摘要：云计算（cloud computing）是近年来得到快速发展的一种崭新的计算模式，是若干新计算技术的统称。云计算的本质是基于网络的大规模分布式计算。云计算在电力系统的应用研究还处于起步阶段。本文提出了基于云计算平台的新一代电网调度控制系统的原型概念设计，并从系统整体架构、基础云平台核心技术和业务应用模块3个方面对该系统进行了阐述。该系统充分发挥了云计算的技术优势，将全局性集中式分析业务与区域性分布式实时业务有机整合，实现了电网调度的集约化管理。
关键词：云计算；电力调度控制系统；关键技术
1云计算技术的发展
美国国家标准与技术研究院定义:云计算是一种按使用量付费的计算资源获取方式，可用的、便捷的、按需的网络访问，计算资源共享池(网络，服务器，存储，应用软件，服务)能够被快速获取并配置，管理工作的投入显著减少，与供应商的交互有效降低。随着计算机技术的日新月异和互联网应用的不断增长，数据中心和IT基础设施规模呈现爆炸性增长，而伴随其产生的还有系统建设成本增高、周期变长以及大量系统资源利用率不足的问题，这些闲置的资源如何被更好的利用和高效控制，成为降低资金和运营成本过程中巫待解决的问题。在这一背景下，云计算技术迎来了难得的发展机遇。
2云计算的三要素
2.1计算资源不局限在本地，可延伸到网络远端
使用云计算技术，获取计算资源不再是购买服务器以及一系列相关的储存、网络设备，而是直接交付的应用平台。云计算资源通过网络进行分发，资源使用者通过网络使用所购买的计算资源，也就是说有网络的地方就有云计算。同时，可将闲置资源进行抽象整合并加入云中，参与资源的统一调度。
2.2资源规模能够实现快速伸缩
资源的伸缩包括获取、关闭、扩容、缩减。在云计算架构下实现这些操作，仅需要简单的操作指令，不需要任何物理性操作。且在伸缩过程可在几分钟内完成，不会对所承载的应用产生任何影响，有效提高IT基础架构的适应性。
2.3性价比较传统资源提高五倍以上
通过有效提高资源使用效率，简化资源管理，降低物理建设，减少人员配置，云计算显然实现了计算资源使用成本的降低。而采用公有资源，更实现了本地IT基础架构零维护，免除了资产损耗、折旧等一系列费用。同时，创新的可靠性保障体系还使业务中断损失降低，体现出显著的经济效益。
3基于云计算的电力调度控制系统的总体架构及关键技术
3.1总体架构
电力系统云计算平台的组成包括网络服务器、用户访问终端、云计算控制中心、数据采集装置和被控的计算资源等。对于电力系统用户而言,可以通过多种固定或移动终端获取服务,例如个人笔记本、台式电脑和智能手机等。正是采用了虚拟化技术和分布式计算模式,每个客户都感觉自己是唯一的服务对象,各个访问终端之间也不会发生冲突。而控制这一切有序执行的关键点就是云计算控制中心,它好比是整个云计算平台的大脑,负责合理分配其所掌控的计算资源。具体地,首先其将用户所需的服务化整为零,再将各个子模块的任务通过因特网传输到各个计算设备,待各子服务计算完成后经因特网汇总到控制中心,并将计算结果实时地提供给用户。由于用户可以借助各种移动终端访问云计算平台,从而使得云计算服务十分方便和高效。
为充分利用云计算的弹性特征,必须在现有的调度控制系统基础上进行改造,从而适应云计算环境下的功能服务。城市电网调度控制系统的云架构采用层次化的结构模型,可以依次分为展示层、服务层、业务层、平台层和资源层。其中核心层是资源层,它包括云管理系统下的计算资源、存储资源和网络资源,其主要功能是负责各种资源的统一分配、调度和管理。资源层负责在物理硬件层面上通过虚拟化技术将计算、存储、网络资源纳入统一管理的范围之内,并提供动态的扩展能力。展示层包括WEB层、移动终端层和调度员界面层。服务层包括业务服务和数据服务2大类。业务层包括业务中心和数据中心2大模块,其中业务中心包括高级应用分析、弹性应用框架和分布式并行SCADA等功能模块；数据中心则包括数据统一建模、数据统一管理和数据分布存储等功能模块。平台层的主要功能是为分布式系统的构建提供相应的技术支撑和必要的协调、通信及存储功能。其中核心的技术是弹性事件队列、分布式实时库和分布式存储等。文中重点对平台层所需要的关键技术进行分析和介绍。
3.2调度数据管理与服务基础云平台核心技术
3.2.1云虚拟化技术
一是通过虚拟化手段对各地调的物理计算机资源（存储设备、计算服务器、网络设备）进行抽象和统一管理，按照统一的规范，实现跨调度机构、跨实时/历史数据的整合与集中，实现省地两级调控机构资源的灵活分配。二是通过虚拟化手段建立对各级用户透明的资源访问机制，从而实现各地调与省调调度技术支持系统之间跨区域的资源透明访问。
3.2.2云负载均衡与资源调配技术
该技术基于现有地调与省调调度技术支持系统网络结构之上，建立有效透明的方法均衡全局范围内各节点服务器的负载，总体提升系统处理能力，扩展网络设备和服务器的带宽，增加吞吐量，加强网络数据处理能力，提高网络的灵活性和可用性。
3.2.3云数据容错技术
该技术分析各种软件硬件故障的容错机制和系统数据读服务能力，同时与调度业务一体化协调控制相结合，将云计算的数据多副本容错、计算节点同构互换等技术引入基于云计算的调度控制系统。
3.3调度业务应用系统模块介绍
3.3.1实时监控与分析
一是充分利用云计算的信息处理能力以实现包括配电系统在内的大范围实时监控和信息采集。
二是充分发挥云计算在计算和存储能力方面的优势，为大规模电力系统时域仿真提供技术支持。
3.3.2调度计划制定
主要应用领域包括云负荷预测与云检修计划等。通过云计算整合存储能力与计算资源，为负荷预测与检修计划制定提供强大计算能力支撑。负荷预测采用MapReduce计算框架，包含map阶段、合并阶段、reduce阶段，每个阶段的数据将以<键，值>的方式进行交换。
a）map阶段。首先将输入的数据集合分为若干
个数据子集，数据用<key，value>表示。key是当前数据相对的偏移量，value值解析成当前数据各个维度的坐标值。基于局部最小距离算法计算出测试点与数据子集的最近k个中心点的距离，其运算中间结果将被放入中间库中。b）合并阶段。该阶段的任务即将处理完后的数据进行本地层级合并。将中间键值对集合重新排序产生一个新的二元组，相同的键值将被归为一类。c）reduce阶段。reduce函数首先解析样本个数和相应节点各个维度累加的坐标值，计算出各个数据子集中离预测点最近的k个点，并基于混合高斯模型计算出各属性的加权值，该结果将被更新到分布式文件系统中并进行下一次迭代直至算法收敛。
3.3.3调度管理
运用领域主要集中在面向多级调度机构的搜索引擎建立与运行信息整合这两方面。云搜索引擎通过建立索引词库和索引调用机制，实现索引效率优化，最终提升整体查询效率。云信息展示满足各级调度信息共享互调、随需定制。
4结论
建立基于云计算的调度控制系统，有助于实现大电网多级调度管理一体化。该系统采用公有云、私有云相结合的混合云结构，公有云负责全局集中分析业务，私有云负责分布式实时业务。云虚拟化技术、云负载均衡与资源调配技术和云数据容错技术是调度数据管理与服务基础云平台的核心技术，为实时监控与分析、调度计划制定与调度管理等调度业务应用系统模块提供技术支撑。总之，构建云计算平台将是未来电力调度控制系统构建的一个重要发展方向。
参考文献
[1]王惠中，侯璟琨，赵凯，等.基于云计算的电力系统扩展短期负荷预测[J].电网与清洁能源，2018，30（6）：1-4.
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