电力系统动态信息数据库论文

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摘要：笔者以电力系统动态信息数据库关键技术的应用研究为主要内容进行阐述，结合当下基于时间序列下动态信息数据库框架和电力系统动态信息数据库关键技术应用，从并发数据处理机制、内存映射文件形式和磁盘保存机制、关联数据保存形式、电力系统数据收集处理流程、混合压缩算法以及电力系统数据采集处理步骤等方面深入探讨。其目的在于加强电力动态信息数据库技术的使用效果，为相关研究提供参考。

关键词：电力系统；动态信息数据库；磁盘保存形式；内存映射

0引言

数据库技术在电力系统电网调度自动化中得到广泛使用。借助数据库，能够有效保存不同离散遥信量，能够记录各种电压、电流等不同数据信息。数据库能够保存各种历史信息内容，供电网使用。历史数据的合理保存是数据分析的关键和基础，促使低频采样周期数据满足实际需求。

1基于时间序列下动态信息数据库框架

电力系统动态信息数据库分为三层。第一层是数据保存层，主要是文件管理和磁盘缓存模块，合理保存大量动态信息。第二层是数据处理层，一般是网络通信、数据解压和查询等不同模块，主要工作是保存数据，合理压缩，在形成索引前合理处理，并及时对数据进行查询、统计、后期处理等。第三层是应用程序接口，可以二次开发利用。动态信息数据库系统主要由三部分组成，分别是服务器、命名服务器和数据访问客户。数据处理器是动态信息数据库的中心，能够合理压缩和查询数据。命名服务器能够控制数据。数据访问由两部分组成，第一是动态信息数据库维护，第二是保存和查询二次接口。数据服务器启动运作期间，需要向命名服务器注册具体名称和地质。客户端访问工作期间，在处理服务器前期，需要和命名服务器连接，处理访问数据地址，合理保存数据[1]。

2电力系统动态信息数据库关键技术应用

电力系统动态信息数据库的关键是建立在时间序列基础下的动态数据保存、管理和查询对策划，关键技术主要是并发数据处理机制、内存映射文件、磁盘处理形式等[2]。

2.1并发数据处理机制

动态信息数据库高效工作的关键是满足客户端提出的需求，强化磁盘文件交互质量和效果。通常情况下，基于多核CPU技术形式，合理使用服务端处理线程，强化计算处理能力，即合理处理物理磁盘读写速度问题，分析磁盘高速数据吞吐间的平衡程度。数据处理主要是写和读两种形式[3]。为使数据可以达到高速处理基本要求，需要借助线程池技术处理数据，有效使用不同CPU并行在一个TCP连接上，进行报文处理工作，即对一个连接上的任务进行并行化处理，达到高质量处理效果。并行处理技术在书写数据期间，能够最大限度提升服务端数据处理效果。通常情况下，数据处理速度是300万事件1s。数据读取处理和线程池技术，可并行处理不同客户的真实需求。系统设置高度缓存区，借助ORACL数据库综合分析策略，保持高速缓存，在并发查询中实现数据的有效共享和分析，从而高效访问终极目标。并行化处理技术读取数据期间，能够提升服务端的整体速度，通过实际测试系统实现20个并行查询期间，客户读取时间大概为10万事件1s。

2.2内存映射文件形式和磁盘保存机制

动态信息数据库保存TB级别的所有数据文件，能提升文件磁盘处理速度，是动态信息数据库提升工作效率的基础。借助统一化磁盘保存技术处理内部映射文件，不同工作线程对数据文件部分进行映射处理，达到高度保存数据的基本要求。内存映射文件形式。内存映射文件形式和虚拟内存相差无几。借助内存映射文件保存一个地址空间保存区域，将物理保存期上交到此区域内部，内存文件物理保存器将其保存在磁盘上，即非系统文件内容。文件操作前期需要进行映射工作，将整个文件从磁盘中加载，借助内存映射文件有效处理磁盘上的文件。所有文件保存形式都采用直接管理形式，能够节省很多内存，使文件释放更多时间。部分映射的缓存管理机制建设。因为需要以TB级别形式保存所有数据源、文件，所以不能一次性将所有数据信息全面映射在内存文件，需要借助缓存管理形式保存和分享海量信息。缓存管理一般使用固定内存形式，将内部含有的各种数据不断映射在处理服务器地址空间，进而达到更好的保存效果。对于系统中存在的动态数据信息，通过索引形式确定。磁盘缓存管理器中存在的数据，全部放置到一个共同缓存区域，依据LRU对策合理化管理。

2.3关联数据保存形式

结合电力系统的根本特征进行分析，标记保存的历史数据，主要包括时标、数据值和质量码三种形式。电力系统基本特征格式如下：时标8字节、数据值4字节、质量码4字节。时标主要利用2字节整数表示，精准度为1μs，数据值可以使用精准浮点表示，质量标志一般利用4字节整数表示。因此，一个完整事件点使用的保存空间一般为16字节。

2.4电力系统数据收集处理流程

动态海量数据库可以将不容数据点分为离散数据和连续数据两种类型。结合数据性质的差异性，使用不同处理形式。离散数据点主要是电力系统中存在很多变化的数值量，比如遥信量、被返回的原始值等，不能进行插植处理。连续数据点对应的是连续变化的测量数值，比如电压、电流等连续变化的数据。动态海量数据库需要结合设置的内容进行分析和研究，强化电力系统工作效果。

2.5混合压缩算法

动态数据库可以分为两种形式，分别是有损和无损，整合后最终形成混合压缩算法。有损压缩就是使用线性带宽压缩算法，压缩率为8～10。无损压缩就是将浮点依据IEEE-754表示形式分为1位、7位和23位，小数需要再次压缩，精准度处理。将三部分数值全部压缩处理后，以随机序列形式将其扩大为原来的3～5倍。质量位可以借助哈夫曼算法合理处理，连续量可以使用混合压缩算法。压缩率是有损和无损的乘积。分析数据的最终特征，确保动态信息的压缩效果，是通常情况下的25～30倍。

2.6电力系统数据采集处理步骤

动态数据库中有很多数据内容，可以分为离散数据点、连续数据点两种形式，结合数据基本性质差异性，采用不同数据处理形式进行全方位处理和分析。离散数据点主要是电力系统中存在各种有序变化且不连续的量，比如遥信量、设备运行状态等。对实际工作中存在的各种离散数据点进行压缩处理，使用系统查询和保存原始数据信息，整个过程中不使用插值处理。连续数据点是测量和处理一些连续性变化的数据，比如电压、电流等动态化数据内容，结合具体情况设定压缩允许误差，压缩处理历史数据，将压缩后的数据全部保存在磁盘中。

3结语

通过综合分析电力系统的实际需求，在时间序列的基础上有效分析动态信息数据库。实践表明，动态信息数据库可以满足电力系统高速、海量保存信息的需求，确保电网安全可靠使用，为推动整个电力系统的稳定运行作贡献。

参考文献

[1]白鹏华.电力系统信息安全防护关键技术研究[J].南方农机,2018,49(20):140.

[2]于俊丽.电网智能调度在电力系统中的应用研究[J].环球市场,2017(23):115.

[3]吕旭明,郑善奇,曹丽娜,等.图数据库技术在电力系统信息通信资产管理中的应用[J].东北电力技术,2017,38(11):27-30.

作者：阴皓 贾静丽 周梦雪 单位：国网河南省电力公司信息通信公司（数据中心）