作者：赵蔚 解思江 叶妍 王浩
论文摘要：简要回顾了数字化供电系统的理论，从数据集成与应用集戍两个方面介绍了数字化供电系统建设中的关键技术，并结合系统建设实践重点介绍了公共信息模型(cIM)、服务构建技术与专业图形控件技术等内容，为进一步完善数字化供电系统技术理论体系做出了有益的尝试。
论文关键词：数字化供电系统；公共信息模型；面向服务架构；数据集成；应用集成
0 前言
作为一种广为接受的技术体系，“数字化供电系统”的内涵包括：数字化电网、信息化管理和企业应用集成。从本质上说，“数字化供电系统”是企业适应内外部变化，提升管理能力、提高服务水平、增强核心竞争力的一种技术手段。它不是一个刚性的系统，而是有生命力的系统工程。随着IT技术的发展，数据传输技术、数据转换技术、接口整合技术、商业流程支持技术在电力企业信息化建设中得到了深入的应用，“数字化供电系统”的技术实现体系正在逐步完善中。
本文以“数字化供电系统”技术实现中数据集成与应用集成技术为主线，结合重要客户供电风险预控管理的业务需求，介绍了实践过程中的公共信息模型、数据整合与数据访问、基于SOA架构的应用集成、服务构建技术、专业图形构建技术等内容。
1建设背景
重要客户供电风险预控管理需要将分散在不同系统中的表征电网风险因素的数据，集成起来进行分析，这些数据包括scADA／EMs中的电网实时数据，生产系统中的设备技术规范数据、缺陷数据、维护检修数据，营销系统中的客户数据等，这些数据是企业层面的全局数据，通过企业数据中心，将这些数据按照统一的标准进行描述与标识，形成数字电网的核心内容，未来可以给更多的业务系统应用。
重要供电客户风险预控管理的业务应用功能，如供电风险评估、方案优化等功能都需要以数字电网为基础，以电网拓扑分析计算为手段来实现，还需要图形化的形式来展示数据和分析结果。而拓扑计算与自动成图等业务逻辑存在于电网GIs系统中，采用开放的、集成的技术体系架构对这些业务逻辑进行封装与部署，为各类有需求的应用服务，从而逐步建立完善企业应用集成的技术体系。
2数据集成
数据集成的首要指导原则是：尽管数据可能在不同的地方、以不同的语义、格式存储，访问方法各异，但是，对于数据使用者而言，数据好像驻留在一个单一的数据源里一样。因此，数据集成技术实质上将信息需求者屏蔽于所有这些复杂性之外，使用者的应用程序可以通过诸如SQL或XML的标准语言，或标准网络服务来对数据进行使用。
对于数字化供电系统而言，首先，需要将来自不同层面、不同系统的、具有不同结构的数据整合在一起，并实现数据统一表达、统一管理、统一访问途径，最终实现各业务管理间有序的信息交换与共享，保障各管理条线的业务协同。将这些来源不同、结构不同、标准不同的数据按照统一的格式和标准进行规范，要求企业构建一个统一的企业级公共数据模型，从而将原本分散在不同应用中的信息按照该模型组织为一个整体。
其次，数字化供电系统采用集中统一存贮的数据整合模式来实现数据集成。这种模式可以有效地保证对共享数据的访问效率，从而有效地保证基于共享数据的业务应用的执行效率和实现方便性，并使得共享信息易于管理。对于整合后的信息，对外提供多种数据访问服务手段，使整合后的信息资源能方便地提供给各类业务系统使用。
2．1公共信息模型
公共信息模型用于在企业级规范信息分类、各类信息的属性、各类信息间的关系以及约束规则。其范围包括电网结构及运行工况、业务活动相关信息、企业架构等基础管理信息等方面完整的定义和描述，实现统一的数据元素标准和信息编码体系。通过公共信息模型可以有效地实现企业级数据表示的一致性和唯一性，并在公共信息模型的基础上构建统一的访问信息途径，实现跨业务域的信息共享和交互，并易于在此基础之上实现企业级信息的分析和挖掘。
公共信息模型涉及对象多且关系复杂，信息共享和支持未来应用的目标，也对公共信息模型质量和前瞻性提出了很高的要求。本文的公共信息模型设计基于IEC CIM模型进行剪裁和扩展。IECCIM模型是IEc61970、IEc61968系列标准的一个重要组成部分，CIM是使用UML类图描述的信息模型，其内容包括电力系统资源及电力企业的主要业务活动对象，该模型提供了一个电力系统管理对象的信息结构视图。
基于cIM模型设计公共信息模型可以重用现有的设计，以提高效率；利用成熟的设计，以避免设计中可能出现的疏漏，保证设计质量；利用标准化的设计，可以使系统更加开放，使系统和众多遵循CIM标准的其它系统可以更好地交互。公共信息模型的设计是一件复杂的系统工作，通过确定待分析的对象、归纳现实对象、抽象设计类、建立类层次结构等过程，最终形成统一的公共信息模型(见图1)。
目前北京市电力公司已完成了变电、输电、配电、自动化、保护、IT、通信等共130多种设备和客户资料等营销系统对象的建模工作。建立起兼容已有的国际标准和北京电力的业务实际情况，经过多次测试和迭代，从较高层次上抽取出共性的数据和模型(见图2)。
2．2数据整合与数据访问
共享数据库ETL服务负责从各数据源获取数据。数据转换服务将获取的数据按照公共信息模型设计规范把数据转换清洗，然后装载到共享数据库。同时，还提供RDF支持手段实现大批量一次性的数据装载和交换。通过多样化的数据集成手段实现数据的集成性、完整性、一致性、安全性等目标。
转贴于 myeducs.cn
