2.4 输变电设备全景信息集成平台

输变电设备全景信息集成平台研发的目标是：构建规范、标准和便于扩展的输变电设备全景信息集成体系结构，开发可以实现输变电设备全景信息数据集成、共享和协同处理的底层数据应用，采用通用的方法实现全景信息模型的管理与校验，制定输变电设备全景信息集成平台的公共安全信息接入标准与规范。

建立输变电设备全景信息平台面临以下三个方面的问题：①物联网背景下输变电设备的数据信息量剧增，对数据的操作效率、服务响应均提出了更高的要求。传统的SOAP方法遵循大量的协议和标准，效率低下、实现复杂，因而难以满足要求。同时，由此构建的信息集成平台功能实现耦合度高，扩展性和适应性差。②输变电设备物联网存在多种不同数据源，不同数据源可能使用不同的数据模型表达相同的概念，导致输变电设备全景信息具有多源异构的特点，阻碍了各数据源之间信息的交流和共享，造成新业务带来的数据源无法快速接入和高效利用。③全景信息模型对象数量庞大、关联关系复杂，造成模型编码困难，不能实现对输变电全景信息模型在不同形式下的智能化转换，也不能对模型的有效性给出准确的评价，无法对信息模型进行有效管理与校验。

通过实现上述目标，可以解决目前输变电全景信息集成平台存在的三个问题。研发输变电设备全景信息集成平台主要包括关键技术研究和输变电全景集成信息平台的设计和实现两个方面。

针对本项任务的目标和要求，工作完成情况总体如下：

1）构建了输变电设备全景信息集成平台，实现了输变电设备全景信息及多种服务的共同接入，并实现了服务流程的高效优化。

2）完成输变电设备全景信息的多源异构数据聚合模块，为各种智能应用业务提供统一的数据服务接口。

3）完成输变电全景信息模型管理与校验模块，为上层高级应用提供可靠、完备的面向对象模型、物理存储模型。

在关键技术方面开展的研究工作和取得的成果主要有：

1）设计了基于Restful Web服务的数据访问流程，解决了分布式环境中数据难以高效操作的难题。设计了基于Restful的快捷服务总线，实现了对服务流程的编排、管理及监控。

2）提出了一种输变电设备全景信息的多源异构数据聚合方法，通过RDF接口将异构数据源数据转换成RDF数据，将OWL本体构造和SWRL规则结合起来建立局部本体和全局本体之间的映射，解决了输变电设备全景信息的多源异构数据聚合中关键性的语义异构问题。

3）提出了输变电全景信息模型高效管理的通用方法，实现了在全景信息模型在面向对象模型、CIM文件和数据库物理模型之间的智能转换。提高了全景信息模型的管理效率，增加了全景信息模型的可靠性。

2.4.1 关键技术

1.可灵活扩展的信息集成平台构建技术

（1）基于SOAP与Restful协同的平台构建策略

输变电设备全景信息集成平台主要采用Restful Web服务方式来实现对分散数据源的访问和其他操作，其请求和响应过程如图2-85所示。Restful Web服务基于REST风格的轻量级Web服务架构，为每一个资源赋予包含了作用域信息的唯一标识URI，其流程为：在对数据进行CRUD操作时，服务请求者将请求的数据置于HTTP文档主体，通过URI①向服务器发送请求；服务器依据方法参数处理完毕后，将结果以XML、HTML、JSON等格式通过URI②传回服务请求者。

REST采用HTTP的简单协议，SOAP遵循WSDL语言描述的复杂的服务契约，REST可采用比XML更为轻量级的JSON数据格式。在访问相同大小数据量时，Restful Web服务比SOAP/WSDL传输效率高很多，响应速度快捷。此外，Restful Web服务简捷高效、低耦合，将需要操作的事物、关系和业务流程抽象为资源，同时为每一个资源赋予唯一的资源标识符URI，其本身与其他分布式组件的耦合度低，一旦数据源发生变更或增加，只需对URI进行简单的修改即可，其后期维护升级维护开发周期短，可实现服务的快速部署与应用。

由于SOAP/WSDL产生较早，在电力领域内的某些业务即采用该方式。对于新增业务在其对规范性要求不高的情况，采用Restful方式，如图2-86所示。若已有的采用该方式的业务对效率要求较高或其业务功能经常性更新变化，则将其替换为Restful方式。

（2）基于消息驱动的轻量级服务总线动态管理与监控技术

图2-87所示为基于消息驱动的轻量级服务总线动态管理与监控技术流程。图中设计了一组丰富的功能启用管理和监控应用程序之间的交互，作为平台的处理中枢，集成在应用系统的逻辑层及服务层之间，通过多种通信协议连接并集成不同系统上的组件将其映射为服务，完成服务间的动态监控与互操作。

服务容器封装用户应用软件和总线基础服务，通过服务的注册、发现和选择来实现业务的分布式处理。在平台中，服务列表依据相应的功能应用而事先被注册在服务容器内，当总线接收到来自逻辑层承接的应用层的请求代理时，服务容器发现请求并依照列表选择相应的服务。总线提供了发布/订阅和请求/回复两种消息模式，由消息路由分析服务传递的步骤并建立传递线路和规则，最终实现消息的传递过程。总线通过调用Restful Web服务对所需的数据源进行数据操作，并将结果返回到服务总线。

2.输变电设备全景信息的多源异构数据聚合方法

（1）基于改进混合本体的数据聚合

图2-88所示为基于改进混合本体的多源异构数据聚合方法流程。该方法中包括一个全局本体和多个局部本体，映射关系建立在全局本体和局部本体之间，局部本体之间不建立映射关系，使对全局本体的查询能够转换成为对各个底层数据源的查询，消除数据的语义异构。具体流程如下：

1）异构数据源数据经过RDF接口，数据被转换成RDF数据，然后通过OWL本体描述语言构造数据源本体。

2）通过本体构造和SWRL规则转换，建立了局部数据源本体和全局共享本体之间的映射，在运行过程中，实现数据源本体之间的转换，消除数据的语义异构。

3）本体转换完成后，异构数据实现了有效聚合，结果被返回给用户或者应用程序，支持接下来的分析和计算。

（2）开放性的数据转换

异构数据源通过RDF接口接入系统，RDF接口功能如图2-89所示。RDF接口将来自不同数据源的数据公开为RDF数据后，由数据抽取器抽取数据，通过数据加载服务提供给数据转换控制模块，进行统一的数据转换，通过OWL语言构造数据源本体。RDF接口将多源数据从分立的应用程序中分离出来，使多源数据交互和集成得以实现，无须大量的数据格式的改动，具有良好的开放性。

（3）OWL和SWRL规则结合的本体映射

本体映射的建立过程如图2-90所示，其流程为：首次，通过统一的RDF语法形式呈现SWRL规则；其次，进行语义相似度计算，利用SWRL规则建立全局本体和局部本体之间的映射关系；最终，输出为一个完整的本体映射关系表。

OWL本体语言提供了将两个本体的类和属性关联起来的方式，SWRL通过建立规则对本体概念及其属性进行分析和语义推理。将SWRL规则和支持映射的本体构造一同使用，在已有的资源描述库中判定出各个概念之间的语义关系，能够有效地发现本体之间隐含的语义关联，充分挖掘领域本体所提供的背景知识，适用于不同领域的多种信息。采用标准化的技术，以及可重用和共享的规则表达，将OWL和SWRL规则结合起来建立映射可以实现映射的重用和共享。

3.输变电设备全景信息模型多态自动转换方法

（1）模型的多态关联管理

信息模型建模是基于面向对象的，对象之间有很强的相似性，可以使用通用的方法进行处理。SAX（Simple API for XML）解析器可以满足这一通用化需求。SAX在解析和创建XML文件时是基于事件驱动的，并且可以随着全景信息模型数据的流动而依次处理，无须等待整个CIM文件被存储后才采取操作，提高了CIM文件处理的效率。

在信息模型解析过程中，同时引入Eclipse的EMF框架和Java的反射机制进行编码。EMF是一个开放源代码的Java框架，可以快速为全景信息模型生成简单、正确、有效的Java代码。Java反射机制是利用Java本身的动态相关机制反射（reflection），动态访问、检测和修改程序本身的状态和行为，从而可以在EMF框架的基础上利用已经自动生成的面向对象模型动态获取类名并对相应的对象进行操作。

全景信息模型多态转换方法如图2-91所示。

1）规范化的EMF框架可以将可视化全景信息模型转换为面向对象模型接口，然后以面向对象接口作为全景信息逻辑模型的对外接口，供CIM文件的生成、反向生成，数据库存储，模型校验等功能调用。

2）全景信息模型通过面向对象模型接口，根据不同类的名称在目标数据库中建立相应的名称的表单，并根据类所包含的属性构造数据库表结构，从而形成用于存储的数据库物理模型。

3）调用面向对象模型接口，通过SAX解析器、Java反射机制和数据库操作等标准化的操作，在命名转义表的辅助下，将源数据库中的全景信息模型相关数据以CIM文件的格式存储，形成静态文件存储系统。

4）得到CIM文件后，通过除命名转移表辅助之外的标准化操作，同样调用面向对象模型接口，将CIM文件格式的模型数据根据②中形成的数据库物理模型导入到目标数据库中存储，从而对大量的模型数据形成有效管理。

5）同时也可以利用规范化操作，从目标数据库中将已经按照全景信息模型规则存储的数据，反向生成CIM文件。

（2）基于输变电设备全景信息模型的CIM文件自动生成流程设计

1）首先需要通过EMF框架对输变电全景信息模型进行到面向对象模型的转换，再从源数据库中读取信息模型相关的数据库表单，经过命名转义表的转义后，与类名及其属性名关联。

2）然后进入全景信息模型解析循环，首先根据类名及其包含的属性名在数据库表单中寻找属性所对应的属性值。若发现数据库表单中没有全景信息模型中所描述的属性或类名，程序会自动给这类属性值填充空格，用以表示源数据库中存储信息不够完整或者全景信息模型存在缺陷，然后生成对应数据信息的缺失日志，用以进一步规范数据源表单或完善输变电设备全景信息模型。

3）根据全景信息模型中对每个属性值的限值大小，判定属性值是否越线，若发生越线则生成相应数据的越线日志，并继续向后执行。

4）当所解析的全景信息模型实例对象属性值填充完毕后，将在内存中存储的实例按照标准CIM文件格式输出到RDF文件中，并检查是否是最后一个需要实例化的实例对象。如果不是最后一个则需要重新进入全景信息模型解析循环，重复上述步骤；若是最后一个实例则关闭文件写入数据流，将文件存放到指定存储位置，完成全景信息模型解析。

信息模型的CIM文件自动生成的具体流程如图2-92所示。

上述流程在转义表的辅助作用下，只需要对通用的面向对象进行编码，而不需要专门针对具体类名、属性名、方法名进行编码，在程序执行过程中利用Java反射机制根据类名列表实现自动加载，从而达到高复用性。

（3）基于输变电设备全景信息模型的数据库存储流程设计

虽然数据存储在CIM文件中，可以直接作为静态文件进行读取，而且读取速度比访问数据库快，但是相比静态的文件存储系统，数据库存储可以使整体数据结构化，加强了数据之间的关联性，为输变电设备全景信息平台提供便于上层调用、查询、处理的数据，主要步骤如下：

1）在将模型数据存储到数据库时先将全景信息模型转换为面向对象模型，然后利用CIM文件充当数据源，根据类名列表在文件存储系统中搜寻与类名相同的文件名。如果发现在文件系统中没有所搜索的类名则说明所用的全景信息模型与CIM文件不对应，可能是由于使用了不同的信息模型或者是同一个信息模型不同的版本，根据不同情况生成对应的错误日志，并给出相应的告警信息。

2）在CIM文件与全景信息模型对应的情况下，将CIM文件所描述的对象实例以表单的形式存放到目标数据库中。

3）单一类下所有的对象实例全都存储到目标数据库（与源数据库区分）后，会继续根据类名列表对其余的CIM文件进行解析，直到将最后一个CIM文件解析完，然后关闭数据库链接，退出程序。具体流程如图2-93所示。

上述流程解决了输变电全景信息模型在文件系统与数据库系统之间的转换，与上一节方法结合就实现了CIM文件与数据库物理模型之间的双向自动转换。

（4）输变电设备全景信息模型校验流程设计

网络繁忙或者传输数据意外中断等情况会导致CIM文件在传输过程中出错，从而会使传输后的CIM文件不可用，因此在输变电设备全景信息平台上增设了全景信息模型校验功能，加强数据传输可靠性，全景信息模型校验步骤如下：

1）校验前首先要保证信息模型版本的一致，防止因全景信息模型的修改而导致模型解析错误，因此需要进行版本的校对。

2）查询CIM文件中的对象名在类名列表中是否存在，若不存在就在转义表中查询，如果还是没有对应名称记录则根据错误生成对应类的缺失日志，继续执行。

3）检验对象属性与模型中的属性名称是否一一对应，若属性名称不对应再在转义表中查找，如果出现属性缺失、冗余、名称不对应等情况，就生成对应情况下的日志报告。

4）校验全景信息模型类名的字符长度是否越界，若超过所使用数据库表名长度的上限，则记录越界信息，继续校验。

5）当最后一个模型实例校验结束后，根据越界信息、实例个数、实例类别、校验时间等信息生成校验报告，退出执行，校验结束。具体流程如图2-94所示。

根据输变电设备全景信息模型的语义、语法定义规则对CIM文件进行校验，并通过转义表对名称进行辅助查询，使得输变电设备全景信息模型的运用更加规范、一致、可靠。

2.4.2 技术应用与实现

1.基于ESB与Restful的输变电设备全景信息集成平台

不同级别的输变电设备全景信息集成平台在各级电网中所面对的应用与需求各不相同，按照输变电设备智能监测与全寿命周期管理在各级电网的业务不同来构建各级的功能和应用。输变电全景信息集成平台业务架构分为以下几个层次，如图2-95所示。

需要通过平台进行集成的信息主要包含：输电设备监测数据、变电设备监测数据、调度运行信息、生产管理信息、公共安全信息以及人工录入信息。为满足以上输变电设备数据交互与共享的需求，更好地支撑输变电设备智能监测与全寿命周期管理在各级平台上不同的业务应用，满足输变电设备各种业务的复杂性和系统的开放性，本任务采用基于SOA架构来构建输变电设备全景信息集成平台。

（1）输变电设备全景信息集成平台功能分析与总体方案

平台设计的总体实施如图2-96所示。

（2）输变电设备全景信息集成平台架构

总体采用面向服务架构的思想，借助企业服务总线在消息路由、服务管理及自动集成多个应用方面的优势来构建平台的架构。输变电设备全景信息的多源分散问题突出，平台采用轻量级的Restful服务来实现对多源数据的读取访问。输变电设备全景信息集成平台的架构如图2-97所示，自下而上依次分为数据层、服务层、总线层、逻辑层和应用层共5层。

1）数据层。作为整个架构的底层基础，数据层要提供分散于各子应用系统中的数据信息。目前电网数据的表示大多采用CIM模型，亦有E文件、XML、CSV等其他格式的数据，在访问时需要对数据模型进行必要的解析服务，将此类解析服务封装为可调用的独立服务，适于在分布式环境中构建松耦合和互操作性强的系统架构。

2）服务层。服务层通过创建REST服务与SOAP/WSDL服务来实现对底层分布数据源的访问。SOAP/WSDL服务通过UDDI统一注册与查找，并由WSDL描述服务的功能与接口，这种信封式的结构设计在构建实际应用时需遵守大量标准与协议，人为地增加了抽象的层次，使得系统更加复杂、扩展性不足，这种重量级的服务已经不能完全满足系统的开发需求。

相比之下，REST服务简捷灵活，可通过URI直接识别定位资源，避免了访问资源时烦琐的响应过程，在需要使用有限带宽提供更多连接时更具效率，使系统具有可寻址性、连通性，降低了与其他分布式组件的耦合性，具有高伸缩性和灵活性，适合构造松散组合的系统。表2-30是REST风格与SOAP风格Web服务的一些特点对比。

REST方式比SOAP方式更易在分布式环境中构建更具前景的松耦合可扩展的系统架构。在输变电设备全景信息的集成过程中，对于已有的采用SOAP实现的某些服务，若其对效率要求较高或其业务功能经常性更新变化，则将其替换为Restful方式。对于新增业务在其对规范性要求不高的情况下采用Rest-ful方式。

3）总线层。企业服务总线（Enterprise Service Bus，ESB）是构建输变电设备全景信息集成平台的关键核心部分，它提供了开放的、基于标准的消息机制，能够支持异构环境中的通信、连接、交互、消息服务，通过标准适配器和接口，提供粗粒度应用服务与其他组件之间的互操作。ESB通过对各子服务的组合调用实现对服务流程的编排、管理和监控，以支持异构环境中的集成需求。

4）逻辑层。逻辑层主要处理输变电设备全景信息异构的问题。该层接收来自应用层的请求代理并在总线控制下通过REST服务获取多源异构数据，在Mashup引擎下完成本体实例的创建并进行语义查询，最终完成数据聚合。

5）应用层。作为顶层的应用层根据逻辑层的处理结果，可提供输变电设备的高级数据、展示与输变电设备全寿命周期管理等服务应用。

（3）输变电设备全景信息集成平台的实现与验证

输变电设备全景信息集成平台主要在Eclipse和Mule Studio的开发环境下实现。Eclipse开发平台源代码开放、基于Java且可扩展，主要实现基础的数据服务、文件解析服务以及高级应用的算法服务等。Mule Studio可支持Mule ESB的大多功能，可以图形化的方式创建Mule ESB的服务流程。此外，Jersey作为Mule核心部署的组成部分，可按照JAX-RS的规范通过在Java中使用标注方式，快速实现Restful的Web服务，以实现Mule ESB对REST的支持。当客户端向相应服务端端口发送请求时，Mule Studio通过Jersey从数据源读取数据。图2-98为Mule Studio支持REST的风格的服务发布图。

验证：

以查询昭通局的变电站为例验证平台的数据服务，当在地址栏输入唯一标识符URI [http：//10.180.80.236：8080/qjxx/substation/json/get.do？dataSet=siteInfo&&param=昭通局]之后，返回的数据结果如下：

结果表明，实现了以Restful Web的方式对源数据的访问。

本部分以变压器的状态评价业务为实际需求进行相关服务和流程的实现。由设计部分可知，变压器的状态评价业务可以分解为数据服务、状态评价计算服务、状态评价流程服务这三个子服务。数据服务先由程序实现后封装然后对外发布，主要实现对相关数据的操作；状态评价计算服务先调用相关评价算法程序实现后封装为服务对外发布。这两类服务均为面向服务架构的基本服务，实现独立且功能不可分，可重用性强且粒度适中。变压器状态评价相关服务的封装与实现过程如图2-99所示。

将以上两类服务在Mule Studio的管理和监控下按照数据交互、计算调用顺序、数据格式转换以及协议转换等要求进行业务编排，最终实现状态评价计算的流程服务。图2-100为Mule Studio对状态评价相关服务的调用及服务流程的编排。

2.输变电设备全景信息的多源异构数据聚合方法实现

输变电设备全景信息平台具有对输变电设备全景信息的汇聚、聚合功能，上层应用提供统一化、标准化数据，基于改进混合本体的多源异构数据聚合方法提高了输变电设备全景信息平台异构数据源之间信息的交流和共享能力，给上层应用提供统一访问的数据视图。

变电设备物联网中的输变电设备监测数据和公共安全数据是典型的异构数据源，数据聚合流程如图2-101所示。

（1）将数据源转换为RDF格式

本任务应用Protégé本体编辑工具构建输变电设备和环境信息的本体，本体模型及可视化视图如图2-102、图2-103所示。

（2）本体映射

这里采用OWL本体构造和SWRL规则结合的方式建立映射，利用OWL进行本体构造后，基于SWRL建立了输变电设备本体和环境信息本体的模型映射规则库。表2-31列举了部分规则，例如，规则1的含义是：环境信息本体中的线路被映射到输变电设备本体中的线路。

最后通过本体构造工具中的PROMPT选项卡中的CogZ表达映射视图，如图2-104所示。其中，虚线表示两个本体中未确定的候选映射对，灰色实线表示两个本体中的全部映射关系。

（3）聚合结果

输变电设备监测数据和线路所处环境信息数据聚合后，提供给风险评估系统使用，在对线路进行风险评估后，部分显示结果如图2-105所示。

风险评估的结果中包括了两个异构数据源中关于设备和设备所属天气因素的信息，数据得到了有效聚合和充分利用，证明了所提方法的可行性与有效性。

3.输变电设备全景信息模型智能管理、校验的实现结果

输变电设备全景信息集成平台为上层应用提供包括存储在共有及私有数据库中的物理数据模型、可直接用于上层应用编码的面向对象模型及用于数据传输的CIM文件静态文件系统，全景信息模型多态自动转换方法可以提升模型之间的转换效率，增加平台向上层应用提供信息模型功能的可靠性。

（1）基于输变电设备全景信息模型的转换结果

下面以已经在输变电设备全景信息集成平台中应用的变压器资产相关模型为例来说明所述方法的有效性。

表2-32是全景信息模型经过自动转化后生成的Java类名列表，

表2-33给出的Transformer Asset类属性列表是变压器资产类下面的属性列表，根据给出的转义表，生成如图2-106所示的CIM标准格式文件，表2-34是在数据库中生成的数据表单。

（2）输变电设备全景信息模型校验结果

对资产类所对应的CIM文件进行校验后，生成的校验报告如图2-107所示，在对CIM文件合法性进行校验的同时，对全景信息模型的完善提供支持。根据校验结果显示的缺少资产属性曲线（Asset Property Curve）类和两个长度超出数据库字符限制的两个类名，对全景信息模型进行修改，进一步完善了全景信息模型。