近年來，電網規模不斷擴大，結構日趨復雜，市場化改革日益深入，新能源技術不斷涌現和革新，使得電力系統的安全與經濟運行以及系統控制等變得越來越困難。為了應對上述挑戰，美國電力研究協會早在2001年提出了智能電網的概念，隨后，歐洲成立“智能電網歐洲技術論壇”，將智能電網上升到戰略地位展開研究。在國內，國家電網公司確立了建設堅強智能電網的發展戰略，提出了以特高壓電網為骨干網架，各級電網協調發展，具有“信息化、數字化、自動化、互動化”特征的堅強智能電網發展目標。依靠計算機、通信和控制等技術構建各種信息平臺是國家電網所提出的“四化”堅強智能電網的重要手段。隨著分布式處理、并行計算、網格計算和效用計算的發展，云計算為智能電網下的數據規模海量信息處理、分析、存儲、管理與計算平臺提供了新的解決思路。
1、云計算概述
目前，對于云計算并沒有一個標準化的定義，但根據文獻的解釋，云計算是在因特網環境下的一種分布式計算模式，它強調面向服務（SOA）的概念和“數據中心”的架設，通過虛擬化技術，向用戶提供各種服務，并實行“按需供給，按需付費”的思想，以比傳統分布式計算更加經濟的方式提供服務。計算機學術界和產業界普遍認為，云計算可向用戶提供３個層面的服務，即“基礎設施即服務（IaaS）” 、“平臺即服務（PaaS ）” ，以及“軟件即服務（SaaS）”。
在國內的電力系統產業界，已經開展了多種信息平臺建設方案，包括國家電網公司的SG１８６與國家電網企業資源計劃（SG‐ERP）、南方電網公司的基于SOA的企業級信息系統、華東電網企業級信息系統等。在IT 產業界，包括Google 、MicroSoft 、IBM等在內的許多行業大企業投身于云計算的研究與實踐，并推出了一系列的云計算平臺，包括Amazon Elastic Compute Cloud、Google App Engine、Sun Grid、Aneka等。在學術界，也有研究者開始探討云計算技術在科學計算和工程計算中的應用前景。
2、智能電網下的信息平臺
2.1 智能電網對信息平臺的要求
根據文獻的闡釋，精確、快速、開放、共享的信息系統是智能電網的基礎，也是智能電網與傳統電網的最大區別所在。智能電網的戰略思想對信息平臺的建設提出了以下三方面的更高要求：
（１）貫通智能電網的發電、輸電、變電、配電、用電、調度６個環節，實現信息的全面采集、流暢傳輸和高效處理，支撐電力流、信息流、業務流的高度一體化。
（２）建立信息共享透明、集成規范、功能強大的業務協同和互操作平臺。
（３）高效的海量信息的可靠存儲與管理，充分挖掘信息的潛在價值，提升智能電網的分析和決策支持水平。由上所述，建立安全、穩定、靈活的大規模海量信息處理與計算平臺是推動智能電網發展與建設的關鍵所在。而作為分布式處理、并行計算、網格計算和效用計算的進一步發展，近年來云計算概念的提出為此問題提供了一個嶄新的解決思路。
2.2 云計算在智能電網中的應用
近年來，部分學者開始對云計算技術與智能電網相結合的可能性進行研究。采用云計算技術構建智能電網信息平臺，可以在現有電力設備基本不變的情況下，充分整合中國電力系統內部的計算處理與存儲資源，實現智能電網全部業務信息的可靠存儲與管理，具有成本低、可靠性高、易擴展等優勢，極大提高了電網數據處理與交互能力，為智能電網信息平臺的建設提供了全新的解決技術。根據目前的研究，云計算在智能電網信息平臺中的研究及應用主要體現在以下３個方面：
（１）異構資源的集成與管理。在電力自動化系統中，存在多種應用系統和不同的應用平臺，由于其應用的不同以及軟硬件提供商、開發商不同，導致數據資源分散，并呈明顯的異構性，很難實現共享。云計算利用虛擬化技術使不同的服務器、網絡和應用等資源抽象成服務形式，屏蔽其各自差異統一對外提供服務。另外，通過云計算的平臺管理技術來實現服務器協同工作。
（２）海量數據的分布式存儲與管理。使用分布式存儲方式，云計算可以在智能電網中高效存儲海量級別的數據，并能保證電網數據的可靠性。采用BigTable等技術，云計算可實現對各類電網數據的分析、處理以及高效管理。
（３）快速的電力系統并行計算與分析。云計算具有高性能的并行處理及運行能力，可為智能電網高效計算與分析提供有效保證。
3、智能電網下云計算研究內容探析
對云計算技術的研究，特別是云計算技術在智能電網中的應用研究尚處于探索階段。除了云計算平臺中需要解決的異構資源集成優化、資源虛擬化、云計算服務架構選擇等基本關鍵問題之外，對于智能電網的要求與特點，還需要重點考慮，同時要研究智能電網云端的調度和自愈性問題。
3.1 智能電網云端的任務調度
電力系統中常常有大量的計算任務，這些計算任務本身需要強大的計算能力，并且要求能得到及時反應，具有實時性。智能電網提出后，這種對實時計算資源的要求與依賴必然會進一步提高。引入云計算技術，用戶在虛擬的平臺上設計與提交計算任務，云計算平臺將按照一定的算法與規則按需為計算任務分配計算資源。因此，任務調度系統是云計算平臺中的重要組成部分，它要根據任務的信息采用適當的策略把不同的任務分配到不同的資源節點上去運行。由于云計算平臺的基礎設施具有異構性和動態性等特點，這就對網格的任務分配策略提出了嚴峻的考驗，不好的任務分配策略勢必會增加任務的執行時間，降低整個云計算系統的吞吐量。針對智能電網中不同類別的任務調度，如何高效地分配利用分布式資源，尚需要一些有效的調度算法。
近年來，啟發式智能算法成為任務調度問題的一個主要研究方向，經典啟發式算法主要包括Min-min算法、Sufferage 算法、遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）和模擬退火（Simu-lated Annealing ，SA）算法。其中，GA算法、SA算法的復雜度較高，Min-min算法以最快的速度減少調度隊列中的作業，盡量縮短所有作業的完成時間，但Min‐min算法會使系統負載不均衡，并導致makespan較大。Sufferage算法具有較好的綜合性能，其makespan較小且系統負載均衡，但它沒有考慮任務的QoS需求，且會出現任務被多次分配的情況。
同時，用經濟模型來刻畫資源的供求關系也逐漸得到廣泛的利用。澳大利亞的Buyya在計算經濟體系結構（Grid Architecture of Computational Economy）下提出了一種DBC（Deadline and Budget Constrained）調度算法。與傳統的啟發式算法不同，在該算法中，任務的計算費用也作為一個重要的QoS參數被考慮進來，并根據不同的側重點分為時間最優化、費用最優化和保守時間最優化等，分別以任務的計算時間和計算費用作為主要目標進行優化。
但是以上算法均是基于離線的信任管理模式，都是一次分配完畢便對任務進行固定的調度，不能順應云計算環境中計算任務和異構環境變化的特性，也不能解決網絡欺詐等問題。在面向智能電網的云計算平臺中，云端所要調度的任務環境是面向整個電力系統網絡甚至是公有網絡。因此，為適應智能電網信息平臺環境中的動態性、實時性以及安全性要求，需要結合已有的各種研究成果，分析各種調度算法的優點與不足，研究動態的、面向智能電網的任務調度算法。
3.2 智能電網云的自愈性
智能電網是為實現電力系統安全穩定、優質可靠、經濟環保要求而提出的未來電網發展方向，是實施可持續供電戰略的重要保障，具有融合、優化、分布、協調、互動、自愈等特征。其中，自愈是智能電網的標志性特征，目的是通過快速仿真決策、協調/自適應控制和分布能源集成，實現實時評價電力系統行為、應對電力系統可能發生的各種事件組合、防止大面積停電，并快速從緊急狀態恢復到正常狀態，因此，有文獻將智能電網稱為自愈電網。
目前，國內外學者都在積極探討具有自愈能力的電網架構。有學者將電網的自愈劃分為兩個層面：一是元件層，二是系統層。元件層即電力網絡的一、二次元件，如一次元件有斷路器、變壓器、FACTS裝置等；二次元件有各類保護和自動裝置等。元件層的自愈主要是針對某個局部設備的修復或替換。系統層則是針對系統中的故障進行自行隔離并自動完成不中斷輸電和供電的功能，它基于全系統的信息，以全系統能最大限度保證正常運行為目標并涉及對多個元件的處理。新的研究內容電力云是面向智能電網的，因此也應充分保證服務平臺的自愈性，保證在系統受到惡意攻擊或者網絡、基本設施出錯失效時，依然能最大限度地保證系統的正常運行。現有研究大部分集中在元件層或者對元件的直接控制上，而電力云最重要的意義在于利用分布式資源來完成大量復雜的電力系統計算任務。在電力云中造成系統內部出錯的原因主要集中在網絡故障、網絡攻擊和資源的臨時失效，這些錯誤都是可以恢復并且通過自愈機制來實現“透明化”的，因此與傳統的電力系統有所不同，而現有的自愈機制又無法直接應用。為此，研究一種面向智能電網云的自愈機制，實現基于云計算的智能電網信息平臺的自愈性，主要通過兩種手段，一是出錯檢測，二是出錯之后的補償算法，以實現計算資源的熱交換，保證計算任務的順利執行。
4、結語
云計算是近年來的一項新興發展技術，它能有效實現高性能的分布式計算。通過對大量異構分布式計算資源的集成，云計算具有超強的并行計算能力和存儲能力，并具有良好的可擴展性、高可靠性和高度自動化、虛擬化等優點。目前，云計算的發展還處于起步階段，智能電網下構建云計算平臺也處于研究的探索階段，諸多內容有待深入研究。采用云計算技術構建智能電網信息平臺，可以在現有電力設備基本不變的情況下，充分整合中國電力系統內部的計算處理與存儲資源，實現智能電網全部業務信息的可靠存儲與管理，具有成本低、可靠性高、易擴展等優勢，極大提高了電網數據處理與交互能力，為智能電網信息平臺的建設提供了全新的技術手段。
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