面向分布式能源的智能微电网云平台系统设计

在设计基于网格文件(Grid-File)的分布式多维索引DGF Index(Distributed Grid File Index)，用于提高多维区间查询性能 。

(4)高级配电自动化技术

目前的配电自动化技术包括配电运行自动化(安全监控和数据采集、综合自动化和馈线自动化) 、配电管理自动化(配电地理信息系统、设备管理和检修管理等)以及需求侧响应自动化这三个方面的内容。在此基础上的微电网云平台中实现的是高级配电自动化(Advanced Distribution Automation ，ADA)，支持DER 的“即插即用”，采用IP技术，强调系统接口、数据模型与通信服务的标准化与开放性 。

(5)高级量测技术( Advanced MeteringArchitecture ，AMA)

高级量测技术是一个使用智能电能表通过多种通信介质，配合ETL技术，发挥云端计算能力，按需或以设定的方式测量、收集并分析用户侧的能源使用和消费数据的技术体系。AMA是支持用户互动并实现需求侧快速实时响应的关键技术。

(6)ETL(Extract-Transform-Load)技术

ETL是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源中抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型将数据加载到数据仓库中去。这是贯通基于多种分布式能源的各类数据源，包括Oracle、SQL Server、Sybase、DB2和My SQL等，实现多源数据一致性并与微电网多能源业务场景融会贯通的云平台搭建的核心技术。

智能微电网云平台架构的系统设计

(1)云平台系统架

根据数据的流向，设计系统分为四层架构：

①数据采集层：主要通过传感器(智能表计)等获取各回路的电耗及其相关能源参数、光伏发电、储能、制氢用氢和用电量等能源信息;

②数据传输层：主要把能源数据转换成TCP/IP协议格式上传至节能管理监控系统数据库服务器;

③数据处理存储层及显示：数据存储层主要负责对能耗数据进行汇总、统计、分析、处理和存储;

④数据展示层：主要对存储层中的能耗数据进行展示和发布。

设计将采用基于Hadoop生态系统的大数据存储和并行计算系统解决方案。

图1 面向分布式能源的智能微电网云平台系统架构图

(2)云平台数据架构设计

该云平台设计总的数据库选型是从开放性、安全性和性能等角度综合考量。同时，结合本项目中大数据的处理、分析和预测的要求，除了关系型数据库以外，还考虑选择非关系数据库进行有力地补充。提高数据存储的完整性和安全性，提高数据处理和分析的效率 。

数据架构的设计除了考虑数据库的性能，更关注的是数据架构与神华科技园各类分布式能源的业务融合，构建的云平台要支撑多源数据、多能互补的全类数据(结构化数据、半结构化数据和非结构化数据)的存储管理和快速高效分析，能够实现在百TB至PB级数据规模下实现数据查询的秒级响应;能够对结构化、半结构化和非结构化数据进行统一处理;能够实现千亿级文本条目全文检索的秒级响应。平台数据业务架构设计如图2所示。

图2 平台数据业务架构系统功能图

该云平台架构设计经初步实验测试，具有以下技术性能优势特点：

1)实时增量数据处理：千万级别以上的对象一次增量60万，20 min内处理完成。

2)关键业务接口处理：8 h以上的提高到25分钟内，4 min以上的提高到15 min内，1 h以上的提高到10 min内处理效率。

3)超高速大数据交换：在10个节点的大数据平台内，4 000万记录的数据交换不超过10 min，3 000万记录不超过6 min。

4)高可靠性的大数据平台：主控节点出现故障时，HA节点2 s内完成漂移接管。

智能微电网云平台系统的应用前景

开发面向分布式能源的智能微电网云平台，是一个具有容纳海量数据、高并发、多进程及拥有自主开发的核心算法的大数据平台;利用人工智能、机器学习技术，结合微电网特点，根据应用场景实际数据，搭建契合分布式能源利用特征和多能互补应用需求的云平台系统将具有广阔的应用空间。

智能微电网云平台系统的建立和运行可以有效挖掘大型商业楼宇、学校、医院和科技园区等各应用场景的用能异常、能耗漏洞，智能优化调度用能方案，更加合理地分配和利用各类能源，从而更精准地控制能源消耗。在保证提供舒适环境下，帮助建立起管理节能的模式，挖掘自身的节能潜力并结合技术节能措施，有效降低能源消耗和用能成本。该云平台系统具有高效率、低成本、智能化和可复制等优点，是未来分布式能源管理的重要工具，适合广泛推广应用和实施。