |
发明(设计)人: | 南钰;郑罡;宋瑞卿;张皓月;郝靖 | 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 |
主分类号: | H04L29/08 | 分类号: | H04L29/08;H04L29/06;G06F16/182;G06Q50/06 |
代理公司: | 郑州中科鼎佳专利代理事务所(特殊普通合伙) 41151 | 代理人: | 蔡佳宁 |
地址: | 100032 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 配电网 运行 特性 一体化 计算 系统 | ||
一种输配电网运行特性一体化整定计算系统,基于国网公司国调中心、国调分中心、省调中心、地调中心、县调中心的服务器,采用基于Hadoop平台开发的分布式计算系统,通过互联网将国网公司的国调中心、国调分中心、省调中心、地调中心、县调中心的服务器整合成一个计算平台,充分挖掘国网公司现有服务器计算能力,实现输配电网运行特性一体化整定分布式计算,具有投资少、计算效率高、计算误差小的优点;该系统采用分布式计算架构,具有良好扩展性和高可靠性,实现可靠、高效的输配电网运行特性一体化整定计算,另外可通过增加服务器的方法增加计算能力,以满足国家电网进一步发展需求;该系统可接入国网公司淘汰的服务器以实现淘汰资产的二次利用。
技术领域
本发明涉及国家电网输配电网络运行特性一体化整定计算技术领域,具体涉及一种输配电网运行特性一体化整定计算系统。
背景技术
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;在随着国家电网快速发展过程中,国网公司的国调中心、国调分中心、省调中心、地调中心、县调中心配置了大量的服务器,用于电网信息的采集及电网安全运行的监控,但在大多数时间,这些服务器的计算能力并未得到充分利用,造成了计算能力的浪费。
发明内容
为了克服背景技术中的不足,本发明公开了一种输配电网运行特性一体化整定计算系统;基于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,采用基于Hadoop平台开发的分布式计算系统,通过互联网将国网公司的国调中心、国调分中心、省调中心、地调中心、县调中心的服务器整合成一个计算平台,充分挖掘国网公司现有服务器计算能力,实现了输配电网运行特性一体化整定分布式计算,具有投资少、计算效率高、计算误差小的优点;该系统采用分布式计算架构,具有良好扩展性和高可靠性特点,从而实现可靠、高效的输配电网运行特性一体化整定计算,且该系统可通过增加服务器的方法增加计算能力,以满足国家电网的进一步发展需求;另外,该系统对服务器要求不高,对国网公司以往淘汰的服务器也可接入系统以增加计算能力,实现了淘汰资产的二次利用。
为了实现所述发明目的,本发明采用如下技术方案:一种输配电网运行特性一体化整定计算系统,基于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,采用基于Hadoop平台开发的的分布式计算系统,通过互联网将国网公司的国调中心、国调分中心、省调中心、地调中心、县调中心的服务器整合成一个计算平台;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,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服务器,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服务器进行存储;
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