基于云计算的智能电网调度系统的研究.docx

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1、 独刳牲声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研宂工作和取 得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他 人己经发表或撰写过的研宄成果，也不包含为获得 天津理工大学 或 其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研 究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 学 往 抡 文 作 每 签 名 ： 签 孛 a 期 ： 糾 年 ） /I / a 学隹袼文板权使用援权书 本学位论文作者完全了解 天津理工大学 有关保留、使用学位论文 的规定。特授权 天津理工大学 可以将学位论文的全部成部分内容编入 有关数据库进行检索，并采用影印、缩印

2、或扫描等起制于 段保存、汇编 以供杏阅和借阅。同意学校向国家冇关部门或机构送交论文的复本和电 子 文件。 (保密的学位论文在解密后适用本授权说明） 学往硌文作者荟名： 签孛 er 期： p/p 年？刀 f a 导师签名： 签孛 q 期：年 3刀 / q 分类号： 470. 4054 密级 : 天津理工大学研究生学位论文 基于云计算的智能电网调度系统的研宄 (申请硕士学位） 学科专业：电力系统及其自动化 研宄方向：电力系统运行分析与控制 作者姓名：黄智鑫 指导教师：李莲副教授 2014 年 1 月 Thesis Submitted to Tianjin University of Technol

3、ogy for the Masters Degree Research on the Smart Grid Dispatching System Based on Cloud Computing By Huang Zhixin Supervisor Prof. Li Lian January, 2014 随着电力建设规模的扩大和电力企业的市场化改革，现代电力系统正朝着分布式、 信息化、自动化的方向发展，其生产结构和运行方式将会日益复杂化。在新形势之下， 电力调度中心作为整个电网运行的指挥控制中心，其数据信息分布之广泛、数量之庞大、 结构之复杂以及处理和存储信息要求之高，这都使得传统的电网调度信

4、息平台在信息集 成、分析、计算和存储等方面难以满足电网运行监控的需求。为了能够解决这些问题， 本文将云计算引入智能电网调度系统中，利用云计算的相关技术为电力调度提供更为智 能化的决策支持和实现方式。 云计算是分布式计算技术的进化、虚拟化技术的发展、面向服务的体系架构 （ SOA) 的延伸、信息资源的智能管理和调配机制的体现，具有超高性能、超大规模、廉价等特 点，是电网智能化计算平台有力的技术组成。目前，云计算在计算机信息等领域中的应 用己取得显著成果，但在电力系统中还处于起步阶段，电力系统的云计算平台还处于构 想和规划阶段。电力调度是整个电网的 “ 大脑 ” ，担负着全网安全稳定、高效运行、管

5、 理调配、节能环保的重要职责。因此，基于云计算的智能电网调度系统的研究有助于在 更大范围内促进云计算在智能电网中的应用。 本文首先介绍了云计算的基本概念、主要特点以及 Map/Reduce 计算模型和 HDFS 系统等云计算相关的核心技术，并结合智能电网调度系统的结构和特点，设计了基于云 计算的智能电网调度系统平台的逻辑架构；然后在对传统任务调度算法和遗传算法 (GA)研宄的基础上，结合智能电网调度系统数据信息采集和处理的特点，提出了一 种基于改进遗传算 法 （ IGA)的任务调度算法，目的在于提高智能电网调度系统的分布 式数据处理能力和资源优化配置能力；最后部署了模拟智能电网运行调度数据中心

6、的 Hadoop 实验平台，在该平台上通过仿真算例和数据分析，将先进先出调度算法、公平 调度算法、计算能力调度算法、自适应遗传算法 （ AGA)与改进遗传算法进行性能比较， 验证了基于 IGA 的云计算任务调度算法是一种能够有效提高智能电网调度系统中海量 任务的分析与计算效率的任务调度算法。 关键词 ：智能电网电力调度云计算 Hadoop 任务调度算法改进遗传算法 Abstract With the expansion of power construction and the market-oriented reform of electric power enterprises, Mode

7、rn power systems production structure and operation mode will be increasingly complicated. Under the new situation, the traditional power grid dispatching information platform is difficult to meet the demand of power grid operation monitoring in aspects such as information integration, analysis, com

8、putation and storage. In order to solve these problems, the paper introduces cloud computing in the smart grid dispatching system, using the relevant technology of the cloud computing provide a more intelligent decision support for the electric power dispatching and way of implementation. Cloud comp

9、uting is the evolution of distributed computing technology, and it has many characteristics, such as high performance, large scale, cheap. Cloud computing is a powerful technology of intelligent power grid computing platform. Therefore, smart grid dispatching system based on cloud computing research

10、 helps to promote cloud computing in broader range in the application of the smart grid. The paper introduces the basic concept, main characteristics of cloud computing, the core of cloud computing technologies. Combined with the structure and characteristics of the smart grid diapatching system, th

11、e paper designs a smart grid diapatching system based on cloud computing platform of the logical architecture; Then on the basis of research in the traditional tasks scheduling algorithm and Genetic Algorithm, combined with the smart grid dispatching information system data acquisition and processin

12、g, the paper proposes a task scheduling algorithm based on Improved Genetic Algorithm, which is purpose to improve the distributed data processing ability and resource configuration optimization ability of the smart grid scheduling system; Finally the paper deploys experimental platform of Hadoop wi

13、th simulation of the smart grid operation scheduling data center. By simulation examples and data analysis on the platform, the FIFO scheduling algorithm, fair scheduling algorithm, computing power scheduling algorithm, Adaptive Genetic Algorithm with Improved Genetic Algorithm for performance compa

14、rison, the paper verified the cloud computing task scheduling algorithm based on IGA is a kind of task scheduling algorithm which is able to effectively enhance the massive task of smart grid dispatching system analysis and calculation efficiency. Key words: smart grid, power dispatching system, clo

15、ud computing, Hadoop, task scheduling algorithm, Improved Genetic Algorithm 会者 i 仑 . 1 1.1课题研宄的背景和意义 . 1 1.2国内外研宄现状 . 2 1.2. 1云计算的研宄现状 . 2 1.2.2电网调度系统的研宄现状 . 2 1.2.3 “ 电力智能云 ” 的提出及其体系结构 . 3 1.3论文的主要研宄内容 . 5 1.4论文的组织结构 . 5 第二章云计算概述 . 7 2.1云计算介绍 . 7 2. 1. 1 云计算的基本概念和特点 . 7 2.1.2云计算的分类 . 8 2. 2Hadoop 平

16、台介绍 . 9 2. 2. 1 Hadoop 平台概述 . 9 2. 2. 2 Map/Reduce 编程模型 . 9 2. 2. 3 HDFS 分布式文件系统 . 10 2. 2. 4 Hadoop 平台作业执行的过程 . 11 2. 3本章小结 . 12 第三章基于云计算的智能电网调度系统 . 13 3. 1智能电网调度系统概述 . 13 3.1.1智能调度的提出 . 13 3. 1.2 智能调度与传统调度的区别 . 13 3. 1. 3智能电网调度系统的构成 . 14 3.2智能电网调度系统云计算平台 . 16 3.2. 1智能电网调度系统云计算平台的体系架构 . 16 3.2.2智能电

17、网调度系统云计算平台的特点 . 18 3.3智能电网调度系统云计算的任务调度 . 19 3.3. 1任务调度的概念 . 19 3.3.2任务调度模式 . 20 3.3.3任务调度目标 . 21 3. 4本章小结 . 22 第四章云计算中任务调度算法的分析与改进 . 23 4. 1 Hadoop 调度算法 . 23 4. 1. 1 先进先出调度算法 . 23 4.1.2公平调度算法 . 23 4. 1.3 计算能力调度算法 . 24 4. 2遗传算法 . 24 4.2. 1遗传算法的特点 . 24 4.2.2遗传算法的流程 . 25 4.2.3自适应遗传算法 . 26 4. 3基于 IGA 的任

18、务调度算法 . 26 4. 3. 1 几种算法的优劣分析 . 26 4. 3. 2 基于 IGA 的任务调度算法设计 . 27 4. 3. 3 基于 IGA 的任务调度算法流程 . 30 4. 4本章小结 . 31 第五章 IGA 算法在智能电网调度系统云计算中的实现 . 32 5.1实验云计算环境部署 . 32 5.1.1实验平台的搭建 . 32 5. 1. 2 Hadoop 的安装配置 . 33 5. 2实验方案 . 34 5. 3实验结果和分析 . 37 5.3. 1IGA 算法的高效性 . 37 5. 3. 2 IGA 算法的稳定性 . 40 5. 3. 3 IGA 算法的实时性 .

19、41 5. 4本章小结 . 43 第六章总结与展望 . 44 6. 1总结 . 44 6. 2展望 . 44 参考 . 46 发表论文和科研情况说明 . 49 -ii - 50 第一章绪论 1.1课题研究的背景和意义 如今电力企业规模的不断壮大，电力系统的互联程度也随之越来越高，且正在逐渐 向一个大量数据和信息计算汇聚的系统演变。我国的西电东送、三峡并网发电以及智能 电网互联工程都将形成规模宏大的大机组、超高压、大电网的全国性互联智能电网 1， 而智能电网调度系统 23作为智能电网的神经中枢也将面临着向多区域联合协同计算的 运行模式转变，突破国调、网调和省调三级联合调度计划的信息共享方式，其中

20、提高国 调与 “ 三华 ” 网调的互为备调技术支持系统显得尤为重要。信息集成是实现信息共享、 消除信息孤岛、提供决策支持的核心技术 4 5，而智能电网调度系统作为电力信息集成系 统基础的数据中心，是建设坚强智能电网的设备规划中需要解决的核心问题。同时，在 我国对电力企业的改革中，寻求智能电网调度系统新的技术支持，保证电力市场化的安 全、稳定、高效运行成为目前急需解决的问题。 此外，近几年逐渐成为热潮的 “ 电网智能化 ” 概念的提出，对于现代电力系统中的 运行控制和分析计算的工具有了更高的要求。近年来，我国电网企业在深入发展数据采 集与监控系统 （ SCADA)、用电营销决策支持系统 （ PM

21、DSS)、管理信息系统 （ MIS)、 办公自动化系统 （ 0A)、 客户信息系统 （ CIS)及企业资源计划 （ ERP)等现代化管理 手段的同时，建设以光纤通信技术为基础的电力综合通信网为电网企业海量的数据信息 的交换和传输奠定了物质基础。在此背景之下电网中的信息和数据将呈现几何级数增 长，而传统的电力系统的集中式计算平台已经难以高效的进行信息采集、集成、分析以 及处理计算，致使电网调度中心在数据信息的处理上面临瓶颈。因此，未来电力企业需 要解决的问题是寻求利用最小的资源来实现最大的存储能力和计算效率。 目前，以计算机互联网为核心的信息技术迅速发展极大地推动了电力系统的发展， 反 之电力系

22、统的发展又对信息技术提出了更高的挑战。众所周知单机的计算速度远远满 足不了现代日益复杂大规模智能电网的实时计算要求。电网的数据信息处理呈现以下几 个特点： 1. 复杂的数据处理流程、异构的数据类型和纷繁多样的数据算法，需要通过相关技 术来协同完成任务； 2. 需要根据应用对象的需求动态地控制计算资源； 3. 系统的任务调度和计算过程需要向用户和调度人员透明。 为了寻求更适合电力系统调度数据信息处理的算法，专家们一直希望通过研宄和设 计出数据处理的相关并行算法提高计算速度，但计算能力始终满足不了电网调度实际计 算问题的需求。因此迫切需要引入新的高效率计算技术来构建新的电网调度系统数据处 理中心。

23、 云计算是当前计算机互联网技术领域非常热门的一个主题。目前学术界还没有给予 云计算一个统一的标准和明确的定义，云计算不是一种全新的计算模式，它是从并行计 算、网格计算、效用计算和分布式计算等概念上发展而来的一种将众多分布式计算机群 的海量数据资源和 CPU 资源高效地整合后一起协同工作的计算方法 6又云计算经济性 好、可靠性强、效率性高，是搭建智能电网调度运行新型数据信息平台的合理选择。 目 前云计算在智能电网中的应用才刚刚开始起步，其中如何将云计算应用于电力系统改进 现有调度中心数据处理算法是促进智能电网调度智能化信息平台顺利搭建的重要课题 之一，同时也是早日成功实现 “ 电网智能云 ” 的

24、关键 &9。 1.2国内外研究现状 1. 2. 1云计算的研宄现状 2007年 10 月， Google、 IBM 以及六所大学签署协议，向研宄人员传授 Hadoop 平台、 分布式文件系统和 Map/Reduce 算法等项目，并提出了在大型计算系统上开发软件的方 法，称这种新的编程模型为云计算 1 。自 Google 公司首次提出云计算的概念以后，其作 为一种崭新的计算模式，在学术界和企业界的推动下，引起越来越多千亿级企业的关注， 并都相继提出有各自特色的 “ 云计划 ” 产品。 IBM 的 “ 蓝云 ” 计划、 Amazon 的弹性云网 络服务、 SUN的 “ 黑盒子 ” 计划、 Appl

25、e 的 “Mobile Me” 等等， Intel、 Dell、 Yahoo、 HP 等巨头公司也都纷纷加入，据 IDC 的调查显示，预期估计到 2014年云计算的市场规模可 达到 500亿美元。 云计算在国内的发展势头也非常迅猛。 IBM 于 2008 年先后在北京与无锡建立了两个 大型云计算 中心；随后中国联通、中国移动和中国电信分别推出了各自的 “ 互联云 ” 、 “ 大 云 ”和 “ E云 ” 平台； 360安全卫士、瑞星等在云安全领域也相应的推出了自己的云安全 解决方案。解放军理工大学于 2009年研制了一种云存储系统 （ Mass Cloud)， 并把云存 储系统应用于数字地球系统

26、以及 3G 大规模视频监控系统；同年 12 月，几十家大型企业在 北京达成协议，成立了中国云计算技术和产业联盟。 2010 年 8月，国家云计算的发展战 略在上海部署；同年 10月 22日，国家发改委和工信部联合发布将加强云计算服务标准、 技术标准以及相关安全 管理规范的制定，并在深圳、上海、杭州、无锡和北京等五个城 市开展云计算服务创新试点示范工作。 目前，国家电网公司、南方电网公司已经开始研宄运用云计算进行监控数据和信息 管理分析，并建立了国调、网调、省调的云计算数据中心。因此，云计算结合智能电网 的相关技术，建立电力系统智能云，并建立电力调度中心统一的智能数据平台，为适应 新一代的电网调

27、度数据中心的发展趋势，研宄基于云计算模式下的智能电网调度系统是 顺应时代发展和具有广泛现实意义和应用前景的。 1. 2. 2电网调度系统的研宄现状 在电网调度方面，因为受到技术和设备条件的制约，最初调度员只能通过电话联系 现场询问，而后依靠以往的经验来判断和处理当时发生的故障，这个阶段称之为经验型 调度阶段。随着通信和自动化技术的发展和应用，电网调度发展到了分析型调度阶段， 诞生了数据采集与监控 （ SCADA)系统，调度中心调度员可以通过 SCADA 采集的信息 来直观的了解设备的运行情况，对调度系统的监控更加方便有效。在 SCADA 系统发展 完善的基础上，电力系统的调度系统升级为能量管理

28、系统 （ EMS)，加上大容量计算机 与高速通讯网络的应用，对现场的数据信息分析结果更加精确可靠 1112。 目前，我国的电网调度自动化系统的 SCADA、 EMS 和 AGC (自动发电控制）等系 统已经非常成熟 ， DTS (调度员培训模拟系统 ）、 TMR (电能量计量系统 ）、 SPD (国家 电力调度数据网）的骨干网建设以及 DMIS (调度生产管理信息系统）等都取得了阶段 性成果。到 2003年 6 月，全国省级及以上电网的调度机构都全部建立了 EMS/SCADA 系统， 电网的三级调度已经完全实现了调度自动化建设，且实际应用水平已经得到普遍提高。 但是这些系统中存在着共同的问题，

29、电网实行的是集中控制制度，每一级的控制中 心只针对上一级负责，这些系统之间不能共享信息，不能协调业务，相互缺乏联系，对 调度管理决策的作用不明显。因为对总体数据信息缺乏整合与规划，所以电网调度系统 也就出现了或多或少的 “ 信息孤岛 ” 问题。将来电力调度系统的发展趋势不是将这些系 统简单地整合在一起，而是大量数据信息资源的动态共享，既能动态的优化计算能力， 也能实行资源的按需分配。再把现有的 SCADA、 EMS、 DMS (配电网管理系统 ）、 WAMS (广域监测预警系统 ） 以及电力市场公 共信息等各种集成信息系统融合，能够充分共享 各种软硬件资源协同工作，形成一个具有强大计算能力、高

30、效处理海量信息、快速网络 互联、稳定可靠的电网调度自动化信息处理平台，所以可以肯定云计算在电网调度系统 的发展中将会占据核心地位。 1.2. 3 “ 电力智能云 ” 的提出及其体系结构 我国现有的电力企业是以省为单位，通过互联整个大电网协调运行，具有多层次、 多级、结构复杂等特点。各省级电力调度中心都根据所管区域内的详细参数建立电网模 型，而对邻近的电网区域模型在一定程度上进行等值简化的方法进行计算机仿真。这种 方法虽 然降低了仿真过程的复杂程度，但由于模型受适用范围制约，且未来的电力系统 控制和动态信息分析所要求的计算能力将很大程度超过目前的情况，所以并不能够有效 地解决这一问题。考虑到中国

31、电网的内网完整性和数据资源敏感性的问题，完全可以在 内网建立适用于电力系统自身的 “ 私有云 ” ，并充分利用电力系统内部现有的广域网物 理设备来搭建，与此同时通过电网的级别来划分主云和子云，并进行资源分配和权限限 制。 “ 电力智能云 ” 与互联网类似，能够极短的时间内根据需求最大限度的整合当前系 统的所有网络和应用软件集合起来协同处理海量数据信息 。 “ 电力智能云 ” 信息平台是一个多层次的服务集合，其体系结构层次主要包括基础 设施层、平台层、业务应用层和服务访问层四个层次，如图 1-1所示 13。 作为 “ 电力智能云 ” 的储存管理基础的基础设施层，通过电网内部广域网连接了大 量分布

32、于不同地理位置的硬件资源设备，经虚拟化抽象后实现资源管理自动化，从而向 外提供动态灵活的服务；平台层是通过集群和分布式系统，提供具有通用性和安全性的 软件服务；体系结构中最灵活的部分是业务应用层，可以根据需要和权限对不同的各级 电网提供不同的应用软件服务；最后在服务访问层以各种 IT 即服务的方式提供给用户使 用，满足电力企业用户在不同层次应用上的需求。 “ 电力智能云 ” 信息平台与传统电力信息平台相比较，具有以下特点： 1. 资源动态集成、扩展与分配管理异构 M “ 电力智能云 ” 信息平台体系结构 “ 电力智能云 ” 信息平台的第一主要功能是完成大规模异构资源的动态集成与信息 的整合和优

33、化，提供资源集约化的数据中心给电力系统。 1. 分布式并行计算分析和存储海量数据信息 “ 电力智 能云 ” 在并行编程模式中采用高可靠性软件和冗余存储的技术来确保电网 海量数据分布式存储的可靠性和安全性的基础上，提高计算效率。 2. 虚拟化、智能化、经济化 虚拟化是 “ 电力智能云 ” 的技术基础，它将系统内网的硬件设备全面虚拟化，建立 了一个共享庞大的按需分配的智能电网内部资源池； “ 电力智能云 ” 的建立是基于电网 海量数据的数据挖掘技术来获得海量的知识的，海量数据 +海量分析知识是 1+12效果 的体现；不改变现有电网调度系统是硬件设施，整合各调度中心的硬件、软件和数据信 息资源到一个

34、统一平台上，各尽其职协同工作，最大限 度地实现资源复用，同时实行面 向服务的运行模式，各用户所占用的资源按需要申请和供给，调配服务机制经济化，从 而大大节省智能电网信息化建设成本。 1.3 论文的主要研究内容 本论文通过研宄云计算和智能电网运行调度系统数据算法，针对当前智能电网调度 中心处理海量数据信息中存在的复杂分析计算问题，将云计算应用于其中，主要对如何 设计和实现云计算平台下的电网调度系统数据算法的问题进行了研宄，主要内容包括以 下几点： 1. 在研宄现有的云计算技术架构和智能电网调度数据中心架构的基础上，提出以电 力系统的内部广域网为基础建立 “ 电力智能云 ” 调度信息平台的构想，并

35、设计其结构模 型。 2. 在理解了 Hadoop平台下的 Map/Reduce编程模型和 HDFS系统的基础上，结合智能 电网的分布式运行和集中式调度的特点，提出将云计算应用于智能电网调度系统中，提 高系统对电力数据信息的处理和存储能力。 3. 分析 Hadoop 平台现有的任务调度算法和遗传算法中的优缺点，将这些算法的优点 与相关的优化策略相结合，提出一种改进遗传算法 （ IGA)的云计算方案。 4. 基于 IGA 的任务调度算法需要兼顾调度任务的时效性和总任务完成的平均等待时 间，所以对基本遗传算法实际应用中的初始种群生成方式、适应度、约束条件以及并行 算法流程需要进行重新设定和改进，最后

36、通过列举智能电网调度实际的算例进行了验 证。 1.4 论文的组织结构 第一章对课题进行了概要性的阐述，并在此基础上简单介绍了 “ 电力智能云 ” 的结 构模型和其所具有的特点，指出了云计算模式应用于电力系统中是当前解决电网调度中 心海量数据信息分析计算问题的行之有效的方法。 第二章介绍了云计算的概念、特点和优势，并分析了 Hadoop 平台下的两大核心技术 (Map/Reduce 和 HDFS)的原理与特点。 第三章介绍了智能电网调度系统的组成结构，在结合了智能电网调度实际情况的基 础之上，建立了基于云计算的智能电网调度系统平台的体系架构，分析了支持系统的各 组成部分的性能，并探讨了其中的相关

37、问题和关键技术。 第四章在分析了 Hadoop 平台现有的任务调度算法与基本遗传算法中存在问题的基 础之上，引入相关的优化策略应用在遗传算法的适应度函数构造、染色体编码和相应的 遗传操作等一系列环节中，提出了一种改进遗传算法 （ IGA)来改进现有任务调度算法 的性能。 第五章搭建了 Hadoop 云计算实验平台，采用智能电网调度系统实际数据集，对先进 先出、公平、计算能力、 AGA 与 IGA 进行算例仿真实验，并对结果进行比较分析，验证 了 IGA的云计算模型对任务调度处理的性能效果。 第六章对本文的研宄工作进行总结，提出了研宄过程中一些尚未解决和值得研宄的 问题，并对下一步的研宄工作进行

38、展望。 第二章云计算概述 2. 1 云计算介绍 2. 1. 1云计算的基本概念和特点 将网格、并行、效能、按需、分布式、网络存储、虚拟化等相关计算机与网络技术 融合诞生的一种新型的运算模式称为云计算。我国研宄这个领域最著名的专家刘鹏教授 早在 2003年就提出 “ 网格计算池 ” 的思路，而后又将所谓的 “ 云计算 ” 定义为 ： “ 海量 任务被这种计算模式分配到计算机集群资源池中，让各种应用系统都可以在存储空间、 计算能力以及各种软件服务等方面各取所需 ” 。也就是说，云计算是通过互联网整合计 算机集群中的数据信息和处理器资源到一起协同工作，把大型计算任务分成无数个小型 子任务，再动态地将

39、各子任务分配给多个计算服务器，完成计算后将处理结果汇总到控 制中心，最后反馈给用户，如图 2-1所示 14。 图 2-1 云计算的组成 由于云计算位置的不确定性与物理学中的电子运动相似，故借用物理学上 “ 电子云 ” 的概念，将这种资源池称为 “ 云 ” ，所以 “ 云 ” 通常是形容一些大型的计算机服务器集 群。 云计算跟传统计算模式相比，具有以下几个主要特点： 1. 自助按需服务 （ on-demand self-service)。 云计算具有快速提供资源和服务的能力， 用户不需要与服务提供商交互，便可按需获得资源和计算服务。 2. 虚拟化资源池 （ resource pooling)。 云计算服务提供商拥有虚拟化的海量资源，用 户只需一个 PC 终端即可在任意位置通过互联网来获取高性能的服务。 3. 广泛的网络访问 （ broad network access)。 用户可以直接通过互联网透明访问，即 可获取 “ 云 ” 资源池中的资源和高性能的计算能力，不需要部署复杂的硬件设施和应用 软