电力调度综合数据平台的标准化设计与实现探析
电力调度监控系统的设计与实现
电力调度监控系统的设计与实现摘要：随着电力系统的不断发展，构成电网的部分越来越多，各项程序越来越复杂，必须以一定的方式优化电力调度，保证电网各项工作的顺利进展。
随着电力系统难度和技术的增加，也给电力调度工作增加了难度，电力体制改革力度不断增加，提高了电网运行水平，保证了电网各项工作的顺利进展。
基于此，本文将着重分析探讨电力调度监控系统的设计与实现，以期能为以后的实际工作起到一定的借鉴作用。
关键词：电力调度；监控系统；设计；措施1、电力调度监控系统设计要求实施电力系统综合管理的主要目的是全面及时对电网进行监控，进而实现通信设备的统一化管理，经过分析发现，综合网络管理系统设计的要求是：第一，数据对电网运行非常重要，必须要保证数据质量，所以电力调度监控系统必须要及时有效的对电力网中的数据进行全面的传输交换，而且要保证网络资源和设备可以全面有效的被记录和管理；第二，电力系统调度监控系统对硬件质量要求较高，为了保证网络管理系统的正常运行，及时有效地实施监控和管理，保证电力通讯网络中各站点机房都配有全套的动力设备，可以及时有效地对系统实施全面、准确的监控和管理；第三，电力调度监控系统对电网运行非常重要，系统必须要保证通讯网络中数据传输、交换及信息传递等设备及资源都能得到有效的管理和记录；第四，系统不但要满足通讯网络等基本要求，还要满足不同层次的工作要求，加强管理和监控操作，进行电力调度监控系统基本要求分析时，相关人员必须要清楚分析，认识到系统应该具备的基础功能。
2、电力调度监控系统功能模块2.1、软总线模块目的是规范各模块间的通讯，包括后台软总线管理模块以及监视用模块，调度人员可以通过后台的模块连接任意一台节点设备当中的软总线模块，实现监控。
主要功能包括节点设备的服务信息管理；跨平台信息交互；冗余设备管理；各功能模块间的信息交互与定位；通信通道维护；节点设备运行状态监控；系统事件统计以及报警；校时。
2.2、前置功能该功能模块在前置服务器上运行，用于采集RTU四遥信息以及微机保护信息，同时向RTU传送指令、信息。
电力系统中的大数据优化调度算法设计与实现
电力系统中的大数据优化调度算法设计与实现随着电力系统的规模不断扩大和智能化程度的提高，越来越多的大数据涌入电力系统中，为电力系统运行和调度带来了巨大的挑战和机遇。
为了更好地利用这些大数据，优化电力系统的调度成为了一个迫切的需求。
本文将介绍电力系统中的大数据优化调度算法的设计与实现。
首先，我们需要了解电力系统的调度问题。
电力系统调度是指在考虑各种约束条件下，优化电力系统中各个设备（例如发电机、输电线路、变电站等）的运行状态和调度策略，以实现能源的高效供应和电力系统的稳定运行。
传统的电力系统调度算法通常基于经验公式和人工规划，难以处理大规模的数据，并且容易受到复杂的系统约束条件的影响。
而大数据技术的引入可以通过对大量的实时数据进行分析和建模，得到更加准确的电力系统状态及需求预测结果，从而优化电力系统的调度过程。
在设计和实现大数据优化调度算法时，我们可以采用以下几个步骤：1. 数据采集与预处理：首先，我们需要从电力系统中采集大量的实时数据，包括发电机负荷、输电线路负载、电压和电流等参数。
同时，还需要采集与电力系统相关的外部数据，如天气、用电负荷预测等。
在数据采集后，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据降噪等，以确保得到的数据能够准确反映电力系统的运行状态。
2. 数据建模与分析：接下来，我们可以利用机器学习和数据挖掘技术对采集到的数据进行建模和分析。
例如，可以使用聚类分析方法对电力系统的负荷曲线进行聚类，以识别出不同的负荷模式。
同时，还可以利用时间序列预测模型对电力系统的用电负荷进行预测。
这些建模和分析的结果将为后续的优化调度提供有价值的信息。
3. 优化模型与算法设计：在分析了电力系统的数据和需求后，我们可以建立优化模型，以确定系统最佳的调度策略。
常见的优化模型包括经济调度模型、低碳调度模型等。
同时，还需要设计相应的优化算法，包括遗传算法、粒子群算法等，在满足各种约束条件的前提下，优化模型的求解过程。
电力调度数据网络详细设计及实施方案
CHAPTER 04
验收和维护
验收流程
初验
联调
在电力调度数据网络设备安装完成后，进 行初步验收，检查设备是否按照设计要求 正确安装，基本功能是否正常。
初验通过后，进行系统联调，测试电力调 度数据网络的整体性能，确保各项指标满 验收，全面评估电 力调度数据网络的性能、稳定性和安全性 。
技术支持
在使用过程中遇到问题时，提供及时的技术支持 ，协助使用单位解决问题。
咨询服务
提供电力调度数据网络方面的咨询服务，为使用 单位的系统规划、升级改造等提供专业化的建议 和指导。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
终验通过后，将电力调度数据网络正式交 付给使用单位，同时提供完整的验收报告 和技术文档。
维护计划
定期检查
定期对电力调度数据网络的设 备、链路等进行检查，确保系
统正常运行。
故障处理
在发现故障时，及时定位并处 理问题，恢复电力调度数据网 络的正常运行。
更新升级
根据技术发展和需求变化，对 电力调度数据网络进行更新升 级，提高系统性能和安全性。
安全性保障
电力调度数据网络具备较 高的安全性，能够防止未 经授权的访问和数据泄露 ，确保电力系统的安全。
设计目标和原则
设计目标
构建一个稳定、高效、安全的电力调 度数据网络，满足电力系统各种调度 业务的需求。
原则
采用成熟可靠的技术和设备，确保网 络的稳定性和可用性；优化网络结构 ，提高数据传输效率；加强网络安全 防护，确保数据的安全性。
项目实施范围
网络基础设施建设
包括网络设备的选型、配置和部署等 。
02
数据传输和处理
涉及数据的采集、传输、存储和处理 等环节。
电力云数据中心任务调度机制的实现
电力云数据中心任务调度机制的实现随着云计算技术的快速发展和数据中心的不断扩大，如何高效地调度任务成为了一个亟待解决的问题。
电力云数据中心任务调度机制的实现是在电力云数据中心环境下，通过有效利用资源调度任务，以满足用户需求和提高数据中心的性能。
一、任务调度的目标与挑战电力云数据中心的任务调度目标是根据任务的要求和资源的分布，将任务分配到合适的主机上，并满足以下要求：1. 提高数据中心的资源利用率：通过合理地分配任务，确保数据中心的资源得到最充分的利用；2. 减少任务的执行时间：通过优化调度算法，减少任务的执行时间，提高用户体验；3. 平衡数据中心的负载：通过合理的任务调度，实现数据中心各主机之间的负载均衡，避免资源的过度利用和资源的浪费；4. 提高数据中心的可靠性：通过合理地调度任务，减少因主机故障或网络故障造成的任务中断和数据丢失。
二、电力云数据中心任务调度机制的实现电力云数据中心任务调度机制的实现可以分为以下几个步骤：1. 任务收集和分类：电力云数据中心需要收集用户提交的任务，并对任务进行分类和归档。
任务的分类可以根据不同的特性进行，如计算密集型任务、数据密集型任务等等；2. 资源分析和规划：电力云数据中心需要对资源进行分析和规划，包括主机的分布情况、资源利用率等。
根据资源的情况，可以为任务分配合适的主机；3. 任务调度算法的选择和设计：根据任务特性和资源分析的结果，选择合适的任务调度算法。
任务调度算法可以采用多种方式，如优先级调度算法、最短作业优先算法等。
对于电力云数据中心来说，可以考虑一些关于能源利用的调度算法，如能源感知的任务调度算法等；4. 任务调度的实施和优化：根据选择的调度算法，将任务分配到合适的主机上，并监测任务的执行情况。
调度过程中需要考虑主机的负载情况和网络的状况，以保证任务的顺利执行；5. 调度结果的监控和评估：电力云数据中心需要对任务调度的结果进行监控和评估，包括任务执行时间、系统的负载等等。
电力系统大数据分析平台设计与实现
电力系统大数据分析平台设计与实现第一章前言随着电力系统的快速发展，电力系统中涉及的各种数据也在不断增加。
这些数据来源于各种业务应用系统，如供电负荷预测、电网运行状态监测、故障诊断等。
传统的数据采集和处理方法已经不能满足当今电力系统对数据处理的需要。
因此，本文提出了一种基于大数据技术的电力系统数据分析平台，旨在帮助电力企业快速、高效地处理海量数据，实现电力系统的监测、分析和预测等功能。
第二章系统架构设计2.1 概述本文提出的电力系统数据分析平台是基于Hadoop分布式计算平台和Hive数据仓库建立的。
Hadoop是由Apache基金会开发的一组开源软件，被广泛应用于大数据处理。
Hadoop的核心组件包括HDFS和MapReduce。
HDFS是一个分布式文件系统，用于存储大规模数据集，具有高容错性和可扩展性，适用于海量数据存储。
MapReduce是一种并行计算模型，可以将计算任务分布到多个计算机上执行，并最终将结果汇总。
Hive是一个数据仓库，可以将数据存储到Hadoop中，并通过SQL语言进行数据查询和分析。
2.2 数据采集本系统采用Flume进行数据采集，支持实时处理和离线处理两种方式。
实时处理采用Kafka作为消息队列，将实时采集的数据进行缓存和存储，供用户实时查询。
离线处理则将数据存储到HDFS中，以便之后进行批量分析。
2.3 数据处理本系统采用Spark分布式计算引擎进行数据处理。
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，具有高效的数据处理能力和优化的执行效率。
Spark支持多种数据源和分析方法，可以进行实时方法和离线方法处理。
本系统采用Spark Streaming进行实时处理，采用Spark SQL进行离线处理。
2.4 数据展现本系统采用Web技术进行数据展现，利用Echarts等数据可视化组件实现数据可视化。
用户可以通过图表查看数据分析结果，快速准确地了解数据的情况。
同时，采用设计良好的数据交互界面，便于用户进行查询、筛选和分析操作。
电力云数据中心任务调度机制的实现
电力云数据中心任务调度机制的实现随着信息技术的快速发展和云计算技术的普及应用，数据中心已经成为了支撑社会发展和经济运行的关键基础设施。
电力云数据中心作为能源高效的数据中心，其任务调度机制的实现对数据中心的性能和效率至关重要。
本文将从电力云数据中心任务调度机制的概念、特点和设计目标出发，分析电力云数据中心任务调度机制的实现方法，并对其存在的问题和发展趋势进行讨论。
1. 电力云数据中心任务调度机制概述任务调度是数据中心管理的核心环节之一，它主要负责对数据中心中的各项任务进行合理分配和调度，以达到最佳的性能和效率。
而电力云数据中心任务调度机制则是在考虑能源消耗的基础上，实现任务的智能化调度管理。
电力云数据中心任务调度机制的特点包括：能源高效性、任务智能化调度、弹性和灵活性、多目标优化以及实时性。
能源高效性是其最为重要的特点之一，也是电力云数据中心与传统数据中心的显著区别。
而任务智能化调度则可以根据当前数据中心的负载情况、电力供需关系、任务优先级等因素，实现任务的合理调度，以保证数据中心的性能和效率。
2. 电力云数据中心任务调度机制的实现方法电力云数据中心任务调度机制的实现方法主要包括负载均衡调度、能源感知任务调度、动态资源管理和智能优化调度等方面的技术。
负载均衡调度是任务调度机制中的一种基本方法，其主要目的是将数据中心中的任务合理地分配到各个服务器节点上，以实现各节点的负载均衡。
在电力云数据中心中，负载均衡调度可以通过对各个服务器节点的负载情况进行实时监测，并根据负载情况进行任务的合理分配，以保证数据中心的性能和效率。
智能优化调度是电力云数据中心任务调度的高级技术，其主要目的是通过智能化的算法和优化手段，实现任务的高效调度。
智能优化调度可以根据多个优化目标，如能源消耗、任务执行时间、资源利用率等因素，制定出最佳的任务调度策略，以达到多目标的优化。
3. 电力云数据中心任务调度机制存在的问题和发展趋势电力云数据中心任务调度机制在实现过程中存在一些问题，主要表现在任务调度策略的复杂性、实时性和准确性、调度算法的高效性等方面。
电网大数据应用平台的设计与实现
电网大数据应用平台的设计与实现随着电网的快速发展，电力行业已逐渐进入了智能化时代。
电网大数据应用平台的出现，为电力企业提供了更加高效、精准的数据收集和处理方式。
本文将从设计和实现两个方面，介绍电网大数据应用平台的相关内容。
设计部分电网大数据应用平台的设计主要包括三个方面：数据采集方案、数据存储方案和数据应用方案。
数据采集方案：数据采集方案是整个平台实现的重要基础。
为了确保数据采集的准确性和完整性，采用多种采集手段进行数据收集，如传感器、电表、高清监控摄像头等。
同时，应该考虑到数据采集过程中可能会出现的噪声和干扰因素，因此需要对数据进行有效的过滤和去噪处理。
数据存储方案：数据存储方案应该满足高可靠性、高性能和高扩展性等要求。
可以使用分布式数据库进行数据存储，如Hadoop、NoSQL等。
同时，为了保证数据的安全和完整性，采用数据备份、归档和恢复等措施进行数据保护。
数据应用方案：数据应用方案主要包括数据挖掘、可视化分析和模型预测三个方面。
数据挖掘可以帮助企业快速发现数据中隐藏的规律和特征，提高数据的利用价值。
可视化分析可以以图表等形式呈现数据，让数据更加直观、易于理解。
模型预测可以对数据进行预测和优化，提高电力企业的生产效率和经济效益。
实现部分电网大数据应用平台的实现主要包括两个方面：系统架构和技术工具。
系统架构：系统架构是电网大数据应用平台的基础，应该采用分层式设计。
数据采集、数据处理、数据分析等模块应该分别独立，实现数据流的分离和数据处理的并行化。
同时，应该考虑到系统的可扩展性和可靠性，保证系统的高可用和高性能。
技术工具：技术工具是实现电网大数据应用平台的关键。
应该采用多种技术工具进行建设，如开源大数据平台Hadoop、流式计算引擎Spark、数据可视化工具Tableau等。
同时，应该关注技术工具的版本兼容性、性能稳定性和安全性等问题。
总结电网大数据应用平台的设计和实现需要考虑到多个方面，包括数据采集、数据存储、数据应用、系统架构和技术工具等方面，以满足电力企业对数据的快速、准确和高效应用。
电力调度中心统一数据平台的设计 杨晶
电力调度中心统一数据平台的设计杨晶摘要：如今，在各大领域中都会广泛运用电子自动化系统，但在实际的运用中，会存在很多的网络安全问题，这些问题都是很难进行解决的，对此就需要优化电子调度平台设计。
基于此，本文将针对电子调度中心统一数据设计方面进行深入的剖析和研究，为完善统一数据设计提供参考意见。
关键词：电子调度中心；统一数据；平台设计随着如今计算机技术的高速发展，伴随而来的是通信技术、网络技术、软件技术的出现，很多的自动化系统开始走进人们的生活中，无论是如今的调整可视化系统上还是生产管理系统这些方面都已经将自动化系统运用在其中，有了就这样的技术支持，满足了各个业务部门在数据共享和数据交换这些环节上的需求。
但是因为这些系统都是具有独立性的，所以各种信息会出现大量的冗余现象出现，这就使得各部门之间存在的信息无法进行交互操作和共享。
1设计的思路简析在实际的工作开展中，数据访问服务、公用数据管理工作和系统之间进行互联这三个方向成了统一数据平台开展工作的最终目的。
这家也就是表明了需要针对电力中的公用数据做到集中的管理，公用信息方面的工作维护这些工作，从而实现系统间两两通信现象的减少，让互联网工作上的减少的这些目的[1]。
2管理公用数据方面什么是电力系统公用数据，其实就是指地理位置、设备铭牌、用电用户属性、连接关系、组织归属等一些静态的信息。
甚至是指运行管理信息、设备物理状态、网络拓扑关系、运行质量信息等一些动态的信息。
统一数据平台提供给人们是在公用数据中具备的数据管理功能，这其中就包含着对公用信息的建模工作、版本管理、安全管理、数据变更、数据备份等这些工作。
而通常的数据管理工作主要需要是从两个步骤进行的，就是上述中的统一管理静态信息和动态信息[2]。
而管理静态信息是需要运用一些大型商用数据库展开管理工作的，是需要建立在系统的基础上的，只用这样的数据库才可以能支持双机磁盘阵列。
而针对公用信息进行建模工作则是建立在 IE C6197/IE C61968 这样的标准上实现的，除此之外，还可以通过让用户自定义这样的方式进行扩展。
电力系统自动化综合应用信息平台设计与实现
电力系统自动化综合应用信息平台设计与实现
近年来，随着电力系统的规模不断扩大和复杂性的增加，电力系统自动化成为提高电
力系统运行效率和可靠性的关键技术。
为了实现电力系统自动化的综合应用，设计和实现
一个信息平台是非常重要的。
本文将介绍一个电力系统自动化综合应用信息平台的设计与
实现。
电力系统自动化综合应用信息平台应包括以下几个方面的内容：电力系统的监测与控制、设备状态监测与故障诊断、预测与决策支持、数据管理与共享等。
这些功能模块之间
需要进行信息的交互和共享，以实现电力系统自动化的综合应用。
电力系统自动化综合应用信息平台的设计应该考虑到以下几个方面的需求：安全性、
可靠性、高效性和可扩展性。
安全性保证了电力系统的数据和信息的安全，可靠性保证了
电力系统的稳定运行，高效性保证了电力系统的运行效率，可扩展性保证了电力系统的能
够适应未来的扩展和变化。
在设计和实现电力系统自动化综合应用信息平台时，应采用分布式架构来实现各功能
模块的交互与共享。
分布式架构可以将功能模块部署在不同的计算机节点上，通过网络进
行通信和数据交换。
这样可以提高系统的并发性和可扩展性。
为了提高电力系统自动化综合应用信息平台的性能和可靠性，可以采用以下技术手段：数据采集与通信技术、数据存储与管理技术、数据挖掘与分析技术、人机交互技术等。
数
据采集与通信技术可以实现对电力系统数据的实时采集和传输；数据存储与管理技术可以
实现对电力系统数据的存储和管理；数据挖掘与分析技术可以实现对电力系统数据的分析
和决策支持；人机交互技术可以提供友好的界面和操作体验。
供电服务指挥中心一体化平台的设计与实现
供电服务指挥中心一体化平台的设计与实现随着信息技术的快速发展，供电服务行业也面临着数字化转型的压力和机遇。
为了提高供电服务的效率和质量，建立一个供电服务指挥中心一体化平台势在必行。
本文将围绕这一主题，探讨供电服务指挥中心一体化平台的设计与实现。
一、需求分析在设计供电服务指挥中心一体化平台之前，我们首先需要进行需求分析。
供电服务指挥中心的主要任务是监控和管理供电网络的运行状态，及时发现并解决供电故障。
因此，平台需要具备以下功能：1.实时监测：能够实时采集并展示供电网络的运行状态，包括电网负荷、电压、电流等参数的实时监测。
2.故障诊断：通过对供电网络数据的分析和处理，能够准确地诊断供电故障，并提供故障的位置、原因和影响程度等相关信息。
3.报警通知：一旦发生供电故障，平台需要能够及时向相关人员发送报警通知，以便快速响应和解决问题。
4.任务调度：根据不同的供电任务和紧急程度，平台需要能够智能地分配任务，并对任务的执行情况进行监控和管理。
5.数据分析：对供电网络数据进行深入分析，挖掘潜在的问题和优化的空间，并提供相应的建议和方案。
6.数据共享：将供电网络的运行数据和故障信息共享给相关部门和人员，以便他们能够更好地进行决策和工作。
二、平台设计基于以上需求分析，供电服务指挥中心一体化平台的设计应包括以下几个方面：1.数据采集与处理：平台需要能够与供电网络的监测设备进行连接，实时采集供电网络的运行数据，并对数据进行处理和分析。
2.故障诊断与报警：通过运用机器学习和数据挖掘等技术，平台能够对供电网络数据进行故障诊断，并在发生故障时及时向相关人员发送报警通知。
3.任务调度与管理：平台能够根据不同的供电任务和紧急程度，智能地分配任务，并对任务的执行情况进行监控和管理。
4.数据分析与优化：平台能够对供电网络的运行数据进行深入分析，挖掘潜在的问题和优化的空间，并提供相应的建议和方案。
5.数据共享与协同：平台能够将供电网络的运行数据和故障信息共享给相关部门和人员，以便他们能够更好地进行决策和工作。
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电力调度综合数据平台的标准化设计与实现探析
摘要：随着新时期我国的电网建设水平的不断提升，智能化、数值化、自动化等各种技术都开始被纳入到电力系统运行中，成为了维持系统稳定健康运行的关键保障。
近几年来，在电力系统运行需求进一步提高的状况下，各电力部门纷纷地加大了对于系统的现代化改造。
本文主要是以电力调度环节的综合数据平台构建为主题，着重地探讨了此平台的系统构造，以及平台设计赖以实现的几点技术。
关键词：电力调度综合数据平台标准化设计实现
中图分类号：tm734 文献标识码：a 文章编号：1007-9416（2012）11-0149-02
电力运行所依赖的系统极其复杂，任何一个环节出现问题都可能使整个系统陷入故障状态，因此，对电力系统进行优化完善，是电力技术研究人员一直以来的重点工作任务。
而调度作为电力系统的核心环节，在整个系统中发挥着心脏的作用，调度工作的实际状况，将直接地对整个系统运行造成影响，因而对于电力系统进行优化完善必须以调度工作作为重点。
就目前来看，为调度工作实施现代化的改造，主要是采用了综合数据平台这一技术。
1、电力调度中综合数据平台建设的系统构造
综合数据平台作为一种开放性的集成应用系统结构，它在电力调度中的设计与应用主要是为了辅助开展电力系统各项数据在调度
环节的信息化交换工作，以统一的方式对系统调度中心各种数据与应用进行标准整合，进而使调度工作人员得以在统一的数据服务平台操作各项业务，提升各项数据信息挖掘及展示的综合水平。
具体来讲，这一平台的系统构造包括硬件以及软件两个部分，各自的状况如下所示：
1.1 硬件系统
硬件系统结构如图1所示：
图1
此硬件系统主要是由内、外两个数据平台构成，这两个平台具有同样的数据模型及技术结构，通过正、反两个方向的安全网络隔离装置进行互相之间的通信工作。
其中前者分布在安全二区，以网络防火墙为途径与一区和二区的系统展开安全通信，为一区以及二区的数据交换以及共享工作提供业务数据整合功能，以及以标准接口为基础的数据服务以及展示作用。
而后者则分布在安全三区，与安全三区系统中的各项应用进行连接，以实施标准统一的数据整合、服务以及展示工作。
具体来讲，构成内、外数据平台的系统设备，皆包括数据库服务器、web服务器、传输服务器以及管理工作站这样几个部分。
数据库对系统应用模型数据以及历史数据、当前数据等进行接入，而web则为平台提供web具有的展示与应用功能，传输则用来对内外两个平台之间的通信传输进行管理，管理则负责编辑模式以及管理编码。
在此种硬件系统结构基础上，安全一区与二
区中的各项数据可以在接入内平台之后，直接实现与外平台数据的自动同步处理，继而使得系统工作实现了安全性以及实用性。
1.2 软件系统
软件系统结构大致如图2所示：
图2
此软件系统包括了基础平台、数据整合与管理、访问接口、应用及系统安全管理这样几个部分，其中系统管理与安全管理是以全过程贯彻的方式存在于软件系统的其他各层次中，为系统运行进行管理与保护。
其他各平台的状况大致如下所示：
首先，基础平台层。
这一层次主要是由计算机、网络的硬件设备以及数据库、操作系统、中间件、开发装置组成，这一层次所采用的跨平台的系统设计以及其中间件技术，可以充分地实现对于异构环境中系统运行的支持，并达到对于异构系统各种差别的屏蔽，从而使控制中心获得统一的应用访问入口。
其次，数据整合及管理层。
整合层包括了业务应用的系统接口、统一编码、原数据管理以及数据的抽取、转换、加载、传输等各项功能，其中系统接口是用来支持各种数据的接入，同时协调其他各项功能，实现对于系统运营各项数据的采集与整合、而统一编码则是利用标准统一的编码规则将所有的数据信息转变成为可以统一标识及识别的对象，原数据管理则是支持系统开展基础的数据信息集成以及整合工作，辅助系统下一步工作的开展。
管理层主要是用来对模型数据、历史数据、当前
数据、可缩放的矢量图以及系统版本进行管理。
再者，访问接口以及应用层。
前者是以标准接口、自定义接口提供数据访问服务，其中标准接口用来支持模型、历史、当前以及高速、事件等等数据的访问，而自定义接口则主要是用来满足系统某些实际个性化的需求。
应用层则是为系统系统运行提供web门户、数据交换、数据浏览、数据展示、图形文件下载以及运行管理等方面的功用。
2、电力调度中综合数据平台构建赖以实现的技术
2.1 数据模型技术
数据模型是对于系统运行各对象的数据抽象，涵盖了所有对象的公有属性及各对象之间的关系，继而构成整个调度系统工作的全视逻辑图，目前已经开发出基于cim的统一公共数据模型，可以为调度计划、能量管理、生产管理等各个系统进行信息交换及数据存储提供有效支撑。
单就数据模型中的调度计划这部分来讲，它主要用来对机组的出力与运行状况以及曲线和计划数据等方面进行抽象的描述，可以充分地反应电力系统中各部位机组的工作状况。
2.2 对象编码技术
设计人员推动数据模型的运行，必须要以标准的对象编码作为支撑，而且，对象编码的设计方案以及层次结构必须要与数据模型维持一致性，以保证系统中各种数据的编码规则实现唯一性以及标准型。
因此，此平台的构建还要借助对象编码技术实现。
具体来讲，进行对象编码，要以数据模型为对对象的分类基础，同时为各数据
进行主部件或是附属对象的定位。
其中主部件对象包括了电力系统中各种资源与资产元素，而附件对象则包括资源测量以及停运计划等因素。
2.3 系统接口技术
综合数据平台必须实现与其他各应用系统的有效连接才能够发挥自身作用，因此，平台设计的实现还必须依赖接口技术，这种接口技术必须要涵盖调度计划以及能量管理两个系统。
其中调度计划的接口如下图3所示，主要是以系统数据的提取、转换以及加载装置将电厂状况、机组状态、出力运行、启停曲线等信息传递给数据平台，其中电厂信息以及机组信息等通过cim接口实现传递，而机组的出力、运行、启停曲线等则以tsad接口进行传输，而且web 界面还可以对传递中的数据信息（比如启停曲线、出力计划曲线）实施对比展示。
（如图3）
2.4 数据技术
综合数据平台对于数据技术的应用是必不可少的，它包括了数据的采集、传输、处理、显示等诸多方面。
（1）采集环节是以采集系统为基础实现的，此系统以正向映射原理进行工作，通过对历史数据进行抽取、对数据文件进行接收等，获取各项数据。
（2）传输环节则是利用传输系统来实现，包括纵向传输及横向传输两个方面，纵向可以实现上下级的跨越，而横向则可以实现安全区之间的穿越，同时，传输中加密、身份验证技术等的应用，还可以实现数据
传输的安全性。
（3）处理则是利用规则驱动技术对数据进行求和、求平均值与极值等二次计算，或是利用脚步技术对复杂数据进行定义与描述。
（4）显示则是利用绘图技术以及可视化技术，将数据转变成表格、曲线、饼状图、柱状图等形式，直观地展现给调度工作人员。
3、结语
调度环节是电力系统运行的核心所在，设计人员必须借助综合数据平台对此环节工作进行优化。
因此，设计人员在日常的工作中要积极地对此平台展开理论与实践研究，以实现对于平台的进一步完善设计与建造。
参考文献
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