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[導(dǎo)讀]摘要:針對關(guān)系數(shù)據(jù)庫越來越不能滿足電網(wǎng)對大數(shù)據(jù)快速訪問和分析需求的問題,提出了一種基于Neo4j的配電網(wǎng)拓?fù)浣7椒?。在遵循電網(wǎng)CIM模型的基礎(chǔ)上,將CIM模型中的設(shè)備類對象建模為圖數(shù)據(jù)庫中的節(jié)點(diǎn),將對象之間的連接關(guān)系建模為圖數(shù)據(jù)庫中的關(guān)系。最后,通過一個(gè)10kV配電網(wǎng)算例的最短路徑查詢性能對比,驗(yàn)證了所提建模方法的有效性。

引言

隨著電網(wǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,傳統(tǒng)的基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的配電網(wǎng)關(guān)系模型極大地限制了配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)檢索的性能,給電網(wǎng)設(shè)備及其拓?fù)溥B接查詢帶來了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。圖數(shù)據(jù)庫作為一種新型的非關(guān)系數(shù)據(jù)庫,更適合處理網(wǎng)絡(luò)類型數(shù)據(jù),為大規(guī)模電網(wǎng)拓?fù)洳樵儐栴}提供了新的解決方案。文獻(xiàn)提出了一種基于Neo4j的變電站數(shù)據(jù)管理方法,并驗(yàn)證了在數(shù)據(jù)檢索中使用圖數(shù)據(jù)庫管理變電站設(shè)備的優(yōu)勢。文獻(xiàn)驗(yàn)證了Neo4j圖數(shù)據(jù)庫在遍歷數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢,但沒有提供配電網(wǎng)圖模型的具體建模方法。

圖數(shù)據(jù)建模的常用方法有Neo4j圖數(shù)據(jù)建模、Graphx圖數(shù)據(jù)建模等。圖數(shù)據(jù)庫常用技術(shù)主要包括數(shù)據(jù)庫存儲技術(shù)、圖索引機(jī)制、圖查詢分析技術(shù)等,圖數(shù)據(jù)庫存儲技術(shù)主要是利用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲和表達(dá)圖,圖數(shù)據(jù)庫的基本存儲單元是節(jié)點(diǎn)、關(guān)系、屬性。由于圖數(shù)據(jù)庫符合電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)的技術(shù)優(yōu)勢,其在電網(wǎng)計(jì)算中的應(yīng)用越來越受到重視。文獻(xiàn)在繼承CIM模型的基礎(chǔ)上,提出了一種Neo4j圖數(shù)據(jù)庫中功率數(shù)據(jù)的建模方法,但沒有進(jìn)一步分析這種方法的優(yōu)越性。文獻(xiàn)基于Neo4j圖數(shù)據(jù)庫提出了3種不同配電網(wǎng)圖模型的建模方法,但沒有與對應(yīng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進(jìn)行一些數(shù)據(jù)檢索性能方面的對比。

因此,本文結(jié)合Neo4j圖數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢,提出了一種面向配電網(wǎng)CIM模型的拓?fù)浣7椒ā?

1圖數(shù)據(jù)庫和Neo4j

圖數(shù)據(jù)庫是以"圖"的形式存儲數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫,其中數(shù)據(jù)存儲的形式主要是節(jié)點(diǎn)和關(guān)系。這種設(shè)計(jì)模式可以快速解決復(fù)雜的關(guān)系問題,而不需要使用傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫,因此圖數(shù)據(jù)庫非常適用于存儲配電網(wǎng)拓?fù)涞染W(wǎng)絡(luò)特征數(shù)據(jù)。而傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫需要進(jìn)行大量的連接表操作來查找數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)。

Neo4j是圖形數(shù)據(jù)庫中的一種流行產(chǎn)品,它具有性能好、可擴(kuò)展性強(qiáng)、可靠性高等特點(diǎn)。如圖1所示,Neo4j通過定義兩個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(節(jié)點(diǎn)和關(guān)系)來進(jìn)行信息建模。一個(gè)節(jié)點(diǎn)可以有一個(gè)或多個(gè)標(biāo)簽,一個(gè)關(guān)系只能有一種類型:同時(shí),節(jié)點(diǎn)和關(guān)系可以定義多個(gè)鍵值對的屬性特征。

2配電網(wǎng)圖模型的建模原理

配電網(wǎng)CIM模型主要由連接節(jié)點(diǎn)類、設(shè)備端子類和設(shè)備類組成。圖2顯示了配電網(wǎng)CIM模型中最基本的拓?fù)溥B接方式,這些設(shè)備類節(jié)點(diǎn)將連接到0~2個(gè)設(shè)備端子,每個(gè)設(shè)備端子節(jié)點(diǎn)只連接一個(gè)連接節(jié)點(diǎn),形成最終的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

以圖2為例,"導(dǎo)線"設(shè)備連接到"分段開關(guān)"設(shè)備。如果使用原CIM模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行計(jì)算,需要先查找與"導(dǎo)線"相連的設(shè)備端子節(jié)點(diǎn)T1的1D,然后根據(jù)設(shè)備端子節(jié)點(diǎn)T1查找連接節(jié)點(diǎn)C1,再根據(jù)連接節(jié)點(diǎn)C1查找所連接設(shè)備T4的設(shè)備端子節(jié)點(diǎn),最終找到"分段開關(guān)"設(shè)備節(jié)點(diǎn)。整個(gè)過程涉及4次搜索,數(shù)據(jù)規(guī)模是冗余的。因此,考慮到配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析方法要求的高遍歷性能,在CIM原理建模方法的基礎(chǔ)上,可以剔除對象類中的連接節(jié)點(diǎn)類、設(shè)備端子類節(jié)點(diǎn),僅保留設(shè)備類節(jié)點(diǎn)。

因此,為了提高對配電網(wǎng)拓?fù)湓O(shè)備的連通性查詢效率,保證配電網(wǎng)圖模型的完整性和一致性,在使用Neo4j建模配電網(wǎng)圖模型的過程中,應(yīng)遵循配電網(wǎng)CIM模型,將模型中的對象類建模為圖數(shù)據(jù)庫中的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)格式,將對象之間的連接關(guān)系建模為圖數(shù)據(jù)庫中的關(guān)系數(shù)據(jù)格式,映射關(guān)系如表1所示。

表1 映射關(guān)系

配電網(wǎng)CIM模型
基于圖數(shù)據(jù)庫的圖模型
設(shè)備類對象
節(jié)點(diǎn)
設(shè)備之間的拓?fù)溥B接關(guān)系
關(guān)系

3算例分析

為驗(yàn)證基于圖數(shù)據(jù)庫的配電網(wǎng)圖建模方法的有效性,選取一個(gè)10kV的簡單配電網(wǎng)為例。如圖3所示,系統(tǒng)由11條線路、8個(gè)開關(guān)等組成。

根據(jù)CIM模型的規(guī)則,只保留配電網(wǎng)中的每個(gè)設(shè)備節(jié)點(diǎn),不包括設(shè)備終端節(jié)點(diǎn)、連接節(jié)點(diǎn)等?;贜eo4j構(gòu)建的圖模型如圖4所示,圖模型由31個(gè)節(jié)點(diǎn)和30條邊組成

配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是研究設(shè)備之間連通性的基礎(chǔ),因此,有必要驗(yàn)證圖建模方法與關(guān)系數(shù)據(jù)庫相比在最短路徑查詢性能方面的優(yōu)勢。以母線到負(fù)載組LP3的最短路徑查詢?yōu)槔?圖5所示為關(guān)系數(shù)據(jù)庫中圖3所對應(yīng)的配電網(wǎng)拓?fù)鋽?shù)據(jù)的表達(dá)式,不同類型的設(shè)備存儲在不同的元件表中,元件之間的連接關(guān)系存儲在連接表中。

在關(guān)系數(shù)據(jù)庫Mys0L和圖數(shù)據(jù)庫Neo4j中查詢l0kV配電網(wǎng)母線到負(fù)載組LP3的最短路徑所需時(shí)間結(jié)果如表2所示,從中可以看出,在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中,查詢時(shí)間為8.46s:而在圖數(shù)據(jù)庫中,查詢最短路徑只需要2.23s,由此可對比出圖模型遍歷的高效性。

4結(jié)語

圖數(shù)據(jù)庫存儲方法因其適應(yīng)了電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的特點(diǎn),正逐漸應(yīng)用于電力系統(tǒng)領(lǐng)域。因此,本文在遵循電網(wǎng)CIM模型的基礎(chǔ)上,提出了一種基于圖數(shù)據(jù)庫的配電網(wǎng)圖模型建模方法。首先,基于Neo4j圖數(shù)據(jù)庫,將CIM模型中的設(shè)備類對象建立為圖模型中的頂點(diǎn),將設(shè)備之間的連接關(guān)系建立為圖模型中的邊。其次,基于某l0kV配電網(wǎng)算例,通過與關(guān)系數(shù)據(jù)庫的比較,證明了基于圖模型的最短路徑搜索是更有效的。

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