配电终端接人数据分析在电网运行维护中的应用

引言

截至目前,茂名地区全市范围内已安装并投运终端数目达2000台,至"十三五"结束,要求达到配网自动化全覆盖后,终端数量将达5000~6000台。

终端的状态数据是能最直观地反映终端质量问题的标准,当终端批量掉线时,若不及时处理,故障将会持续扩大,严重时将影响调度员监盘。

面对部分终端出现异常的情况,如何对终端运行数据进行统计分析,并快速定位异常终端所在服务器、所在端口、所在进程及所在地区,找到终端发生异常的规律,成为相对迫切需要解决的问题。

为进一步规范信息管理,提升监控业务水平,缩短运维人员对于终端异常的处理时间显得格外重要。

1研究的意义

由于配电网络结构复杂,点多面广,因而对设备和信息的组织可根据具体情况采用不同的结构,目前,"主站一终端"这种模式应用广泛,适用于配电网络规模较小、信息分散的情况。配电终端是配电自动化系统的基础单元,其性能与可靠性将直接影响整个系统的有效性。从配电自动化主站端运维方面看,终端掉线主要与终端所在的网络环境、装置本身以及oCs系统运行情况有关,而导致异常成批出现的原因有多种,例如某地区信号状态差、oCs系统与该终端通信的端口被占用、oCs系统中管理该终端的进程假死、终端装置本身质量问题等等。

终端装置成批出现异常会导致终端在线率严重下跌,严重影响调度员判断及监盘。当终端成批出现异常时,以更直观的方式统计并展示终端所在的地区、进程、端口及服务器,能快速让运维人员知道异常点在哪,对于分析以及处理终端运行情况有非常大的帮助!无论调度专业还是自动化专业都非常需要这种技术的应用。

终端掉线数据是体现终端质量的重要标准之一,当终端掉线情况成批出现时,面对海量的终端运行情况,目前的排查方法仅为通过界面工具一个个排查,因此,工作人员很难从中分析出终端成批掉线的深层原因,很难找到终端成批掉线的源头。

可视化终端在线工具可深度展现数据结果,并对形成过程进行深度挖掘,有助于从现有数据中获得更深层次的信息,使运维人员能够快速把握其中的异常及关键信息,从而进一步对决策产生直接有益的影响。

2配电终端接入数据分析的整体架构

多维度分析可以更全面地利用已有的终端接入数据,对终端整体的运行状况进行判断,提高运维人员面对紧急问题时决策的准确性和可实施性,让运维管理人员及时掌握配电终端的性能指标、运行状态和运行风险,同时可提高缺陷分析、诊断的效率和水平,缩短处理时间,准确对问题进行定位并及时进行处理。

结构示意图如图1所示。

充分利用shell语言的便捷及高效性,对终端接入数据进行快速分析、呈现,并通过系统自带的Excel软件,以饼图、柱状图等形式进行多维展示,展示颗粒度包括管理服务器、进程、端口、该端口管理终端的在线率、该端口管理终端的网络情况,可指定特定端口查询,并支持人工筛选服务器。该工具支持在主站系统一区工作站及安全接入区发布并展示,主要针对运维人员使用。

3终端异常情况分析的应用

3.1终端异常的分析

主要针对FTU、DTU类型终端,当终端所在地区基站信号不好或者装置通信模块异常时,会导致网络状态异常,一般分为无ping、无TCP链路建立、频繁中断三种。

对于无法ping通装置,这类故障只能现场处理,对于此类终端,可以提取其位置信息和运营商信息,若是同一区域故障,则很可能为该区域的运营商基站损坏导致。

无TCP链路建立和频繁中断则可以先从主站侧找问题,若大多数异常终端都被同一进程管理,则可侧面证明该管理进程出现异常。管理进程的服务器同理。通过类似结果驱动原因的思路,将能快速定位问题、解决问题。

3.2数据抽取规则

在数据抽取的过程中,调用平台的内存库接口查询数据,如何快速建立关于通信服务器到端口以及端口到终端IP的对应关系则为最关键的一步。在配网主站中加入终端的参数后,会形成一套对应关系,以东方配网主站为例,其为:服务器一RTU一通道一串行路径,服务器、IP和port都能在通道参数中找到。一个port可对应多个终端IP,但在正常情况下一个port只能由一个终端服务器管理。当发生在线率异常时,主站会在实时库中更新各终端状态,从终端服务器开始到端口到终端的遍历,即可完成对所有终端状态的收集。

对于常规方法,若要知道配置了某端口的终端在线情况,遍历一次通道参数即可完成,但由于多端口遍历,则检索时间大大增加。为此,使用map容器技术,在遍历通道参数时,分别在内存中建立服务器到端口、端口到终端的map容器,则在做数据统计时,可一次获取所需要的数据,时间复杂度从n2直接降到1。使用该算法能够很好地解决端口多、对应关系复杂的统计问题,全部数据遍历一遍只需6s。

3.3对端口的终端在线情况进行统计

对当前时刻的终端在线率信息内容,基于"服务器一进程一端口一掉线个数一总数一在线率"的平衡式展示逻辑,对抽取的数据进行展示,最后对异常终端进行网络和内存库参数检查,并列举所有的异常终端信息,点击"查询"即可得到结果。

统计结果生成相应信息内容的详细记录,具体样式可参考表1。

报表提供结构树选择,运维人员可以只选择自己关心的端口或进程,查询后就只显示选定的结果。报表可以对查询结果进行不同维度的展示,对于网络维度,显示是网络异常还是TCP建立异常:对于在线率,会在端口的维度进行分析,让运维人员实时了解各端口的不同情况。模板如图2、图3、图4所示。

网络维度分析分为网络异常和TCP建立异常,该类方式可按终端是否能ping通和是否稳定建立TCP连接的情况进行分类,对于具体端口,在通常情况下,若批量出现无TCP连接且网络正常的情况,则很可能为管理该端口的进程出现异常。端口维度中,可根据管理终端的端口对终端在线率进行分类,对比总体在线率可直观地得到哪些端口的在线率整体偏低,可针对性地进行整改。服务器维度中,则是在端口维度的基础上进行再分类,目的是能判断是否为某服务器整体出现异常。

4结语

随着配网建设的快速推进,终端接入数量也呈现出几何上升的状态,对终端数据的分析能够更快速、更灵活、也更全面地展示当前终端状态,对终端根据端口、进程及管理服务器进行分类分析,可快速诊断出异常点,减轻运维人员的运维压力,再加上在系统运行中积累的数据和经验,有利于持续改进配网自动化系统设计、缺陷管理等工作的水平。