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20IO信息，网络与自动化国际会议（JCINA）
基于CIM的智能电网生命周期资产管理与控制集成系统模型
孙瑞
1.重庆大学能源技术与经济研究中心
2.重庆大学经济管理学院
中国重庆(400030)
摘要-生命周期资产管理（LCAM）有望提高电力系统效率和可靠性，降低智能电网的生命周期成本。 本文在调查资产管理生命周期从资产采购到退休短语之后，提出了一种资产运营管理集成系统模型，该模型基于生命周期在线和离线运营数据集成，为LCC分析和维护策略制定等差异化目标服务。 此外，在不影响现有应用的情况下讨论了一些关于系统实现的问题。 最后，提出了与这些问题相关的可行技术解决方案，例如从遗留数据到基于CIM的数据的数据格式转换，具有时间一致约束的不同应用之间的安全性问题。
关键词 - 生命周期成本; 资产管理; CIM模型; 智能电网;数据集成
I.介绍
在智能电网中，输配电设备需要大规模的初期投资，高运营和维护成本，以支持高可靠性和经济的低碳运营。 必要时，生命周期资产管理（LCAM）有望提高电网的整体性能和建设智能电网。
从系统角度看，在运营安全和性能的限制下，LCAM调查资产的整个生命周期，包括规划，设计，采购，安装，运营，维护，技术改进和退役等短语，生命周期成本目标最优化 和系统优化。
根据Netherland KEMA（Keuring Van Materialen）标准（表I）[I]，需要此类功能来支持智能电网LCAM，包括管理，工程和信息方面。
表I支持LCAM所需的能力
SCM,EAM,etc
在中国，电网公司最近认识到将LCAM引入智能电网管理的重要性和优势，根据行政职责改革传统的特殊资产管理。
在本文中，第二部分主要分析了预期的生命周期管理程序，相关的物理应用和数据集。 为解决实现复杂系统集成的困难，详细讨论了技术问题和限制。 第三节提出了一种基于数据集成的可行资产管理和控制集成系统模型。 在本节中，我们将详细讨论如何将现有数据模型转换为CIM模型，同时解决本地模型和全局模型之间的语义冲突。 第五节表示实施系统模型可能存在的困难。 最后，结论是期待未来的研究。
II. 智能网格中的LCM及其可行性分析
遵循协调，系统适应和信息管理的基本规则，LCAM标准已经被一些技术机构研究，如KEMA，EPRI和CEPRI [2]。 已提出主要的三维LCAM标准结构（图1）[3]来定义必要的工作努力，以满足对差分系统要求的关注
A．分析现有资产管理系统
从LCAM的系统视图可以得出结论，支持性管理，工程和信息能力应该在上述标准下对部落尺寸进行精心设计和差异化实施。 然而，由于智能电网中分层和区域管理和控制系统的特点，现有的本地物理应用已经在用于收集资产操作和管理数据的特殊服务中，存储在异构模式中以用于通常的信息检索和工作流支持。
基本上基于时间序列，描绘了现有的物理应用（图2），其具有意外的隔离，其用虚线画出。 对于不协调的系统规划，这些在线和离线系统只能在没有足够的系统互操作和数据共享的情况下为特定的功能职责服务，而不是为预期的LCAM目标组织。 特别要指出的是，由于缺乏数据共享，目前的工作流程和数据流构建了一个资产管理开放周期，与LCAM完全不同，具有紧密周期管理的本质，可以通过反馈自适应的连续生命短语来重新调整之前的非理性管理活动。 无论是传输和配送设备，还是在线实时数据或离线数据。
978-1-4244-8106-4/$26.00 copy; 2010 IEEE V2-337
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图1. CLAM的三维标准结构
图2.退出物理应用程序及其内部关系
B.所需的系统能力增强工作LCAM实施
对于系统级的LCAM实施，应该重新组织或完全更新智能电网信息基础设施中的当前工作流和数据流，以实现这一目标应该做的三个方面的努力。
.
1.通过提高系统的适应性和可扩展性将各种系统之间的工作流程重新组织成闭环形式
2.增强现有隔离应用程序之间的互操作能力
3.通过数据集成或数据仓库利用异构环境中的容量来增强数据。
C.信息基础设施可能存在支持LCAM实施的困难
通过广泛调查现有的系统情况，可以发现许多技术难题如下：
异构性在已安装的系统和应用中广泛存在，这引起了意想不到的技术问题和成本。 除此之外，如果克服由异质性引起的障碍，网络安全性和互操作效率也是另外关注的。
格式以及存储和交换数据的质量可能对数据集成产生负面影响，这需要大量的数据准备工作，包括数据清理，数据提取和数据转换。
对于单个数据对象，数据模型和数据语义的异构性可能是多样化的，因为不同的应用程序对它有不同的理解。
使用的新数据应用程序不应影响现有系统的性能，并且几乎不需要进一步的系统调整。
III. 一种基于闭环反馈的自适应控制的新型集成LCM系统模型
本质上，LCAM具有闭环控制的显着特征，通过内部和外部信息反馈进行自适应系统调整，可以描述其基本数据流（图3），
图3.具有基本LCAM短语之间的迭代数据流的怀疑闭合循环图
此外，上述怀疑图可详细说明系统互操作和数据交换图（图4），其中虚线表示特殊应用之间的反馈数据流，以及前面的虚线。 显然，新模型与传统模型不同，因为除了外部数据源之外，还有带阴影矩形的额外智能决策支持应用程序，包括LCC分析，可靠性和可维护性分析。 LCC分析可以支持经济成本控制和生命周期节能，而另一个支持高效安全的电网运行。
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图4.用于的详细工作流程和数据交换图LCAM
在实践中，资产管理总是面临着平衡招标价格和设备可靠性和可维护性的悖论。 例如，变电站等工程资产的LCC与其可靠性和可用性有关，可通过历史技术参数建模和计算，这些参数由维护管理应用程序和在线操作监控应用程序收集。 在利益成本分析，敏感性分析和运营成本评估之后，LCC成本可以通过功能形式的几个相关部分进行分解，如下[4]:
其中，OCi表示安装后第i年的运营成本，MCi安装后第i年的维护成本，FCi安装后第i年因事故引起的停电损失。 n是经济寿命指标，r是第i年的常见折扣率。
从上面的系统图和示例说明中可以得出结论，需要在各种现有系统之间进行高度数据集成和系统互操作以支持LCAM，并指出这些不应对现有应用的功能完成，数据一致性和系统性能产生负面影响。 选择合理的技术解决方案以克服实施LCAM可能存在的信息基础设施困难是一项挑战。 要解决的第一个问题是数据集成。
IV. 基于CIM的数据集成及其应用实施
目前，可以选择三种数据集成方法，包括ad hoc方法，数据中心（或数据仓库）和数据总线。 对于智能电网中的系统集成，专用于输配电系统的CIM（通用信息模型）由lEC 6 1968和6 1970年相关标准定义，它们代表电网，负载，发电，保护和SCADA等电力系统实体。 抽象对象模型，并支持用户定义的自适应建模。 此外，IEC 61968定义了基于数据总线模型（ESB，图5c）[5]的实用数据集成方法，其中分布式系统可以通过特殊数据适配器以统一数据格式访问相邻数据源。 通过这种方法，异构数据集成比数据仓库具有更低的实施成本和更短的时间周期（图5b），同时更高的效率和更低的临时数据访问复杂性（图5a）。
-
- ad hoc b) data warehouse c) data bus
图5.数据集成方法及其比较
从图3中可以看出，图3中的相互关联的工作流和数据流可以被视为通过统一数据信道到具有逻辑透明性的异构数据源的有组织数据访问。尽管CIM及其数据总线方法对于数据集成看起来很合理，但仍然存在一个严重的问题，即通过适当的方式将遗留数据模型转换为CIM模型，因为现有数据总是以不同的格式存储，并且在本质上彼此之间存在内部语义冲突。语义冲突意味着不同的系统对特定概念有相互冲突的理解[6]。
理论上，基于本体的信息集成描述了单一本体，多本体和混合本体模式中异构数据源之间的语义。通过拟合ClM标准定义，提出了一种新颖的分层和混合本体库信息集成模型，该模型正确地解释了分层电网系统和基于CIM的数据总线访问模式的特征。并且，在模型层次结构中，CIM模型被视为中心语义实体，而本地本体是从相应数据源提取的这些语义实体，遵循统一的CIM标准，但可能存在语义重叠。
图6.本体信息集成和分层模型
为了实现不同层上的本体实体之间的映射，应该将两个映射关系定义为存储的物理数据格式源与本地本体之间的映射A，以及映射本地本体和全局本体之间的映射A. 此外，还应定义负责本体管理和检索的必要实体。
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以下是从数据源到本地本体的提取短语：
1）i = O，选择单个CIM实体作为基本本体，以将相关的本地本体与可能相同的语义集成。
2）逐一比较本地本体和基本本体，并计算相应的简单矩阵;
3）如果对应的简单矩阵等于零，则可以肯定对应的本体没有语义冲突，本地的可以转换为全局本体集。
4）否则，在简单矩阵中的这些本体组件之间进行语义冲突检测。
5）通过给出映射关系，迭代地消除相应的局部和全局本体之间的语义冲突;
6）重复上述步骤（2） - （5）
7）记录所有映射关系，直到将它们全部发现为总映射关系集。
8）对最终映射集进行一致的推理测试，证明在映射过程中没有信息丢失。
对于从数据源到本地本体的本体映射，这里给出的映射规则是从XML格式的关系格式到本体格式的实例。
1）对于没有外键的关系表，应该创建类owl：class，其属性数据类型映射到相应的XSD：xsdData Type，以及映射到owl：Data类型属性的属性。 详细地说，字段限制可以用rdfs：rang和rdfs：owl：Data type属性的域表示。
2）如果表A，B与嵌入在表A中的外键具有主 - 次关系，则该关系可以由翻译的类owl之间的rdfs：sub类定义。·A和B的类。
3）本体实例转换规则：
bull;关系表中的单个元组可以创建为本体实例。
bull;除外键之外，单个元组的属性值可以转换为owl.Data类型属性的对应值。
bull;外键可以转换为本体实例，该实例作为owl的值：由相应的外键生成的数据类型属性。
通过将CIM模型作为全局本体和规则映射程序，应用层之间的信息差距已尽可能消除。
并且，并指出除了上述内容之外还需要做很多工作，例如在完全完成数据集成之前，数据清理以满足数据质量要求，数据提取以及仔细的数据粒度选择。
V.用于LCAM系统实施的数据访问安全问题
A.数据访问效率和网络安全
为了防御来自内部或外部的入侵威胁，电网运行和管理的网络安全标准由监管机构发布，其中整个输配电系统根据安全风险评估分为四区安全基础设施[7] 包括主要实时区域（区域I），非实时区域（区域II），生产管理区域（区域III）和管理信息区域（区域IV）。
图7.电网中的四区安全基础设施
与LCAM相关的功能应用主要分布在安全区II，III和IV中。例如，在线监测和操作系统同时安装在III区的生产管理系统中。位于不同安全区域的这些应用程序之间的预期数据集成和交换不应影响现有的网络安全策略。此外，LCAM所需的智能决策支持系统，例如LCC分析和系统可靠性分析系统，需要检索历史数据而不是实时直接数据，具有更严格的安全约束。
因此，对于LCAM实现，数据网关应安装在区域III中，并且与物理分离设备相邻，物理分离设备可以定期从区域II中的相关数据库中提取所需数据而无需直接访问，并在数据本体之后将这些数据存储在中央数据库中转变为CIM模型。并且，在区域III和IV中，为了比较系统的可扩展性和灵活性，可以通过数据总线访问分布式LCAM相关数据库并获得有效授权。事先，应该使用这些应用程序配置数据适配器，这些应用程序支持将本地数据格式和语义转换为本地和全局本体。
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