基于云平台的电力用户远程网络充值应急处理服务系统_王磊.pdf

计算机与通信技术Computer and Communication Technology自动化技术与应用2023 年第 42 卷第 6 期Techniques ofAutomation&Applications基于云平台的电力用户远程网络充值应急处理服务系统王 磊1,樊 博1,张晓东1,陈银江2,张军喜2（1.国网宁夏营销服务中心（计量中心）,宁夏 银川 750002；2.北京中电普华信息技术有限公司,北京 100107）摘要:针对传统应急处理服务系统的兼容性较差，实际应用时产生的负载过大的问题，设计基于云平台的电力用户远程网络充值应急处理服务系统。硬件部分以服务器作为处理节点，外部拓展一个拓扑结构，拓展系统的兼容性，形成部署云平台物理架构；设计应急数据采样电路结构。软件部分设定应急网络充值抽取规则，判断电力用户远程网络充值数据应急状态，利用JAVA编程实现系统的处理服务功能。搭建系统测试环境后，准备两种传统应急处理服务系统以及所设计的应急处理服务系统进行测试，结果表明所设计的应急处理服务系统负载数值最小。关键词:云平台；远程网络充值；应急处理服务中图分类号：TP393.09文献标识码:A文章编号:1003-7241(2023)06-0082-05Cloud-based Remote Network Recharge Emergency ProcessingService System for Power UsersWANG Lei1,FAN Bo1,ZHANG Xiao-dong1,CHEN Yin-jiang2,ZHANG Jun-xi2(1.State Grid Ningxia Marketing Service Center(Metrology Center),Yinchuan 750002 China;2.BEIJING CHINA-POWER INFORMATION TECHNOLOGY CO.LTD.STATE GRID INFORMATION,Beijing 100107 China)Abstract:There are complex structured network elements in the remote power network structure,and the compatibility of the traditionalemergency processing service system is poor when the service is actually processed,resulting in excessive load generated by theactual application of the system,and in response to this problem,a remote network top-up emergency processing service systemfor power users based on the cloud platform is designed.For the hardware part,a server is used as a node,and a topological serv-er structure is externally expanded to enhance the compatibility of the system and deploy the physical architecture of the cloudplatform.It designs emergency data sampling circuit structure with Hall sensing element as the processing core.The software partsets emergency network recharge extraction rules,determines the emergency status of remote network recharge data for power us-ers,constructs a linear emergency data model,and uses JAVA programming to realize the systems processing service functions.After preparing servers with known parameters and setting up the system test environment,two conventional emergency handlingservice systems and the designed emergency handling service system are prepared for testing,and the results showe that the de-signed emergency handling service system had the smallest load value of 20 kW.Keywords:cloud platform;remote network top-up;emergency handling services收稿日期:2021-07-13DOI:10.20033/j.1003-7241.（2023）06-0082-05.1引言现代化电力服务不断革新，智能电网应运而生，在现代网络技术的支持下，研究得到了远程网络充值功能，极大地方便了用户的日常生活1。云平台实质上是一种转向云计算，在不同功能平台支持下，研究人员将设计的程序放置在云环境当中，实现对功能数据的云储存2。在用户采用网络充值时，难免会出现充值错误或是失败的情况，在电网远程控制结构当中，将数据同步至云平台中，设计一种应急处理服务系统，不仅能够及时地解决远程网络充值中产生的问题，还可同步应急处理数据至云空间当中3，为今后设计应急处理程序提供参考。国外研究电网应急处理服务系统起步较早，在服务系统内部设定了公共DNS服务方案，在多种域名优化处理下，兼容解析了多种应急处理任务4，搭建设计了多种功能性的应急处理服务系统。国内在研究设计应急处理服务系统起步较晚，以远程网络中的核心网络节点作为中心，对应不同的充值应急状况设定不同的机制，同步处理应急任务中的网元。从文献5中的应急服务系统来看，利用应急数据的互补性，搭建了应急处理系统的框架，实现了应急处理服务的功能。从文献6中的应急服务系统来看，设计了评估电力远程充值数据的算法，综合了电力通信网中的硬件架构，构建了一种应急处理服务82自动化技术与应用2023 年第 42 卷第 6 期计算机与通信技术Computer and Communication TechnologyTechniques ofAutomation&Applications系统。但文献中构建的应急处理服务系统，在处理应急网元时，网元处理任务之间的兼容性较差，导致应急处理服务系统产生的负载过大，为此，设计基于云平台的电力用户远程网络充值应急处理服务系统。2应急处理服务系统硬件设计2.1云平台物理架构在搭建云平台物理架构时，按照架构功能将平台架构划分为表现层、业务层、数据层以及物理层。在表现层内，采用三台服务器承载运行、监控以及管控功能。云平台的业务层主要功能计算，将云计算过程划定为不同的节点，对应不同的计算节点内置一个服务器拓扑结构7，其中主干路的服务器负责接收电力用户数据，分路上的服务器负责配置物理层的端口，部署形成的物理层结构如图1所示。图1物理层结构在图1所示的物理层结构中，支持表现层工作的服务器结构外拓展出一个DevOps节点结构，服务器拓扑结构集成表现层内的云计算，这样一来，外部服务器均衡了服务器承载的云计算任务，控制了系统在运行时产生的实际负载。在DevOps节点结构与计算节点结构之间，设定一个边沿服务器，服务器外部连接一个前端硬件，硬件以传感器作为核心，传感器负责从外部接收电网传输的用户充值数据8。云平台物理架构部署完毕后，设计了应急数据采样电路结构。2.2应急数据采样电路结构设计远程网络充值应急数据传输距离较长，需要较高的采样精度，所以在设计应急数据采样电路结构时，以霍尔传感元件作为处理核心，外部连接一个磁环互感器9，控制传感器的A/D输入端的电压为1.5 V。为了去除数据信号产生的干扰，采用巴特沃斯滤波器串联一个10 F的电容，并联在传感器支路的外部。设计得到的采样电路结构如下图所示。图2采样电路结构在图2所示的采样电路结构下，采样电路内连接一个逆变器，控制整个采样电路保持稳定。利用逆变器内的8路输出支路作为电流电压数据采样接口，在IPM的上三路桥臂内连接一个光耦元件10，在桥臂和光耦元件的作用下，采样电路对高压大功率的电路结构形成一个隔离作用，上三路桥臂内的电路结构如图3所示。图3隔离电路结构在上图所示的隔离电路结构内，采用型号为HCPL-4504的光耦芯片，各个接口调试完毕后，完成对应急处理服务系统的硬件设计。3应急处理服务系统软件设计3.1远程网络充值数据应急状态判断远程电网用户数据量庞大，在实际判断数据的应急状态时，应设定网络充值数据的抽取条件11，采用共现度算法，将数据基准的差值作为制定的抽取规则，计算过程可表示为：(1)式中，c表示抽取函数，Pi表示数据基准函数，Mi表示共现函数，n表示抽取的网络充值数据量。在排除外部数据的干扰时，采用数据相似的计算方式，计算抽取到数据的相似程度，可表示为：(2)式中，D表示计算得到的相似度参数，Sim表示相似度函83计算机与通信技术Computer and Communication Technology自动化技术与应用2023 年第 42 卷第 6 期Techniques ofAutomation&Applications数，其余参数含义不变。剔除相似程度参数相同的充值数值后，整理为待处理的数据集，调用调节输入函数，积分处理各个充值数据，计算过程可表示为：(3)式中，u(t)表示积分处理函数，K表示调节函数，e(t)表示控制函数。积分处理后将相邻的充值数据作为标准数值，离散化采样充值数据后，输出最终可供判断的数据，处理过程可表示为：(4)式中，un表示采样处理函数，u表示偏差处理时形成的采样数据差值，en+1表示偏差周期产生的控制数据，其余参数含义不变。利用数据控制与采样过程产生的反馈参数作为应急状态的判断参数，判断过程就可表示为：(5)式中，J表示判断函数，表示反馈参数，wi表示控制与采样函数，其余参数含义不变。判断充值数据的应急状态后，采用JAVA编程实现系统的处理服务功能。3.2处理服务功能实现在实现系统的处理服务功能时，针对硬件搭建的云计算部署环境，利用上述得到的应急数据，构建一个线性应急数据模型，数值关系可表示为：(6)式中，ps表示构建的线性数据模型，其余参数含义不变。在上述的基础上，根据处理区域中数据量的多少，确定区域中的数据稀疏因子，稀疏因子的函数表达式为：(7)式中，i表示数据的线性区域，表示数据的移动参数，其余参数含义不变。为了消除传感器采集到的噪声数据的干扰，将上述得到的稀疏因子进行归一化处理，建立一种理想服务功能的可信度计算公式，该公式可以表示为：(8)式中，i表示偏移参数，其余参数含义不变。调用JAVA编程将上述数据模型处理为一个功能程序，在程序当中汇总数据形成根区文件，在硬件结构的支持下，形成一个数据更新过程，如图4所示。图4文件数据的更新过程在图4所示的文件更新过程下，调用服务器中的组件结构，不断匹配配置文件中的应急处理数据，根据实际解析处理得到root视图，服务器在下载该视图的同时，向云计算的服务器发送处理指令，最终实现应急处理服务系统的软件功能。4系统测试4.1测试准备准备云平台搭