何方波1 王永庆2 许杨子1 任家源2 胡成刚3 张斓曦3
1.陕西电力交易中心有限公司 陕西西安 710004，2.国网陕西省电力公司电力科学研究院 陕西西安 710004，3.四川中电启明星信息技术有限公司 四川成都 610041
Research on the intelligent operation System of fully opening up the business industry
He Fangbo1, Wang Yongqing2, Xu Yangzi1, Ren Jiayuan2, Hu Chenggang3, Zhang Lanxi3
1.Shaanxi Electric Power Trading Centre Co. LTD, Xi’an, 710004; 2. Power Science Research Institute Of Shaanxi Electric Power Company Of State Grid, Xi’an, 710004; 3. Aostar Information Technologies Co. PTD, Chengdu, 610000
摘要：2019年6月，国家发展改革委要求进一步全面放开经营性电力用户发用电计划，经营性电力用户的全面放开将导致市场主体数量急剧增长。为了迎接海量经营性行业电力用户进入电力市场后对电力交易平台的挑战，本文从现有陕西电力市场交易平台的支撑现状及其不足之处出发，对支持高频交易规模的高性能并发计算技术、基于图像识别深度学习的人工智能服务技术以及基于智能感知的电力市场主动服务机制等关键技术进行深入研究，设计并建立了适应全面放开经营性行业电力用户的智能运营系统，确保所有市场主体保质高效完成市场化交易，促进电力市场规范稳定运行。
关键词：电力交易平台；经营性电力用户；高并发计算；图像识别；智能感知
Abstract：In June 2019, The National Development and Reform Commission called for further comprehensive liberalization of electricity generation schemes for commercial electricity users, which will lead to a sharp increase in the number of market players. In order to meet the challenge of the electric power trading platform after the huge number of electric power users enter the electric power market, this paper starts from the current situation and deficiencies of the trading platform of Shaanxi electric power market, the key technologies such as high performance concurrent computing technology that supports the scale of High-Frequency trading, artificial intelligence service technology based on deep learning of image recognition, and power market actives service mechanism based on intelligent perception are studied in depth, an intelligent operation system is designed and established to adapt to the full liberalization of power users in the business sector to ensure all market entities complete market transactions with high quality and efficiency, and to promote the standardized and stable operation of the electricity market.
Key Words：Power trading Platform; Operational power users; High concurrency computation; Image identification; Intellisense
1引言
自2015年《关于进一步深化电力体制改革的若干意见》（中发【2015】9号文）颁布以来，陕西电力市场建设攻坚克难，乘势而上，完善电力交易机构的市场功能，形成公平规范的市场交易平台。2019年6月，国家发展改革委下发了《关于全面放开经营性电力用户发用电计划的通知》（发改运行〔2019〕1105号）,预计陕西省符合交易资格的经营性行业用户多达40万余户，面对海量市场主体进入市场，亟需研究并实现适应全面放开经营性行业后的电力市场智能运营关键支撑技术，从而进一步推进电价改革、发用电计划改革和售电侧改革，科学合理组织市场化电力直接交易，做好市场交易服务与监管，确保电力直接交易公平、公正、规范、高效，保证电力市场平稳运行。与此同时，按照陕西省发改委《陕西省2019年电力直接交易实施方案》要求，陕西省发改委在电力运行分析会、市场管理委员会会议等多个场合下，要求交易中心进一步提升平台功能，满足交易业务开展和市场主体诉求。
2陕西电力交易平台分析
2.1陕西电力交易平台支撑现状
陕西电力交易平台自2014年10月投运以来，先后经过总部统一建设应用、深化应用完善提升和无纸化升级改造等项目的落地实施，支撑了交易中心市场成员注册、交易组织、合同签订和结算计算等核心业务的正常开展。
目前，通过陕西电力交易平台自主注册的市场成员数量达到了2533家，其中：直购发电企业186家、非直购发电企业334家、电力用户78家、零售用户1757家、售电公司156家、电网企业22家。
陕西电力交易平台的系统配置和业务应用数据主要通过oracle数据库进行存储，截止目前，数据库存储容量为382.11GB，其中包括：电力市场库176.95GB、横向传输库146.67GB和纵向传输库58.49GB。
2.2陕西电力交易平台的不足
随着经营性电力用户的放开，陕西电力市场主体将会大幅增加，现有交易平台将暴露出很多明显的不足之处：①目前，在陕西电力交易平台中最易出现拥堵的现象主要发生在交易申报确认和集中注册附件上传两个环节，平台用户数的增加也将导致这两个环节更加拥堵。②线下提交纸质合同，提交截止时间及其提交先后顺序没有严格规范的记录，导致合同的规范性核查耗时费力，并且纸质合同需要进行人工统计及电量校核，工作量很大，将导致结算时间滞后明显。③陕西电力交易平台已经建成并实现全流程业务基础功能，但仍然存在各个模块相互之间数据调用，数据类型复杂等问题，且随着电力交易的发展，最初的数据格式编码规范等已经不适用于快速发展的电力市场业务。
3陕西电力交易智能运营系统关键技术研究
3.1支持高频交易规模的高性能并发计算技术研究
支持高频交易规模的高性能并发计算技术研究，主要针对海量经营性电力用户入市参与交易后，在大规模、并发数量陡增的情况下，在交易出清、结算计算等核心业务环节完成高性能并发计算支撑技术的研究、设计开发和测试应用，确保交易平台软硬件环境完全满足电力交易市场的需求。
分布式缓存技术
分布式缓存技术是缓存由本地计算机系统向分布式系统的扩展应用，适用于由海量用户注册入市等场景。它的工作原理是由一个服务端节点来实现管理和控制工作，其他客户端节点完成存储数据工作，在进行存储或者读取数据时，通常采用哈希算法。为了解决在一个机器加入或退出这个集群，映射将会出现错误的问题，采用改进的一致性哈希算法，其工作原理如下：将整个哈希空间映射为虚拟的圆环，其取值范围为0~2^32-1，按顺时针方向组织哈希算法算出对应的哈希值，然后根据该值的位置沿着虚拟圆环顺时查找，第一台遇到的服务器即所对应处理请求的服务器。当出现故障离线节点或增删节点时，按照上述一致性哈希算法的映射方法，受影响的只是虚拟圆环上故障节点或增删节点至其逆时针方向相邻节点之间这一个区间的数据。因此，当节点出现变动时，整个存储空间上的数据不会都进行重新映射的工作，一致性哈希算法相对于简单哈希算法，提高了工作效率。
分布式消息队列技术
分布式系统是建立在网络之上的软件系统，软件的特性使得分布式系统具有高度的内聚性和透明性。当前使用的分布式消息队列是Kafka，其本质在于它是一个“按照分布式事务日志架构的大规模发布或订阅消息队列”。由于Kafka消息队列解耦了处理数据的过程，因此系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。这就使得Kafka消息队列能够让关键组件顶住突发的访问压力，能够解决关键组件因突然的超负荷请求而完全崩溃的问题。
NoSQL数据技术
经营性电力用户的放开将使得海量用户进入市场参加交易，这将导致用户生成的数据及其操作日志成倍增加。NoSQL 数据库的发展很好地解决了大规模数据处理问题。在众多 NoSQL 的方案中，MongoDB 瞄准了适合各种应用的平衡方法，它在数据结构存储上的创新，使得使用者能够更加容易地定义应用程序中的数据模型，其数据模型沿用关系型数据库数据模型，很大程度上简化了应用程序开发任务，并解决了复杂的数据格式代码转换层问题。
数据库层分库分表技术
主从复制架构是为了解决业务量增加的性能要求，其原理是将数据库写操作和读操作进行分离，但随着云计算、大数据时代的到来，写操作请求越来越多，为了解决写操作的性能问题，使用分库分表技术对写操作进行切分。分库分表技术主要用于海量数据和高并发两个场景，可以很好的应对两个场景对数据库的冲击和压力。
负载均衡技术
负载均衡是一种用来在多个计算机（计算机集群）、磁盘驱动器、CPU、网络连接或其他资源中分配负载的计算机技术，其目的在于达到资源使用的最优化、吞吐率的最大化、响应时间的最小化、与此同时避免过载。
在互联网服务中，负载均衡器是以软件程序形式出现，它侦听一个用户完成访问服务的外部端口，负载平衡器在接收到用户的请求后将请求转发给后台内网服务器，通过内网服务器将请求的响应返回给负载平衡器后，负载均衡器将请求的响应返回给用户，这种阻止用户直接访问内网服务器的方式，使得服务器更加安全，能够防止核心网络栈和运行在其它端口服务被攻击。
3.2基于图像识别深度学习的人工智能服务技术研究
为了提高经营性用户注册效率、增强系统体验感，将文档表格、证件、表单等可识别的图像数据类型进行文字定位、文字识别、文字理解和按需输出，研究人工智能服务技术，实现市场业务电子化数据图像识别技术。
通过计算机对图像进行处理、分析以及理解工作，以识别各种不同模式目标即为图像识别。其过程分为图像处理和图像识别两个部分，如下图所示。
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图像处理是利用计算机对图像进行分析，其目的是去除干扰、噪声，主要包括图像采集、图像增强、图像复原、图像的编码与压缩以及图像分割等工作。图像采集是数字图像数据提取的主要方式，是借助于扫描仪、数字摄像机或者数码相机等设备经过采样得到的图像；图像增强是将在成像、采集、传输、复制等过程中图像质量退化的数字化图像进行改善，使得图像的主体结构更明确、图像轮廓更清晰、图像细节也更明显；图像复原是将获取图像时环境噪声、光线强弱等原因造成图像变得模糊不清的数字化图像进行恢复，主要采用滤波方法；图像的编码与压缩是将数据量庞大的数字化图像进项编码与压缩，由于视频也可以被看作是一幅幅不同的但紧密相关的静态图片系列，因此，对图像压缩编码采用注明的静态图像压缩国际标准JPEG，该标准主要用于图像的分辨率、彩色图像和灰度图像等；图像分割是把图像分割成互不重叠而又具有各自特征的子区域，特征可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。
图像识别是将图像处理得到的图像进行特征提取和分类。图像特征提取是图像分析和图像识别的前提，图像特征又分为局部特征点和全局特征。局部特征只适用于图像匹配、检索等应用；全局特征则更关心颜色分布、纹理特征等，但全局特征易受环境、光照、噪声等干扰。因此，在图像的特征提取中常提取图像局部特征。局部特征点分为斑点和角点，斑点是指与周围有着颜色和灰度差的区域；而角点是图像中物体的拐角或者线条之间的交叉部分。电力交易图像识别业务主要基于表单等，其特征提取主要提取角点特征。在完成图像特征提取后，进行图像识别，识别方法主要包括统计法、句法识别法、神经网络方法、模板匹配法、典型的几何变换方法等。
3.3基于智能感知的电力市场主动服务机制研究
基于智能感知的电力市场主动服务机制研究，主要从底层的统一数据交换、标准CIM模型优化入手，畅通市场环境实时信息、协同政府行政、行业主管、金融税务信息，通过数据中台的强大智能数据产品和服务的输出能力，实现交易平台功能的敏捷开发和能力输出，为未来电力市场服务延伸进行了有益探索。
通用信息模型优化
陕西电力交易平台的数据交互主要有以下三类：（1）市场成员的数据交互；（2）与生产调度之间的电网模型数据交互；（3）与政府及监管机构的数据交互。不同的信息系统之间，如果缺乏统一的信息化标准体系，将使得各个系统不能共享信息，不能完成业务的协同，因此，要完成电力交易平台的信息交互，亟需建立通用信息模型（CIM，Common Information Model）。
市场成员的数据交互模型制定：国际电工委员会（IEC）建立的电力市场运营领域国际标准IEC62325标准中的核心模型是IEC62325-301，分为欧洲式电力市场标准和北美式电力市场标准。欧洲式电力市场标准包括欧洲式电力市场子集IEC62325-351、欧洲式电力市场主要业务模型IEC62325-451-X系列以及欧洲式电力市场主要业务信息交互文件IEC62325-551-X系列三个部分；美国式电力市场子集主要包括美国式电力市场子集IEC62325-352、北美式电力市场主要业务模型IEC62325-452-X系列以及北美是电力市场主要业务信息交互文件IEC62325-552-X系列三个部分。欧洲电力市场标准主要是针对于双边交易，涵盖了市场成员、合同、计划、结算等业务的信息交互标准，这与中国电力市场运营模式相似，因此在市场成员数据交互通用信息模型的制定中可将其作为参考标准。
与生产调度之间的电网模型数据交互模型制定：可参考IEC 61970和IEC 61968，这两个标准对电网模型进行了全面的定义[4]。与政府及监管机构的数据交互模型制定：可参考国家能源局关于《能源行业信用体系建设实施意见(2016-2020年)》、中电联发布的《电力行业信用体系建设指导意见（2015-2020 年）》、《电力企业信用评价规范》等标准文件。
数据中台构建
数据中台是依据企业特有的业务模式和组织架构，通过有形的产品和实施方法论支撑，构建一套数据资产服务于业务的机制。2019年5月，国家电网公司成立了以“数据中台”为核心环节的大数据中心。基于电力交易业务基础数据主要来源于国网系统的情况，因此可参照国网系统建立电力交易“数据中台”，将交易基础数据及业务支撑数据进行盘点、整合、分析，为前台提供高效市场服务。
4电力交易智能运营系统应用
陕西基于本文中相关关键技术在陕西现有交易平台的基础上实现了适应海量经营性电力用户的智能运营系统。该系统通过分布式缓存、分布式消息队列、NoSQL数据、数据库分库分表、负载均衡等高性能并发计算技术实现对海量市场主体登录以及支撑高频交易规模；构建交易业务电子化数据特征库，使用图像识别技术对零售市场合约场景进行智能审核；从底层的统一数据交换、标准CIM模型优化入手，构建“数据中台”，实现电力交易智能运营系统与能源互联网之间的连接、融合与赋能支撑。
5结论
本文对现有陕西电力交易平台在现有注册及申报等业务流程容易发生堵塞、注册附件人工录入、数据编码不规范等方面的问题进行分析，对平台系统关键技术进行深入研究及优化，实现基于电力交易平台的智能运营系统。陕西智能运营系统适应海量经营性电力用户参与电力市场，完成注册-交易-合同-结算全业务流程，保证陕西电力市场高效稳定运行。
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