WO2016101638A1 - 一种电力系统云仿真平台的运营管理方法 - Google Patents
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- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
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Definitions
- the invention relates to an operation management method, in particular to an operation management method of a power system cloud simulation platform.
- the simulation calculation applications are independently constructed and operated, and the computing resources are calculated according to the peak configuration of the application, and the idle rate is high; the computing resources are scattered, and the resources sharing and utilization cannot be realized globally.
- Cloud computing has the characteristics of universal network access, shared resource pool, rapid resilience, measurable service, and on-demand self-service, which can meet the urgent needs of the "big operation, big planning" technical support system for simulation computing applications. .
- the present invention provides an operation management method for a power system cloud simulation platform, which implements a cloud simulation analysis and calculation application, and supports multiple users to face one or more sets of data according to rights in a network service mode.
- the simulation calculation functions such as power flow, temporary stability, small interference, and short-circuit current are carried out, which solves the limitation that the service and data cannot be shared by the stand-alone software in the analysis and calculation of large-scale interconnected power grids.
- the present invention provides an operation management method for a power system cloud simulation platform, where the power system cloud simulation platform includes a cloud simulation resource management system and a cloud simulation application support system; the method includes the following steps:
- Step 1 Build a cloud simulation resource management system
- Step 2 Build a cloud simulation application support system
- Step 3 Determine the security of the power system cloud simulation platform
- Step 4 Operation management of the power system cloud simulation platform.
- the step 1 includes the following steps:
- Step 1-1 Virtualize physical resources
- Step 1-2 Physical resource pooling
- the physical resources including computing, storage, and network are pooled separately to form a computing resource pool, a storage resource pool, and a network resource pool, and provide virtual computing capabilities, virtual storage capabilities, and virtual networks for the cloud simulation application support system and the cloud simulation application service system.
- Throughput capacity
- Step 1-3 Distributed storage construction
- Different types of storage devices in the network are assembled through application software to jointly provide data storage and service access functions, and realize storage resource integration and storage service management in a distributed environment;
- Distributed storage includes data services, data integration, data access, data interaction, data security, cost control, and operation and maintenance management;
- Step 1-4 Build a cloud simulation resource management operating system
- Virtualize servers using Xen server virtualization technology and be compatible with VMware's vSphere virtualization platform, build a cloud simulation resource management operating system, and manage and allocate resources in a unified manner;
- cloud simulation resource management operating system includes cloud simulation resource management virtualization management center , cloud simulation resource management unified operation and maintenance platform and cloud simulation resource management service portal.
- the step 2 specifically includes the following steps:
- Step 2-1 Universal middleware integration
- the dynamic configuration feature forms an on-demand resource management virtualization layer;
- the integrated server includes an application server and a database server, the application server is mainly Tomcat;
- the database server includes Oracle, MySQL, and Redis;
- Step 2-2 Power system simulation calculation service
- the load balancing node By adding a load balancing node in front of the computing node, the load balancing node uniformly advertises the Webservice service. After accessing the service, a new task is added to the task queue to be calculated. Each computing node obtains the task by preemptively, and the platform can dynamically Monitor the load of the entire computing node and dynamically scale the computing node resources;
- Step 2-3 Cloud simulation calculation data management construction
- Step 2-4 Building a parallel computing service
- the cloud-based simulation resource management system provides a virtual machine cluster, deploys and installs a parallel computing platform, and opens a SOAP interface to provide parallel computing services.
- the security of the power system cloud simulation platform includes data security, network security, application security, and identity authentication management security.
- the step 4 includes the following steps:
- Step 4-1 Administrator operation management, including resource pool management, service management, service directory management, user management, and log audit management;
- middleware service management and integrated service management through service catalog management; middleware services including relational numbers
- the integration service is mainly the integration of the original capabilities within the enterprise;
- the audit content includes operation type, operation content, operation time, and operator.
- Step 4-2 The user uses the power system cloud simulation platform, including application management, service application, asset management, user registration, monitoring management, alarm management, report management, application server services, database services, simulation computing services, and computing data services.
- the user combines the assets applied by the user to form an external application service to implement application management, and the application information, the application use asset information, and the application automatic scaling policy information need to be filled in when the application is created;
- the user Before the user logs in, the user can register with the system by filling in the response information. The user cannot log in before registering. After registering and becoming the user setting role, the user can log in to the system.
- the alarm management implements alarm IP, alarm level, alarm cause, alarm occurrence time, recovery time, processing status, detailed information, alarm occurrence index name, alarm occurrence index value, alarm occurrence threshold, alarm condition, and alarm cause. management;
- the database types include Mysql, Oracle and Redis; Mysql and Redis are deployed in the virtual machine resource pool, and Oracle is deployed in the physical machine resource pool;
- simulation calculation functions such as power flow calculation, transient stability, and small interference calculation are distributed in the form of network services, which are used to realize the calculation and analysis functions.
- the centralized manner of the service can ensure the consistency of the function version. It is convenient to obtain the user computing environment, which is helpful for diagnosis of problems occurring in user calculation, and timely technical support to reduce the difficulty of using calculation and analysis by users of each subordinate unit.
- large-scale power simulation calculation tasks such as power flow calculation, temporary stability calculation, and small interference calculation, are unified scheduling, and the advantages of large-scale parallel computing are exerted, which greatly reduces the operational and service hardware costs.
- the simulation application calculation is transformed from the traditional single-region independent computing mode to the multi-region joint collaborative computing mode, and the multi-person simultaneous collaborative maintenance, on the basis of which the data is spliced and verified automatically, providing calculation and analysis data for the rolling calculation. Improved ability to simulate applications and business collaboration.
- the cloud simulation platform can improve resource utilization, improve operation and maintenance, reduce labor and hardware costs, reduce energy consumption, and bring significant economic benefits to enterprises.
- the cloud simulation platform realizes the transformation of work mode and management innovation, reduces the travel of personnel and improves the working conditions of personnel calculation, and ensures the calculation work is human-oriented from the technical conditions; improves the utilization of computing resources, practices resource sharing, reduces costs and increases efficiency.
- the concept of energy saving and emission reduction brings good social benefits to the grid company.
- FIG. 1 is a structural diagram of a power system cloud simulation platform in an embodiment of the present invention
- FIG. 3 is a virtual resource pooling diagram in an embodiment of the present invention.
- FIG. 5 is a schematic diagram of a parallel computing service architecture of a cloud simulation application support system according to an embodiment of the present invention.
- the power system simulation analysis is referred to as the simulation calculation, and the simulation of the power system operation state is analyzed through mathematical methods such as modeling.
- the power system cloud simulation platform is referred to as the cloud simulation platform, and the power system simulation analysis and calculation platform based on the cloud computing technology includes a cloud simulation resource management system, a cloud simulation application support system, and a cloud simulation application service built on both.
- the power system cloud simulation platform releases power system simulation calculation data, power system simulation calculation, parallel computing, and general middleware services to the cloud, and simulates various types of simulation calculation services such as power flow, transient stability, short-circuit current, voltage stability, and small interference stability.
- the simulated computing data service is presented to the users in the cloud in the form of a resource pool.
- the power system cloud simulation platform resource pool provides dynamic scalability, high reliability, insufficient computing resources, and automatically adds virtual machine computing resources according to the custom template; when the computing resources are excessive, the virtual machine is automatically deleted to release the computing resources.
- multiple users maintain, manage, check, and perform simulation calculation functions such as power flow, temporary stability, small interference, and short-circuit current according to the rights of one or more sets of data.
- User self-service mode various resources required for new application application, such as database, application server, simulation calculation, parallel computing capability, etc.
- resources are automatically deployed through the cloud platform to reduce the number of resources.
- the power system cloud simulation platform is based on the principle of software layering. By classifying and managing the typical simulation application system model, the services and technologies that are changed as needed are separated, that is, the user does not need to consider hardware and operating system when implementing the service.
- Technical details of software architecture platforms such as software.
- Various business system developers can make full use of the cloud simulation platform to develop complex application software applications, focusing on business logic and management mode, without having to care about which technology to implement, and truly realize "on-demand, on-demand applications.” ".
- a power system cloud simulation platform includes a cloud simulation resource management system and a cloud simulation application support system; the method includes the following steps:
- Step 1 Build a cloud simulation resource management system
- Step 2 Build a cloud simulation application support system
- Step 3 Determine the security of the power system cloud simulation platform
- Step 4 Operation management of the power system cloud simulation platform.
- the step 1 includes the following steps:
- Step 1-1 Virtualize physical resources
- Virtualization is classified according to its application. It can be divided into server virtualization, storage virtualization, network virtualization, etc. It is the basis of virtual resource pooling, which can effectively improve energy management and help enterprises build green data centers. Take server virtualization as an example, it can be divided into two structures: the host architecture (typically represented by Linux Container, Docker) and the bare metal architecture (typically represented by Xen, KVM), as shown in Figure 2;
- the host architecture typically represented by Linux Container, Docker
- bare metal architecture typically represented by Xen, KVM
- Step 1-2 Physical resource pooling
- the resource pool is the basis for building a cloud simulation resource management service.
- the physical resources including the computing, storage, and network are pooled separately to form a computing resource pool, a storage resource pool, and a network resource pool.
- System and cloud simulation application service systems provide virtual computing power, virtual storage capabilities, and virtual network throughput;
- Step 1-3 Distributed storage construction
- Different types of storage devices in the network are assembled through application software to jointly provide data storage and service access functions, and realize storage resource integration and storage service management in a distributed environment;
- Distributed storage includes data services, data integration, data access, data interaction, data security, cost control, and transport Dimensional management
- Data services Provide efficient information integration, exchange, storage and access services, centrally manage data services, centrally upgrade, establish an efficient information platform, and provide data source support for upper-layer business application systems and management systems.
- Data access Provides functions such as establishing, querying, updating, copying, and maintaining file data, achieving distribution transparency, query optimization, global application coordination, global execution concurrency control, data synchronization update and recovery, and the like.
- Cost control Using distributed technology to reduce hardware investment, tap the potential of hardware, and greatly reduce hardware investment. At the same time, centralized management of idle resource capabilities, concentration of superior resources, and improved service performance.
- Operation and maintenance management Improve system operation and maintenance management efficiency, greatly facilitate system maintenance, greatly reduce the cost of system maintenance, and make centralized maintenance and unified processing possible.
- Step 1-4 Build a cloud simulation resource management operating system
- the server is virtualized using Xen server virtualization technology, and is compatible with VMware's vSphere virtualization platform to build a cloud simulation resource management operating system to uniformly manage and allocate resources.
- the cloud simulation resource management operating system includes cloud simulation. Resource Management Virtualization Management Center CVM, Cloud Simulation Resource Management Unified Operation and Maintenance Platform COC, Cloud Simulation Resource Management Service Portal CSP.
- CVM Based on Xen server virtualization technology, CVM provides administrators with functions such as manual creation, deletion, start-stop, recovery, suspension, migration, and VNC access to virtual machines to meet the manual management and service of small-scale private cloud environments. Requirements; CVM supports three-level HA mechanisms such as management nodes, hypervisors, and user virtual machines to minimize the impact of system anomalies on user service interruptions; multi-level optimization through hardware platforms, hypervisors, privileged virtual machines, and user virtual machines. Improve the performance and stability of the Xen virtualization platform to meet the deployment needs of multiple application scenarios.
- COC implements flexible and unified operation and maintenance management for heterogeneous virtualization platforms to meet users' needs for operation and maintenance management and service management of large and medium-sized private cloud environments; COC is oriented to system administrators and operators. Dimensional administrators and other roles to achieve unified operation and maintenance management of the cloud computing platform, providing IaaS layer cloud services for different levels of end users such as organization administrators and project members; through physical resource partitioning model, to achieve server, storage, network, etc. Uniform, centralized, and scalable management of hardware resources; provision of virtual machine creation and management strategies for load balancing, energy conservation and environmental protection; and provision of strong identity authentication based on Ukey.
- the COC has the topology and monitoring functions.
- the maintenance administrator can monitor the resource information in its own rights and control the resource usage and device health status through the decentralized domain function.
- Cloud resource management system average CPU/memory/storage usage, number of failed servers, virtual machine CPU/memory/storage resource allocation, etc.
- Cluster average CPU/memory usage, number of failed servers, virtual machine CPU/virtual memory allocation, etc.
- Server CPU/memory/disk occupancy, disk IO, network traffic, number of virtual machines, basic server information, etc.
- Virtual machine CPU usage, memory usage, operating status, network inflow and outbound traffic, disk read and write rates, and so on.
- Switch Port status, traffic.
- Resources include clusters, servers, virtual machines, and storage.
- Fault management is an important activity to ensure the normal operation of the system, including: system fault prevention design, fault detection and processing.
- Alarm management is an important part of fault management. And provide email and SMS notification alarm function.
- Log management includes logging, viewing, and auditing.
- Supported logs include operation logs/system running logs and black box logs;
- Operation log The administrator accesses the operation and maintenance management platform logs, that is, the administrator's operation logs, including logs of all user operations such as administrator login, configuration modification, and alarm monitoring.
- Black Box Log Fault location for business and system anomalies.
- the system supports various statistical reports and running analysis reports.
- Configuration management supports initial configuration and configuration adjustment, configuration save and backup, including network, alarm, docking, and services.
- User virtual machine software Create virtual machines and install application software through template mode, and support batch creation of virtual machines, which greatly reduces user operation and operation difficulty.
- Upgrade, patch and rollback automation support upgrade, patching with tool support, automatic health check, software distribution, upgrade/patching, verification, and rollback. And support silent upgrade, that is, upgrade / patch does not affect the business.
- Virtual machine lifecycle management create, delete, pause.
- Virtual machine operation management start, shut down, restart, auto-hibernate, migrate, and view the usage of virtual resources, including: virtual computing, storage, network resources.
- Virtual machine resource adjustment vCPU count, memory, network card, disk mount and uninstall.
- Remote diagnosis of virtual machines You can remotely diagnose virtual machines through the virtual machine login function on the cloud operating system management system.
- CSP builds a cloud computing service portal based on COC, realizes the basic BSS system and service portal function, meets the needs of users to build a public cloud platform; realizes the definition, release, application, approval, and billing of various services of the cloud computing center. Deduction, reporting, alarm and other functions, including virtual machine computing services, virtual storage services, virtual network services and third-party application services; CSP as a solution integration platform and customized R&D platform for the company's cloud computing related software.
- the user After the service template is published, the user creates an application through the wizard application creation process, including filling in basic application information, configuring application network and application parameters, selecting an application administrator, and finally rapidly deploying the application.
- the cloud resources (computing, storage, network and application software) are abstracted into template data units, and the application template and one-click design are designed based on graphical drag and drop.
- Application deployment greatly improves application speed and reliability.
- Step 2-1 Universal middleware integration
- Dynamic configuration features form an on-demand resource management virtualization layer; integrated servers include application servers and database servers, application servers are primarily Tomcat; database servers include Oracle, MySQL, and Redis; of which Tomcat, MySQL, and Redise utilize virtualization With integrated technology, Oracle leverages non-virtualization integration technology.
- the power system simulation computing service technology is used to perform WebService on the core program of simulation calculation.
- the core program written in C++ is published as WebService, which provides the basis for remote call through the network.
- the load balancing node is uniformly released by the load balancing node before the computing node is added. After accessing the service, a new task is added to the task queue to be calculated, and each calculation is performed.
- the node obtains the task by preemptively, and the platform can dynamically monitor the load of the entire computing node, and can dynamically flex the computing node resources;
- Step 2-3 Cloud simulation calculation data management construction
- the data model adopts the IEC CIM international standard, and the steady-state data exchange adopts the E format specification.
- the transient calculation data has no formal standard at home and abroad, and adopts the data standard of the power system analysis integrated program (PSASP), which is widely used in China.
- PSASP power system analysis integrated program
- the universal cloud service interface and good data exchange standard can achieve good data interaction between the simulation application and the data platform and between the data platforms, ensuring that the data is visible and shared within the entire network.
- Data management provides geographic maps, single-line diagram editing features, and psasp7.0. This includes creating new graphics, editing graphics, saving graphics, deleting graphics, and more. During normal operation, the user edits the graphic online and saves the graphic on the server side.
- Data management also provides a log system that records the behavior of system operations and user operations and writes them to the log data table according to specifications. Maintenance personnel can use the information recorded by the log system to analyze the cause of the system error, and the user uses the system to optimize and improve the system.
- Data management mainly implements management of different engineering data of different users, including modification, deletion, viewing of engineering data, and setting of various calculation parameters.
- the platform uses J2EE technology to provide various data management to users through the Web. The function.
- Data management mainly implements basic database, power flow calculation database, temporary stability calculation database and other data management and maintenance functions.
- Basic data maintenance mainly implements maintenance of component data and parameter data in the basic database, including data group maintenance, parameter data maintenance, regional partition plant maintenance, typical parameter import, component data maintenance, data export, basic data check, and reference value correction. And other functions.
- the power flow calculation data maintenance includes power flow operation management, power flow data modification, calculation parameter setting, power flow result statistics, data refresh return, and power flow result output.
- the data refresh function is to re-extract data from the basic database according to the job definition to refresh the trend job calculation data, and the function thereof is: on the one hand, the modification of the basic database can be reflected into the calculation operation; on the other hand, Modifications made through the "Data Modification" button are also obsolete.
- Temporary stability calculation data maintenance includes temporary stability operation management, temporary stability data modification, calculation parameter setting, temporary stability result statistics, data refresh return, temporary stability result output and other functions.
- the system For data copying, record display setting, record column replacement, record output, basic search, data filtering, record sorting, text search and other data maintenance functions, the system is implemented as a component and thus shared among different data maintenance modules.
- Step 2-4 Building a parallel computing service
- the cloud-based simulation resource management system provides a virtual machine cluster, deploys and installs a parallel computing platform, and opens a SOAP interface to provide parallel computing services.
- Parallel computing is based on serial computing. It refers to the process of simultaneously solving computational problems using multiple computing resources. It is the main way to implement high-performance, high-availability computer systems. Parallel computing simulates the state of a transaction in a sequence that contains many simultaneous, complex, and related events in a natural world. In simple terms, parallel computing is the computation done on a parallel computer.
- the architecture model of parallel computer is an abstraction of parallel computer hardware hierarchy, including system type and system structure.
- parallel programming framework Through parallel programming framework, the computational decoupling and rational allocation of resources are realized, and large and complex computational problems are quickly solved, as shown in Fig. 5. Shown.
- Cloud simulation security mainly includes two aspects: security management module based on infrastructure as a service layer, and security strategy based on overall cloud simulation platform architecture design.
- the cloud security management module can manage all kinds of network security facilities in a unified manner, and record and maintain various security events such as system running status and abnormal events.
- the system is modular, easy to deploy, easy to use, and easy to upgrade.
- Each module can be used at the same time or selectively as needed to meet the needs of cloud computing center security management, security protection, and operation and maintenance management. It may eliminate or reduce the security risk of the cloud simulation platform and meet the cloud security requirements of users with different security levels.
- the domain name authentication method in the user environment can be connected. Because the domain user strengthens the authentication management through some security measures, the cloud simulation platform can also perform the system identity authentication management through the domain authentication mode.
- the power system cloud simulation platform has a complete monitoring system and a log auditing system used by users.
- the monitoring system of the cloud simulation platform Through the monitoring system of the cloud simulation platform, the status of various resources and services in the cloud simulation platform can be monitored in real time. Through the monitoring interface, you can visually observe the CPU, memory, network I/O, number of sessions, number of requests, number of threads, and other indicators. By observing these indicators, you can quickly locate system problems and pre-judgment system bottlenecks.
- the cloud simulation platform provides a complete log audit function. Through this function module, all operations of all users in a certain period of time can be traced, and the user's compliance operations are restricted according to the operation records. All monitoring information can be exported to the local through the cloud simulation platform, which is convenient for administrators to perform offline analysis and backup.
- the power system cloud simulation data center constructed by cloud computing technology can provide simulation data services such as grid main equipment parameters, operation mode and power grid planning, and provide calculation and analysis data for simulation calculation through cloud interface, allowing users to coordinate data maintenance in the cloud. And management, to meet the power grid simulation calculation accuracy and quality reliability, but also make the simulation data open, standard, Available, easy to use, unified promotion and use in the cloud, can quickly promote the level of grid computing and analysis and grid security and stability level of the whole network or the province.
- the way the computational analysis software is used as a service allows users to access computational analysis services over the network. Simultaneously emulating data storage in the cloud, allowing multiple users to share and coordinate the use of cloud data in the cloud, multi-users can also form good interactions. For partitioned grid partition permission operations, a large number of work coordination methods and security checks are required. Very large meaning; the simulation cloud computing center can provide various core computing functions such as PSASP and PSD, and its parallel computing features make the requirements of high-volume fast computing easy to meet, while providing good computing support flexibility, Can save users hardware costs.
- Cloud simulation application development test and operational environments provide simulation business agility, simplify test and release environments, seamlessly switch from test to release environment, and shorten development cycles for user products and applications.
- the entire platform can be divided into two types of roles, system administrators, system developers.
- System administrator approve user registration, application publishing; register internal and external integration services and middleware services. Manage the availability of resources.
- System developers develop and submit applications, develop application runtime strategies; apply for service resources, and develop service scheduling strategies.
- the step 4 includes the following steps:
- Step 4-1 Administrator operation management
- Administrator operation management includes resource pool management, service management, service directory management, user management, and log audit management;
- Resource pools are created automatically during the creation of platform services. During the process of creating a platform service, you can choose the type of management resource.
- the resource pool can manage physical machine resources or manage virtual machine resources. These resources can be virtual or physical machines with specific applications installed, or bare virtual machines with no applications installed.
- the managed virtual machines in the resource pool are created according to the virtual machine configuration and virtual machine template selected when the platform service is created.
- the resource pool can dynamically maintain the number of available virtual machines in the resource pool according to the preset resource pool automatic scaling policy. You can also disable the automatic scaling policy, manually add virtual machines to the resource pool, or manually destroy the virtual machines in the resource pool.
- the resources in the resource pool cannot be automatically scaled. You can add virtual machines to the resource pool by manually registering them, or select physical machines that need to be unassigned and remove them from the resource pool. Remove.
- Platform Services This service is the most basic service that makes up an application.
- the service is installed on a virtual machine or a physical machine.
- the service is already included in the virtual machine template, and the created virtual machine resource already contains the platform service and can be used normally.
- platform services need to be manually installed, and can be used normally after being registered to the physical machine resource pool.
- the power system cloud simulation platform services mainly include: database service: Oracle, Mysql; application server service: Tomcat; NoSql service: Redis; simulation computing service: simulation calculation of router node, simulation calculation and calculation node.
- Business services There are two main ways to create business services. 1 Integrate services from other systems into the cloud simulation platform. 2. Apply multiple platform services to more advanced services by applying resources from the platform service resource pool. A variety of services are published in the form of webservice. Power system cloud simulation platform business services mainly include: simulation computing services, parallel meters Calculate the service.
- middleware services include relational database, non-relational database and application server, and integration service is mainly the integration of original capabilities within the enterprise;
- the audit content includes operation type, operation content, operation time, and operator.
- the DashBoard main page monitors the system service information statistics, resource pool usage profiles, platform health status, and all alarm health of the platform. among them:
- Service information details the number of registered users, the total number of hypervisors, the total number of physical machines, the total number of virtual machines, the total number of SaaS applications, and the total number of online SaaS application requests per second, memory remaining rate, and storage remaining rate;
- Resource pool usage instructions Each resource is a cylinder, and three different colors in one resource are used to indicate occupied, unoccupied, and uncreated, giving an intuitive concept;
- Platform health status Display the physical machine resource pool occupancy rate and virtual machine resource pool occupancy rate, and give an evaluation of the running status of the platform;
- Platform alarm monitoring records and displays alarm information, including alarm level information, alarm type, alarm location, occurrence time, and processing status.
- Applying automatic scaling is to augment or reduce the resources of the elastic scaling group.
- An elastic scaling group is a collection of virtual machines that apply to the same scaling policy.
- the virtual machines in the elastic scaling group are homogeneous. You can set the elastic scaling policy for the elastic scaling group.
- the system controls the resources of the elastic scaling group according to the customized elastic scaling policy, including the “stretching” and “shrinking” of the elastic scaling group.
- Stretching is the creation, startup, wake-up, etc. of the virtual machine.
- the shrinking is to delete, shut down, and hibernate the virtual machine.
- the actual purpose is to control the resources used by the scaling group by controlling the resources of the virtual machine, and then control the resources occupied by the application.
- An automatic scaling strategy that acts on an elastic scaling group.
- the capacity expansion and capacity reduction of the elastic expansion group can be triggered automatically according to the customized monitoring conditions.
- the elastic scaling strategy is the core and the engine.
- the scaling of resources in an elastic scaling group is controlled by an elastic scaling policy.
- the trigger condition is composed of monitoring indicators.
- the current monitoring indicators include: CPU usage (%), memory usage (%), disk inflow (KB/S), disk outflow (KB/S), and network inflow (KB/S). , network outflow (KB/S)
- the application of automatic scaling is actually the process in which the scaling policy acts on the scaling group to adjust the resources in real time.
- the elastic scaling group and the elastic scaling policy are also created.
- the elastic scaling policy is running, and the resource load of the elastic scaling group is monitored in real time according to the set monitoring indicators.
- the elastic scaling policy triggers the elastic scaling group to perform scaling and resource adjustment.
- Inter-group policy An inter-group resource sharing strategy between different application elastic scaling groups. Manage resource allocation and preemption between each elastic scaling group in a resource pool. Ensure the healthy operation of the entire resource pool. For applications that do not have a scaling group and do not participate in preemption, they are not within the scope of management and do not perform any operations on the service.
- the inter-group resource sharing policy can be combined with the automatic scaling policy of the elastic scaling group to meet the elastic setting requirements of resources among multiple applications. The administrator sets the resource reservation of the resource pool in which the sharing policy is located by setting the sharing policy between the groups. Values, and the resource usage of the elastic scaling group for different applications needs to be set.
- the system detects that the resources of the resource pool are less than the resource reservation value, the system recovers resources from the scaling group of the application with lower priority to ensure that the resources are restored.
- the system recovers resources from the scaling group of the application with lower priority to ensure that the resources are restored.
- inter-group policies Another way to use inter-group policies is to use them in conjunction with scheduled tasks to reach the purpose of time-sharing resources.
- the inter-group policy provides a configuration for setting the resource usage cap of the elastic scaling group. When the resource usage limit of an elastic group is relatively small, the resource usage of the elastic group is reduced below the upper limit to achieve the purpose of resource recovery.
- the system provides the ability to time-multiplex resources. Time-sharing multiplexing is done through the scheduled task Schedule Task.
- Planned task strategy The planned task strategy needs to be combined with the inter-group strategy and the elastic scaling strategy to achieve the purpose of resource time-sharing. Mainly combined with the use of inter-group strategy.
- a one-time task the task is executed at a certain time, and it ends when it is executed only once.
- Periodic tasks tasks can be set to perform periodically, such as one day, one week, and so on.
- the inter-group policy sets the resource usage limit of the scaling group according to the needs of the service. In this way, the scaling group can be forced to reclaim resources at different times, so that applications that need to release resources are forced to release resources, so that applications that need to use resources are required. Use resources. Achieve the purpose of resource time sharing.
- Step 4-2 The user uses the power system cloud simulation platform, including application management, service application, asset management, user registration, monitoring management, alarm management, report management, application server services, database services, simulation computing services, and computing data services.
- the user combines the assets applied by the user to form an external application service to implement application management, and the application information, the application use asset information, and the application automatic scaling policy information need to be filled in when the application is created;
- the parameters of the automatic scaling policy are as follows:
- Measurement indicator selection Select monitoring indicators for automatic expansion
- Pre-expansion indicator threshold the measurement index threshold when expanding
- Judgment mode choose greater than or equal to or less than or equal to
- Number of extended instances the number of instances that are extended once after the threshold condition is met
- the maximum number of extended instances the total number of instances that can be extended;
- Pre-contraction index threshold the threshold of the measurement index at the time of contraction
- Number of shrinking instances the number of instances of one shrink after satisfying the threshold condition
- the lower limit of the number of shrink instances the minimum number of instances.
- the service provided on the shelf can provide the application.
- the service will not be displayed in the user application interface.
- the ordinary user can only apply for the platform service and business service that the user group has the right to apply for. Only one service instance can be applied at a time. information:
- Asset name a personalized input item that is automatically generated based on the application configuration (supports the generation of input boxes and drop-down boxes).
- the usage help information of the asset can be displayed, and the content of the help information is served by the platform to which the asset belongs.
- the type of platform services also determines what operations can be performed on the assets.
- Host view Shows the monitoring indicators of the underlying hypervisor. Mainly including CPU usage, memory usage, etc.;
- Resource pool view Shows all the resource pools in the system. After clicking the resource pool, it displays the service instances included in the resource pool. Clicking on a service instance displays the indicators corresponding to the service instance.
- User view shows the relationship between the user and the asset. After clicking on the specific asset, the indicator information associated with the asset will be displayed.
- App view Shows the relationship between the app and the asset. After clicking on the specific asset, it will display the metric information associated with the asset.
- the alarm management implements alarm IP, alarm level, alarm cause, alarm occurrence time, recovery time, processing status, detailed information, alarm occurrence index name, alarm occurrence index value, alarm occurrence threshold, alarm condition, and alarm cause.
- the administrator can view the alarm information of the hypervisor on the platform and the alarm information of the virtual machine.
- the common user can only view the alarm information of the applied asset.
- the current format mainly supports HTML, EXCEL, and PDF formats.
- the database types include Mysql, Oracle and Redis; Mysql and Redis are deployed in the virtual machine resource pool, and Oracle is deployed in the physical machine resource pool;
- (10) Realize the simulation calculation service by automatically deploying simulation calculation on the power system cloud simulation platform; the simulation calculation service is completed by the simulation calculation routing platform service and computing platform service; on the cloud simulation platform, the simulation calculation service is released as the trend,
- the service catalog of the simulation calculation core algorithm such as temporary stability, voltage stability, short circuit, small interference, etc., is used when the user applies for the simulation calculation service.
- the resource pool selects the service node in a round-robin manner.
- the computing data service software function call is implemented on the cloud simulation platform, providing users with data uploading and downloading services, and providing data comparison, checking, conversion and other services.
Landscapes
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Abstract
一种电力系统云仿真平台的运营管理方法，所述电力系统云仿真平台包括云仿真资源管理系统和云仿真应用支持系统；包括以下步骤：构建云仿真资源管理系统；构建云仿真应用支持系统；确定电力系统云仿真平台安全性；电力系统云仿真平台的运营管理。上述方案实现了云仿真分析计算应用，支持多用户以面向网络服务模式按照权限在一套或多套数据上开展潮流、暂稳、小干扰、短路电流等仿真计算功能，解决了单机版软件在大规模互联电网分析计算中业务和数据无法共享的局限性。
Description
本发明涉及一种运营管理方法，具体涉及一种电力系统云仿真平台的运营管理方法。
随着我国电网的大规模建设，电网仿真分析计算的数据规模和模式发生了巨大变化，还停留在单机版形态的电力系统仿真分析工具已不能很好的满足日常的计算分析工作需求，这些突出需求包括：
(1)现有仿真分析工具无法高效支持多用户在同一套数据上或多套数据上同时开展数据维护和计算工作，电网分析计算时被迫长时间使用单机版集中办公开展计算分析工作方式，这种方式当前看来已经越来越难以持续；
(2)仿真计算应用在近些年来有较快的发展，但应用开发时与平台界线不分明，缺乏基础平台支持能力后，造成应用缺乏扩展性、可靠性；如何梳理已有平台成果并利用云计算技术，打造一个开放、易用的云仿真平台为各类应用开发、测试所用已经迫不及待；
(3)仿真计算应用各自独立建设和运营，计算资源按照应用计算的峰值配置，空闲率高；计算资源分散，不能在全局实现资源共享和利用。
云计算具备普遍网络访问、共享资源池、快速弹性能力、可度量的服务、按需的自服务等特征，可以很好满足“大运行、大规划”技术支撑体系对仿真计算应用提出的迫切需求。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足，本发明提供一种电力系统云仿真平台的运营管理方法，实现了云仿真分析计算应用，支持多用户以面向网络服务模式按照权限在一套或多套数据上开展潮流、暂稳、小干扰、短路电流等仿真计算功能，解决了单机版软件在大规模互联电网分析计算中业务和数据无法共享的局限性。
为了实现上述发明目的，本发明采取如下技术方案：
本发明提供一种电力系统云仿真平台的运营管理方法，所述电力系统云仿真平台包括云仿真资源管理系统和云仿真应用支持系统；所述方法包括以下步骤：
步骤1：构建云仿真资源管理系统；
步骤2：构建云仿真应用支持系统；
步骤3：确定电力系统云仿真平台安全性；
步骤4：电力系统云仿真平台的运营管理。
所述步骤1包括以下步骤：
步骤1-1：虚拟化物理资源；
将物理资源与操作系统分开，使得具有不同操作系统的多个虚拟服务器在同一物理服务器上独立运行，最大化的利用物理资源，即物理资源被多个虚拟服务器共享，并可通过虚拟服务器管理平台进行统一调配；
步骤1-2：物理资源池化；
将包括计算、存储和网络的物理资源分别池化，组成计算资源池、存储资源池和网络资源池，为云仿真应用支持系统和云仿真应用服务系统提供虚拟计算能力、虚拟存储能力以及虚拟网络吞吐能力；
步骤1-3：分布式存储构建；
将网络中不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能，实现分布式环境下的存储资源整合和存储服务管理；
分布式存储包括数据服务、数据整合、数据访问、数据交互、数据安全、成本控制和运维管理；
步骤1-4：构建云仿真资源管理操作系统；
使用Xen服务器虚拟化技术将服务器进行虚拟化，同时兼容VMware的vSphere虚拟化平台，构建云仿真资源管理操作系统，统一管理和分配资源；云仿真资源管理操作系统包括云仿真资源管理虚拟化管理中心、云仿真资源管理统一运维平台和云仿真资源管理服务门户。
所述步骤2具体包括以下步骤：
步骤2-1：通用中间件集成；
利用通用中间件屏蔽底层不同服务器以及操作系统之间的差异性，实现统一的计算平台和运行环境，对之上的应用程序提供一致的平台系统服务支持接口，然后通过应用服务器的集群虚拟化和动态配置特性，形成按需分配的资源管理虚拟化层；集成的服务器包括应用服务器和数据库服务器，应用服务器主要为Tomcat；数据库服务器包括Oracle、MySQL和Redis；
步骤2-2：电力系统仿真计算服务化；
通过在计算节点前增加负载均衡节点，由负载均衡节点统一向外发布Webservice服务，访问该服务后会向待计算任务队列中加入新的任务，各个计算节点通过抢占的方式得到任务，平台可以动态监测整体计算节点的负载情况，并可以对计算节点资源进行动态伸缩；
步骤2-3：云仿真计算数据管理构建；
基于统一数据建模和分布数据交换标准，按照流程接收、校核、存储并管理电力系统计算分析相关数据，包括现状电网和规划电网，不仅满足调度运行的要求，还满足规划设计的要求，除提供计算分析相关数据外，还提供2～3年滚动计算数据；
步骤2-4：构建并行计算服务；
基于云仿真资源管理系统提供虚拟机集群，部署安装并行计算平台，对外开放SOAP接口，提供并行计算服务。
所述步骤3中，电力系统云仿真平台安全性包括数据安全性、网络安全性、应用程序安全性和身份认证管理安全性。
(1)在单个物理机上安装操作系统后再部署应用系统，在应用系统和物理资源层之间加入IaaS层，保证数据安全性；
(2)通过在虚拟机或物理机之间设置VLAN加强系统内部的网络隔离，并设置云仿真平台内每个虚拟机或物理机的QoS策略，保证网络安全性；
(3)通过电力系统云仿真平台设置物理机和虚拟机的HA，保证应用程序安全性；
(4)通过用户名和密码的认证方式，保证身份认证管理安全性。
所述步骤4包括以下步骤：
步骤4-1：管理员运营管理，包括资源池管理、服务管理、服务目录管理、用户管理和日志审计管理；
(1)通过资源池管理实现对Oracle、Mysql、Redis、Tomcat、仿真计算router节点和仿真计算节点的管理；
(2)通过服务管理实现平台服务管理和业务服务管理；
(3)通过服务目录管理实现中间件服务管理和集成服务管理；中间件服务包括关系型数
据库、非关系型数据库和应用服务器，集成服务主要是对企业内部原有能力的集成；
(4)通过用户管理实现用户信息管理、角色信息管理和组织信息管理；通过用户管理界面实现包括人员的添加、修改、删除和授权操作的用户信息管理；通过角色管理界面实现包括用户角色的自定义、增加、删除和修改的角色信息管理；通过组用户管理界面，实现包括对组织成员的添加、修改和删除的组织信息管理；
(5)通过日志审计管理实现对各类用户的创建、删除和配置操作进行审计，审计内容包括操作类型、操作内容、操作时间和操作者。
步骤4-2：用户使用电力系统云仿真平台，包括应用管理、服务申请、资产管理、用户注册、监控管理、告警管理、报表管理、应用服务器服务、数据库服务、仿真计算服务和计算数据服务。
(1)用户将自己申请的资产进行组合形成应用对外提供服务，实现应用管理，应用创建时需要填入应用信息、应用使用资产信息和应用自动伸缩策略信息；
(2)将平台服务和业务服务发布为服务目录，供普通用户申请使用，实现服务申请；
(3)通过资产管理实现对MySql资产、Oracle资产和Redis资产的管理；
(4)用户在登录前，通过填写响应信息向系统注册，用户在没有注册前不能进行登录，注册后成为用户设定角色后，用户可以登录系统；
(5)通过监控管理实现对主机视图、资源池视图、用户视图和应用视图的监控；
(6)通过告警管理实现对告警IP、告警等级、告警原因、告警发生时间、恢复时间、处理状态、详细信息、告警发生指标名称、告警发生指标值、告警发生阈值、告警条件和告警原因的管理；
(7)通过报表管理实现对占用资源统计报表、在线运行时长报表和历史申请数量报表的管理；
(8)创建应用时自动申请Nginx服务器作为负载均衡，通过自动修改Nginx服务器和Tomcat服务器的配置，完成应用的创建，实现应用服务器服务；
(9)通过在电力系统云仿真平台上自动部署数据库实现数据库服务，数据库类型包括Mysql、Oracle和Redis；Mysql和Redis部署在虚拟机资源池中，Oracle部署在物理机资源池中；
(10)通过在电力系统云仿真平台上自动部署仿真计算实现仿真计算服务，仿真计算服务由仿真计算的路由平台服务和计算平台服务完成；
(11)在电力系统云仿真平台上以虚拟机的方式完成计算数据服务。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
1.降低下属单位用户使用计算分析的难度；
将潮流计算、暂态稳定、小干扰计算等各种仿真计算功能以网络服务的方式发布，实现计算分析功能所需即所用，其业务集中的方式可以保证功能版本的一致性，通过协助技术，方便获取用户计算环境，利于对用户计算中出现的问题进行诊断，并给予及时的技术支持，降低各下属单位用户使用计算分析的难度。
2.精益化成本控制，降低业务基础设施成本；
基于并行电力仿真计算技术，将大批量的电力仿真计算任务，如潮流计算、暂稳计算、小干扰计算等，实现统一调度，发挥大规模并行计算优势，极大降低运营和服务硬件成本。
3.有效提升仿真应用和业务的协作能力；
实现仿真应用计算由传统的单区域独立计算模式向多区域联合协同计算模式转变，以及异地多人同时协同维护，在此基础上自动完成数据拼接和校验，为滚动计算提供计算分析数据，大大提高了仿真应用和业务协作的能力。
4.提升资源利用率，带来经济效益和社会效益；
云仿真平台可以提升资源利用率，提高运维水平，减少人力和硬件成本，降低能源消耗，为企业带来显著的经济效益。云仿真平台实现了工作模式转型和管理创新，减少了人员异地出差，改善了人员计算工作条件，从技术条件上保证计算工作以人为本；提高了计算资源利用率，践行资源共享、降本增效、节能减排理念，给电网公司带来良好的社会效益。
图1是本发明实施例中电力系统云仿真平台架构图；
图2是本发明实施例中虚拟化硬件资源图；
图3是本发明实施例中虚拟资源池化图；
图4是本发明实施例中云仿真资源管理操作系统图；
图5是本发明实施例中云仿真应用支持系统并行计算服务架构图。
下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
基于云计算技术，集成电力系统仿真计算数据发布、核心分析计算程序、并行计算、通用中间件等能力，将潮流、暂态稳定、短路电流、电压稳定、小干扰稳定等各类型电力系统仿真分析计算以及电力系统仿真计算数据管理、校核功能，以可计量、可计费网络服务的方式在云中发布，用户或第三方系统可以通过网络按需使用这些服务，解决了业务应用和业务平台解耦难题，改变了传统电力系统仿真分析软件开发和使用模式，实现了工作模式转型和管理创新。
电力系统仿真分析简称仿真计算，通过建模等数学方法分析模拟电力系统运行状况。
电力系统云仿真平台简称云仿真平台，基于云计算技术的电力系统仿真分析计算平台，包括云仿真资源管理系统、云仿真应用支持系统以及构建于两者之上的云仿真应用服务。
电力系统云仿真平台向云中发布电力系统仿真计算数据、电力系统仿真计算、并行计算、通用中间件服务，将潮流、暂态稳定、短路电流、电压稳定、小干扰稳定等各类型仿真计算服务和仿真计算数据服务以资源池的方式呈现给云中用户。利用电力系统云仿真平台资源池提供的动态可伸缩、高可靠能力，计算资源不足，自动依据自定义模板新增虚拟机计算资源；当计算资源过剩，自动删除虚拟机来释放计算资源。
云中多用户以面向网络服务模式按照权限对一套或多套数据进行维护、管理、校核和开展潮流、暂稳、小干扰、短路电流等仿真计算功能。用户自助方式新应用申请所需要的各种资源，例如数据库、应用服务器、仿真计算、并行计算能力等资源，申请通过审批(人工审批或自动审批)后，资源通过云平台自动进行快速调配，减少了传统应用发布时硬件购买、环境准备、软件部署等过程。用户通过退订手动释放各种资源。
电力系统云仿真平台依据软件分层的原则，通过对典型仿真应用系统模型进行分类管理，将随需所变的业务和技术实现分开，即用户在实现业务的时候，不需要考虑硬件、操作系统、软件等软件架构平台技术细节。各类业务系统开发人员，可以充分利用云仿真平台开发复杂应用软件应用，关注的焦点在于业务逻辑和管理模式，而无需关心采用何种技术来实现，真正实现“按需即用、随需应用”。
本发明提供一种电力系统云仿真平台的运营管理方法，(如图1)电力系统云仿真平台包括云仿真资源管理系统和云仿真应用支持系统；所述方法包括以下步骤：
步骤1：构建云仿真资源管理系统；
步骤2：构建云仿真应用支持系统；
步骤3：确定电力系统云仿真平台安全性；
步骤4：电力系统云仿真平台的运营管理。
所述步骤1包括以下步骤：
步骤1-1：虚拟化物理资源；
将物理资源与操作系统分开，使得具有不同操作系统的多个虚拟服务器在同一物理服务器上独立运行，最大化的利用物理资源，即物理资源被多个虚拟服务器共享，并可通过虚拟服务器管理平台进行统一调配，极大地提高了服务器硬件利用率，并可有效地减少服务器购置及基础设施的投入；
虚拟化按其应用来分类，可以分为服务器虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化等，它是虚拟资源池化的基础，能够有效提高能源管理水平，帮助企业构建绿色数据中心。以服务器虚拟化为例，可分为寄居架构(典型代表为Linux Container、Docker)和裸金属架构(典型代表为Xen、KVM)两种架构，如图2所示；
虚拟化硬件资源的技术优势主要体现在以下几个方面：
(1)减少服务器的数量，提供一种服务器整合的方法，减少初期硬件采购成本。降低服务器占用空间、散热以及电力消耗等，进一步压缩成本。
(2)提高服务器资源的利用率，提高服务器计算能力。同时，简化服务器部署、管理和维护工作，降低管理费用。
(3)提高可用性，具备透明负载均衡、动态迁移、故障自动隔离、系统自动重构的高可靠服务器应用环境。同时，支持快速转移和复制虚拟服务器，提供一种简单便捷的灾难恢复解决方案。
(4)提高可靠性，在不中断用户工作的情况下进行系统更新。并且支持异构操作系统的整合，保证应用的持续运行。
步骤1-2：物理资源池化；
如图3所示，资源池是构建云仿真资源管理服务的基础，将包括计算、存储和网络的物理资源分别池化，组成计算资源池、存储资源池和网络资源池，为云仿真应用支持系统和云仿真应用服务系统提供虚拟计算能力、虚拟存储能力以及虚拟网络吞吐能力；
虚拟资源池的技术优势主要体现在以下几个方面：
(1)将应用与计算资源解耦合，使计算资源应用共享，克服IT系统资源应用的局限性。
(2)资源池的建设、配置、采购不再与具体项目捆绑。
(3)应用和物理资源界面清晰，运维和管理各司其职，责任明确。
(4)资源管理不再依赖于原有系统集成商，缩短需求响应时间。
(5)促进资源的合理应用，降低成本并提高效率。
步骤1-3：分布式存储构建；
将网络中不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能，实现分布式环境下的存储资源整合和存储服务管理；
分布式存储包括数据服务、数据整合、数据访问、数据交互、数据安全、成本控制和运
维管理；
(1)数据服务：提供高效的信息整合、交换、存贮与访问服务，将数据服务集中管理，集中升级，建立高效信息平台，为上层业务应用系统和管理系统提供数据源支撑。
(2)数据整合：按照统一的规范，将各类数据整合、集中，实现数据的集中统一管理，有效提高跨区域、跨部门的信息共享应用及管理效率。
(3)数据访问：提供文件数据的建立、查询、更新、复制、维护等功能，实现分布透明、查询优化、全局应用协调、全局执行并发控制、数据同步更新和恢复等。
(4)数据交互：通过数据的统一管理，形成合理的数据布局，减轻或减少服务终端的数据交互开销。
(5)数据安全：通过建设统一的数据接入、存储、访问与管理的安全体系，保证公司级数据资产的安全可靠。
(6)成本控制：利用分布式技术，减少硬件投入，挖掘硬件潜能，大大减少硬件投入。同时，集中管理闲置资源能力，集中优势资源，提高服务性能。
(7)运维管理：提高系统运维管理效率，极大方便了系统维护，大大降低了系统维护的成本，使集中维护，统一处理成为可能。
步骤1-4：构建云仿真资源管理操作系统；
如图4所示，使用Xen服务器虚拟化技术将服务器进行虚拟化，同时兼容VMware的vSphere虚拟化平台，构建云仿真资源管理操作系统，统一管理和分配资源；云仿真资源管理操作系统包括云仿真资源管理虚拟化管理中心CVM、云仿真资源管理统一运维平台COC、云仿真资源管理服务门户CSP。
(1)CVM基于Xen服务器虚拟化技术，面向管理员提供手动创建、删除、启停、恢复、挂起、迁移、VNC访问虚拟机等功能，满足用户对小规模私有云环境手动管理、服务的需求；CVM支持管理节点、Hypervisor、用户虚拟机等三级HA机制，将系统异常导致用户业务中断的影响降到最少；通过硬件平台、Hypervisor、特权虚拟机、用户虚拟机等多层次优化，最大程度提升Xen虚拟化平台的性能与稳定性，满足多种应用场景部署需求。
(2)COC基于CVM及VMware vCenter，实现对异构虚拟化平台灵活、统一的运维管理，满足用户对大中规模私有云环境运维管理、服务管理的需求；COC面向系统管理员、运维管理员等多种角色，实现云计算平台统一运维管理，为组织管理员、项目成员等不同级别的终端用户提供IaaS层云服务；通过物理资源分区模型，实现对服务器、存储、网络等硬件资源的统一、集中、可扩展性管理；提供负载均衡和节能环保的虚拟机创建、管理策略；提供基于Ukey的强身份认证功能。
(2-1)监控管理；
COC具有拓扑和监控功能，维护管理员通过分权分域功能，可以监控自己权限内的资源信息，掌握资源使用情况和设备健康状况。
支持管理员自定义监控统计项。支持多维度分类监控，方便用户管理使用：按监控对象所属的逻辑节点，按虚拟机的业务类型。
支持监控物理资源、虚拟资源的CPU、内存、硬盘等使用情况。
云资源管理系统：CPU/内存/存储平均占用率、故障服务器数量、虚拟机CPU/内存/存储资源分配情况等。
集群：CPU/内存平均占用率、故障服务器数量、虚拟机CPU/虚拟内存分配情况等。
服务器：CPU/内存/磁盘占用率、磁盘IO、网络流量、虚拟机数量、服务器基本信息等。
虚拟机：CPU占用率、内存占用率、运行状态、网络流入和流出流量、磁盘读写速率等。
交换机：端口状态、流量。
统计信息：服务器性能趋势、虚拟资源分配统计等。
(2-2)拓扑管理；
支持拓扑自动发现系统资源。
支持以拓扑图的形式展示资源、资源关系及状态，状态包括正常和故障等情况。资源包括集群、服务器、虚拟机、存储。
(2-3)告警管理；
故障管理是确保系统正常运行的重要活动，包括：系统故障预防设计、故障检测和处理。告警管理是故障管理的重要部分。并提供Email和短信通知告警功能。
(2-4)日志管理；
日志管理包括日志记录、查看、审计。支持的日志包括操作日志/系统运行日志和黑匣子日志；
操作日志：管理员访问运维管理平台日志，即管理员的操作日志，包括管理员登录、修改配置、查看告警监控等所有用户操作的日志。
黑匣子日志：用于业务和系统异常的故障定位。
(2-5)统计报表管理；
系统支持各种统计报表和运行分析报告。
(2-6)用户管理；
系统支持对用户进行访问控制，支持用户组、分权、密码管理，便于维护团队内分职责共同有序地维护系统。
支持设置密码策略，确保密码的保密性。例如：密码长度、密码是否含特殊字符、密码有效时长等。
(2-7)配置管理；
配置管理支持初始配置和配置调整，配置的保存和备份，包括网络、告警、对接、业务等。
(2-8)软件管理；
软件系统具有如下特点：
a)软件预安装和预置；软件自动化批量安装；
b)用户虚拟机软件：通过模板方式，创建虚拟机并安装应用软件，且支持批量创建虚拟机，大大减少了用户操作和操作难度。
c)升级、打补丁及回退自动化：支持升级、打补丁有工具支撑，实现了自动化健康检查、分发软件、升级/打补丁、校验、回退。且支持静默升级，即升级/打补丁不影响业务。
(2-9)虚拟机运维管理；
包括虚拟机生命周期管理、虚拟机操作管理、虚拟机资源调整、远程诊断虚拟机；
虚拟机生命周期管理：创建、删除、暂停。
虚拟机操作管理：启动、关闭、重启、自动休眠、迁移和查看虚拟资源的使用情况，包括：虚拟计算、存储、网络资源。
虚拟机资源调整：vCPU个数、内存、网卡、磁盘挂载和卸载等。
远程诊断虚拟机：通过云操作系统运维管理系统上的虚拟机登录功能，可以远程诊断虚拟机。
(3)CSP基于COC构建云计算服务门户，实现基础的BSS系统及服务门户功能，满足用户构建公有云平台的需求；实现云计算中心各类服务的定义、发布、申请、审批、计费、扣款、报表、告警等功能，服务包括虚拟机计算服务、虚拟存储服务、虚拟网络服务以及第三方应用服务；CSP作为公司云计算相关软件的方案集成平台与定制化研发平台。
(3-1)自助业务发放流程；
用户通过自助门户访问服务模板目录，根据企业应用需求，制作虚拟机模板、上传应用软件包、设计服务模板，发布服务模板。
在服务模板发布后，用户通过向导式应用创建流程创建应用，包括填写应用基本信息，配置应用网络及应用参数，选择应用的管理员，最后快速部署应用。
(3-2)应用模板与自动化部署；
为了增强企业业务敏捷性，以快速适应未来多变的业务环境，将云资源(计算、存储、网络和应用软件)抽象为模板数据单元，通过基于图形化拖拽方式设计应用模板与一键式应用部署，极大提升应用上线速度和可靠性。
所述步骤2具体包括以下步骤：
步骤2-1：通用中间件集成；
利用通用中间件屏蔽底层不同服务器以及操作系统之间的差异性，实现统一的计算平台和运行环境，对之上的应用程序提供一致的平台系统服务支持接口，然后通过应用服务器的集群虚拟化和动态配置特性，形成按需分配的资源管理虚拟化层；集成的服务器包括应用服务器和数据库服务器，应用服务器主要为Tomcat；数据库服务器包括Oracle、MySQL和Redis；其中Tomcat、MySQL和Redise利用了虚拟化集成技术，Oracle利用了非虚拟化集成技术。
步骤2-2：电力系统仿真计算服务化；
利用电力系统仿真计算服务化技术，对仿真计算核心程序进行WebService化，通过将C++编写的核心程序发布为WebService的方式，提供通过网络远程调用的基础。为了能够适应仿真计算可变的负载情况，通过在计算节点前增加负载均衡节点，由负载均衡节点统一向外发布Webservice服务，访问该服务后会向待计算任务队列中加入新的任务，各个计算节点通过抢占的方式得到任务，平台可以动态监测整体计算节点的负载情况，并可以对计算节点资源进行动态伸缩；
步骤2-3：云仿真计算数据管理构建；
基于统一数据建模和分布数据交换标准，按照流程接收、校核、存储并管理电力系统计算分析相关数据，包括现状电网和规划电网，不仅满足调度运行的要求，还满足规划设计的要求，除提供计算分析相关数据外，还提供2～3年滚动计算数据；
实现云仿真数据访问服务接口规范和标准，实现不同电压等级电网数据模型的统一有效管理，降低模型转化过程中的数据错误和数据损失，采用统一规范的电网模型标准和计算数据标准。数据模型采用IEC CIM国际标准，稳态数据交换采用E格式规范，暂态计算数据由于国内外没有正式的标准，采用国内广泛应用的事实标准即电力系统分析综合程序(PSASP)的数据格式。通用的云服务接口和良好的数据交换标准，可以实现仿真应用和数据平台之间、数据平台之间良好的数据交互，保证数据在全网范围内可见、共享。
对计算数据提供多元化的管理服务手段，包括数据比对，数据上传下载，数据校核，电
网模型数据拼接分割等。
数据管理实现对数据修改，删除，查看，以及各种计算参数的设置等丰富的访问编辑功能和服务，基础数据库、潮流计算数据库、暂稳计算数据库以及其他数据管理维护功能和服务。
数据管理提供地理图，单线图的编辑功能，和psasp7.0一致。包括新建图形、编辑图形、保存图形、删除图形等。正常运行时用户在线编辑图形，将图形保存在服务器侧。
数据管理还提供日志系统，记录下系统运行和用户操作所产生的行为，并按照规范写入日志数据表中。维护人员可以使用日志系统所记录的信息分析系统错误原因，用户使用系统的情况，优化和改进系统。
数据管理主要实现对不同用户的不同工程数据进行管理，包括工程数据的修改，删除，查看，以及各种计算参数的设置等等，该平台是采用J2EE技术，通过Web向用户提供各种数据管理的功能。
数据管理主要实现基础数据库、潮流计算数据库、暂稳计算数据库以及其他数据管理维护功能。
基础数据维护主要实现对基础数据库中元件数据和参数数据的维护，包括数据组维护、参数数据维护、区域分区厂站维护、典型参数导入、元件数据维护、数据导出、基础数据检查、基准值修正等功能。
潮流计算数据维护包括潮流作业管理、潮流数据修改、计算参数设置、潮流结果统计、数据刷新回存、潮流结果输出等功能。数据整体刷新功能是按作业定义从基础数据库中重新抽取数据，以刷新该潮流作业计算数据，其作用是：一方面能把对基础数据库的修改反映到该计算作业中来；另一方面，曾通过“数据修改”按钮所做的修改，也被作废。
暂稳计算数据维护包括暂稳作业管理、暂稳数据修改、计算参数设置、暂稳结果统计、数据刷新回存、暂稳结果输出等功能。
对于记录复制、记录显示设置、记录列替换、记录输出、基本查找、数据筛选、记录排序、文字查找等数据维护功能，系统以组件的方式实现，从而在不同数据维护模块中共用。
步骤2-4：构建并行计算服务；
基于云仿真资源管理系统提供虚拟机集群，部署安装并行计算平台，对外开放SOAP接口，提供并行计算服务。
并行计算是在串行计算的基础上演变而来，是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，它是实现高性能、高可用计算机系统的主要途径。并行计算模拟自然世界中一个序列中含有众多同时发生的、复杂且相关事件的事务状态，简单而言，并行计算就是在并行计算机上所做的计算。
并行计算机的体系结构模型是对并行计算机硬件层次的抽象，包含系统类型和系统结构两方面，通过并行编程框架实现计算解耦合和资源的合理配置，快速解决大型且复杂的计算问题，如图5所示。
并行计算的技术优势主要体现在以下几个方面：
(1)分布式架构下构建并行计算体系，提高面向海量数据处理的计算效率。
(2)通过计算任务的分解和计算结果的整合提高数据处理的并发性，同时简化并行编程难度。
(3)提供高效、灵活、易扩展的计算服务能力定制化开发，满足智能电网应用中计算模式
发展的需求。
云仿真安全主要包括两个方面：基于基础设施即服务层的安全管理模块，以及整体云仿真平台架构设计的安全策略。
云安全管理模块可以对各类网络安全设施进行统一管理，并对系统运行状态、异常事件等各种安全事件进行记录、维护。系统具有模块化、易部署、易使用、易升级的特点，各个模块既可以同时使用，也可以根据需要选择性使用，能够满足云计算中心的安全管理、安全防护及运维管理的需求，尽可能地消除或降低云仿真平台的安全风险，满足不同安全等级用户对云安全的要求。
所述步骤3中，电力系统云仿真平台安全性包括数据安全性、网络安全性、应用程序安全性和身份认证管理安全性。
(1)在单个物理机上安装操作系统后再部署应用系统，在应用系统和物理资源层之间加入IaaS层，保证数据安全性；使用虚拟化技术和利用云计算平台所带来的如HA(High Available)等功能，提供应用所处的系统的高可靠性，保障数据的安全。如资源池中一个物理设备的损坏，不会导致某一个系统不可用，并可在极短的时间内进行在线迁移。同时通过云仿真平台，利用虚拟机间的隔离性，其上的虚拟机资源拥有自己独立的存储空间、CPU使用权、内存空间、网络传输通道等，所以不会引起数据的混合和丢失。
(2)通过在虚拟机或物理机之间设置VLAN加强系统内部的网络隔离，并设置云仿真平台内每个虚拟机或物理机的QoS策略，保证网络安全性；加强网络传输的安全性，在传输协议中使用SSL加密传输等，提高云仿真平台的网络安全性。同时也可以引入传统方式的防火墙，安全网关等软硬件设备，加强网络安全。
(3)通过电力系统云仿真平台设置物理机和虚拟机的HA，保证应用程序安全性；在一个设置了应用程序HA的场景中，如果所监测的应用程序停止了服务或服务程序出现问题，云仿真平台通过监控系统感知到后，首先会尝试在同一虚拟机或系统中再次启动该程序；如果应用程序在指定尝试次数或时间后仍无法恢复，则通过其他环境中启动一个相同服务的方式来继续提供服务。
(4)通过用户名和密码的认证方式，保证身份认证管理安全性；对密码规则严格要求，例如必须同时使用大小写字母和数字，增强密码强度，可以减少暴力破解所带来的一些风险，进一步提高用户认证安全性。此外，还可以通过连接用户环境中已有的域名认证方式，由于域用户是通过一些安全措施加强认证管理的，而云仿真平台也可以通过域认证方式进行系统的身份认证管理。
电力系统云仿真平台有一套完整的监控系统，以及用户使用的日志审计系统。通过云仿真平台的监控系统，可以实时监测云仿真平台中各项资源与服务的状态。可以通过监控界面直观的观察CPU、内存、网络I/O、会话数、请求数、线程数等各项指标。通过观察这些指标，可以快速定位系统问题以及预判断系统的瓶颈。云仿真平台提供一套完整的日志审计功能，通过该功能模块可以追溯所有用户在某个时间段的所有操作，根据操作记录来约束用户的合规性操作。所有的监控信息都可以通过云仿真平台导出到本地，方便管理员进行离线分析与备份。
利用云计算技术构建的电力系统云仿真数据中心可以对外提供电网主设备参数、运行方式、电网规划等仿真数据服务，通过云接口为仿真计算提供计算分析数据，允许用户在云中对数据协作维护和管理，满足电网仿真计算精度及质量可靠性，也使仿真数据公开、标准、
可用、易用，以云方式统一推广和使用，可以较快的促进全网或全省的电网计算分析水平和电网安全稳定水平。
改变用户使用计算分析软件模式，将计算分析软件作为服务的方式，允许用户通过网络访问计算分析服务。同时仿真数据云中存储，在云端允许多个用户共享、协同的使用云中数据，多用户也可以形成良好互动，对于分区电网分区权限操作，需要大量工作协调的方式计算和安全校核都具有非常大的意义；仿真云计算中心可以提供PSASP和PSD等各种核心计算功能，其并行计算特性，又使得大批量快速计算的需求很容易得到满足，在提供良好计算支持灵活性的同时，又可以为用户节省硬件成本。
云仿真应用开发测试和运营环境可以提供仿真业务敏捷性，简化测试和发布环境，实现测试到发布环境的无缝切换，缩短了用户产品和应用的开发周期。
整个平台可分为两类角色，系统管理员、系统开发者。
系统管理员：审批用户注册、应用发布；注册内外部集成服务及中间件服务。管理资源的可用性。
系统开发者：开发并提交应用、制定应用运行策略；申请服务资源，制定服务调度策略。
所述步骤4包括以下步骤：
步骤4-1：管理员运营管理；
云仿真平台的管理员可以通过云仿真平台可视化页面，进行类似于电商对服务(商品)的上下线操作，支持目录管理与套餐打包销售，向用户提供动态可伸缩、高可靠、自服务、可监控的云仿真应用支持。
管理员运营管理包括资源池管理、服务管理、服务目录管理、用户管理和日志审计管理；
(1)通过资源池管理实现对Oracle、Mysql、Redis、Tomcat、仿真计算router节点和仿真计算节点的管理；
资源池是在创建平台服务的过程中自动创建的。创建平台服务的过程中可以选择管理资源的类型，资源池可以管理物理机资源，也可以管理虚拟机资源。这些资源可以是安装了特定应用的虚拟机或物理机，也可以是未安装应用的裸虚拟机。
对于管理虚拟机资源的资源池，资源池中被管理的虚拟机是根据创建平台服务时选择的虚拟机配置及虚拟机模板创建完成的。资源池可以根据预先设定的资源池自动伸缩策略，动态维护资源池中可用虚拟机的数量。同时也可以将自动伸缩策略关闭，手动向资源池中添加虚拟机，或是将资源池中的虚拟机进行手动销毁。
对于管理物理机资源的资源池，资源池中的资源无法进行自动伸缩，只能通过手动注册的方式向资源池中添加虚拟机，或是选择需要未分配的物理机，将其从资源池中移除。
(2)通过服务管理实现平台服务管理和业务服务管理；
平台服务：这种服务为组成应用的最基础服务，服务安装在虚拟机或者物理机上。对于虚拟机，服务已经被包含在虚拟机模板中，创建出的虚拟机资源已经包含平台服务并可以正常使用。对于物理机，平台服务需要进行手动安装，注册到物理机资源池后可以被正常使用。电力系统云仿真平台服务主要包括：数据库服务：Oracle、Mysql；应用服务器服务：Tomcat；NoSql服务：Redis；仿真计算服务：仿真计算router节点、仿真计算计算节点。
业务服务：创建业务服务主要有两种方式，①将其他系统中的服务集成到云仿真平台中；②通过申请平台服务资源池中的资源，将多种平台服务组成为更高级的服务，这种服务多采用webservice的形式发布。电力系统云仿真平台业务服务主要包括：仿真计算服务、并行计
算服务。
除了在云仿真平台中预制平台服务及业务服务基础上，管理员可以根据自身应用的需要向平台中添加平台服务和业务服务。
(3)通过服务目录管理实现中间件服务管理和集成服务管理；中间件服务包括关系型数据库、非关系型数据库和应用服务器，集成服务主要是对企业内部原有能力的集成；
(4)通过用户管理实现用户信息管理、角色信息管理和组织信息管理；通过用户管理界面实现包括人员的添加、修改、删除和授权操作的用户信息管理；通过角色管理界面实现包括用户角色的自定义、增加、删除和修改的角色信息管理；通过组用户管理界面，实现包括对组织成员的添加、修改和删除的组织信息管理；
(5)通过日志审计管理实现对各类用户的创建、删除和配置操作进行审计，审计内容包括操作类型、操作内容、操作时间和操作者。
(6)DashBoard主页面；
DashBoard主页面监控显示系统服务信息统计图、资源池使用概况、平台健康状态和平台的所有告警健康。其中：
服务信息：详细说明注册用户数、Hypervisor总数、物理机总数、虚拟机总数、SaaS应用总数以及每秒在线SaaS应用请求总数、内存剩余率和存储剩余率；
资源池使用说明：每一种资源为一个圆柱体，在一种资源里用三种不同颜色来分别表示已占用、未占用和未创建，给人一种直观概念；
平台健康状态：显示物理机资源池占用率和虚拟机资源池占用率，同时给出该平台运行状态的一个评估；
平台告警监控：记录显示告警信息，包括告警等级信息、告警类型、告警位置、发生时间以及处理状态等信息。
(7)应用自动伸缩；
a)弹性伸缩组；
应用自动伸缩是对弹性伸缩组的资源进行扩充或减少。
弹性伸缩组是一组适用于相同伸缩策略的虚拟机的集合。弹性伸缩组中的虚拟机都是同质的，用户可以针对弹性伸缩组设置弹性伸缩策略。系统会根据自定义的弹性伸缩策略对弹性伸缩组进行资源的控制，包括对弹性伸缩组的“伸”和“缩”。
主要是对组内虚拟机的操作。伸就是对虚拟机进行创建，启动，唤醒等操作，缩就是对虚拟机进行删除，关机，休眠等操作。其实际目的就是通过对虚拟机的资源的控制，达到对伸缩组所使用资源的控制，进而到达对应用所占资源的控制。
b)弹性伸缩策略；
作用于弹性伸缩组的自动伸缩策略。可根据自定义监控条件，自动触发弹性伸缩组的扩容、减容。管理弹性伸缩组内部的资源调整，保证应用的健康运行。
弹性伸缩策略是核心，是引擎。弹性伸缩组的资源的伸缩都是弹性伸缩策略进行控制。
管理员在定义弹性伸缩策略时，分为两部分，定义触发条件和应用操作。触发条件是由监控指标构成，当前监控指标包括：CPU占用率(％)、内存占用率(％)、磁盘流入(KB/S)、磁盘流出(KB/S)、网络流入(KB/S)、网络流出(KB/S)
c)应用自动伸缩；
应用自动伸缩其实就是伸缩策略作用于伸缩组，对资源进行实时调整的过程。
应用创建完成后，弹性伸缩组和弹性伸缩策略也创建完成。此时弹性伸缩策略运行过程，会根据设置的监控指标实时的监控弹性伸缩组的资源负载情况。
当弹性伸缩组的资源负载满足弹性伸缩策略定义的条件时，弹性伸缩策略就会触发弹性伸缩组进行伸缩，进行资源的调整。
d)应用间资源共享策略；
应用间资源的共享是通过组间策略达到的。
组间策略：不同应用弹性伸缩组间的组间资源共享策略。管理一个资源池内，各个弹性伸缩组之间的的资源分配及抢占。保证整个资源池的健康运行。对于无伸缩组、不参与抢占的应用，不在管理范围之内，不会对业务做任何操作。组间资源共享策略可以和弹性伸缩组的自动伸缩策略合并使用，满足多应用间的资源的弹性设置需求；管理员通过设置组间共享策略，设置此组间共享策略所在资源池的资源预留值，同时需要设置对不同应用的弹性伸缩组的资源使用，当系统检测到资源池的资源少于资源预留值的时候，就会从优先级低的应用的伸缩组开始回收资源，以保证高优先级的应用申请资源的时候，资源池内有足够的资源进行分配。
组间策略的另外一种使用方式，是结合计划任务使用，从而到达资源分时占用的目的。组间策略提供了设置弹性伸缩组的资源使用上限的配置。这样当一个弹性伸缩组资源使用上限设置比较小的时候，组间策略运行后，会强制此弹性伸缩组的资源占用降到上限以下，从而达到资源强制回收的目的。
e)资源分时复用；
系统提供资源分时复用的能力。分时复用是通过计划任务Schedule Task完成的。
计划任务策略：计划任务策略需要结合组间策略和弹性伸缩策略使用，共同达到资源分时复用的目的。主要是结合组间策略使用。
计划任务分为两种：
一次性任务，任务在某个时刻执行，只执行一次就结束。
周期性任务，任务可以设置周期性执行，如一天，一周等。
管理员可以根据自己的需要设置不同的计划任务。
管理员可以定义不同的计划任务，在不同的时间段运行不同的组间策略。而这些组间策略根据业务的需要设置伸缩组的资源使用上限，这样就可以在不同的时间强制伸缩组进行资源的回收，从而使需要释放资源的应用强制的释放资源，使需要使用资源的应用使用资源。达到资源分时复用的目的。
步骤4-2：用户使用电力系统云仿真平台，包括应用管理、服务申请、资产管理、用户注册、监控管理、告警管理、报表管理、应用服务器服务、数据库服务、仿真计算服务和计算数据服务。
(1)用户将自己申请的资产进行组合形成应用对外提供服务，实现应用管理，应用创建时需要填入应用信息、应用使用资产信息和应用自动伸缩策略信息；
自动伸缩策略的参数如下所示：
测量指标选择：选择用于自动伸缩的监控指标；
扩展前指标阈值：扩展时的测量指标阈值；
判断方式：选择大于等于或者小于等于；
扩展实例数：满足阈值条件之后，一次扩展的实例个数；
扩展实例数上限：总共可以扩展的实例数；
收缩前指标阈值：收缩时的测量指标阈值；
收缩实例数：满足阈值条件之后，一次收缩的实例个数；
收缩实例数下限：最小实例数。
(2)将平台服务和业务服务发布为服务目录，供普通用户申请使用，实现服务申请；
上架的服务可以提供申请，下架的服务将不在用户申请界面中显示，普通用户只能申请所属用户组有权申请的平台服务和业务服务，一次只能申请一个服务实例，申请时需要输入如下信息：
资产名称；根据应用配置自动生成的个性化输入项目(支持生成输入框和下拉框)。
服务申请提交后，根据服务目录设定的是否审批的属性，决定是否要经由管理员审批后再从资源池中获取资源用于分配。
对于平台服务，普通用户可以多次进行申请，但所申请的资源占资源池中资源总数的百分比不能超过设定的总申请数百分比上限。
对于业务服务，同一个用户只能申请同一个服务一次。
(3)通过资产管理实现对MySql资产、Oracle资产和Redis资产的管理；
在资产管理界面可以显示资产的使用帮助信息，帮助信息的内容是由资产所属平台服务
决定的。同时平台服务的种类也决定了对资产可以进行哪些操作。
对于所有资产，都可以进行归还和修改名称的操作；对于虚拟类型的资产可以进行VNC
访、启动虚拟机、停止虚拟机的操作。
(4)用户在登录前，通过填写响应信息向系统注册，用户在没有注册前不能进行登录，注册后成为用户设定角色后，用户可以登录系统；
(5)通过监控管理实现对主机视图、资源池视图、用户视图和应用视图的监控；
主机视图：展示底层使用的hypervisor的监控指标。主要包括CPU使用率，内存使用率等；
资源池视图：展示系统中所有的资源池，点击资源池后会展示资源池所包含的服务实例，点击某个服务实例会显示服务实例对应的指标；
用户视图：展示用户和资产间的关系，点击具体资产后会显示出该资产关联的指标信息；
应用视图：展示应用和资产间的关系，点击具体资产后会显示出该资产关联的指标信息。
(6)通过告警管理实现对告警IP、告警等级、告警原因、告警发生时间、恢复时间、处理状态、详细信息、告警发生指标名称、告警发生指标值、告警发生阈值、告警条件和告警原因的管理；管理员可以查看平台中hypervisor的告警信息也可以查看虚拟机的告警信息；普通用户只能查看已申请资产的告警信息。
(7)通过报表管理实现对占用资源统计报表、在线运行时长报表和历史申请数量报表的管理；通过报表，管理员可以更好地掌握整个系统平台的运行状况，以及为系统未来进行一个更好的规划。目前格式主要支持HTML、EXCEL、PDF格式。
(8)创建应用时自动申请Nginx服务器作为负载均衡，通过自动修改Nginx服务器和Tomcat服务器的配置，完成应用的创建，实现应用服务器服务；
(9)通过在电力系统云仿真平台上自动部署数据库实现数据库服务，数据库类型包括Mysql、Oracle和Redis；Mysql和Redis部署在虚拟机资源池中，Oracle部署在物理机资源池中；
(10)通过在电力系统云仿真平台上自动部署仿真计算实现仿真计算服务；仿真计算服务由仿真计算的路由平台服务和计算平台服务完成；在云仿真平台上实现将仿真计算服务发布为潮流、暂稳、电压稳定、短路、小干扰等仿真计算核心算法的服务目录，供用户申请仿真计算服务时使用。
(11)在电力系统云仿真平台上以虚拟机的方式完成计算数据服务；以计算数据服务资源池的方式维护已部署的服务节点。资源池以轮选方式选择服务节点。在云仿真平台上实现计算数据服务软件功能调用，为用户提供数据上传、下载服务，提供数据比对、校核、转换等服务。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，所属领域的普通技术人员参照上述实施例依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (8)
- 一种电力系统云仿真平台的运营管理方法，其特征在于：所述电力系统云仿真平台包括云仿真资源管理系统和云仿真应用支持系统；所述方法包括以下步骤：步骤1：构建云仿真资源管理系统；步骤2：构建云仿真应用支持系统；步骤3：确定电力系统云仿真平台安全性；步骤4：电力系统云仿真平台的运营管理。
- 根据权利要求1所述的电力系统云仿真平台的运营管理方法，其特征在于：所述步骤1包括以下步骤：步骤1-1：虚拟化物理资源；将物理资源与操作系统分开，使得具有不同操作系统的多个虚拟服务器在同一物理服务器上独立运行，最大化的利用物理资源，即物理资源被多个虚拟服务器共享，并可通过虚拟服务器管理平台进行统一调配；步骤1-2：物理资源池化；将包括计算、存储和网络的物理资源分别池化，组成计算资源池、存储资源池和网络资源池，为云仿真应用支持系统和云仿真应用服务系统提供虚拟计算能力、虚拟存储能力以及虚拟网络吞吐能力；步骤1-3：分布式存储构建；将网络中不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能，实现分布式环境下的存储资源整合和存储服务管理；分布式存储包括数据服务、数据整合、数据访问、数据交互、数据安全、成本控制和运维管理；步骤1-4：构建云仿真资源管理操作系统；使用Xen服务器虚拟化技术将服务器进行虚拟化，同时兼容VMware的vSphere虚拟化平台，构建云仿真资源管理操作系统，统一管理和分配资源；云仿真资源管理操作系统包括云仿真资源管理虚拟化管理中心、云仿真资源管理统一运维平台和云仿真资源管理服务门户。
- 根据权利要求1所述的电力系统云仿真平台的运营管理方法，其特征在于：所述步骤2具体包括以下步骤：步骤2-1：通用中间件集成；利用通用中间件屏蔽底层不同服务器以及操作系统之间的差异性，实现统一的计算平台和运行环境，对之上的应用程序提供一致的平台系统服务支持接口，然后通过应用服务器的集群虚拟化和动态配置特性，形成按需分配的资源管理虚拟化层；集成的服务器包括应用服务器和数据库服务器，应用服务器主要为Tomcat；数据库服务器包括Oracle、MySQL和Redis；步骤2-2：电力系统仿真计算服务化；通过在计算节点前增加负载均衡节点，由负载均衡节点统一向外发布Webservice服务，访问该服务后会向待计算任务队列中加入新的任务，各个计算节点通过抢占的方式得到任务，平台可以动态监测整体计算节点的负载情况，并可以对计算节点资源进行动态伸缩；步骤2-3：云仿真计算数据管理构建；基于统一数据建模和分布数据交换标准，按照流程接收、校核、存储并管理电力系统计算分析相关数据，包括现状电网和规划电网，不仅满足调度运行的要求，还满足规划设计的要求，除提供计算分析相关数据外，还提供2～3年滚动计算数据；步骤2-4：构建并行计算服务；基于云仿真资源管理系统提供虚拟机集群，部署安装并行计算平台，对外开放SOAP接口，提供并行计算服务。
- 根据权利要求1所述的电力系统云仿真平台的运营管理方法，其特征在于：所述步骤3中，电力系统云仿真平台安全性包括数据安全性、网络安全性、应用程序安全性和身份认 证管理安全性。
- 根据权利要求4所述的电力系统云仿真平台的运营管理方法，其特征在于：在单个物理机上安装操作系统后再部署应用系统，在应用系统和物理资源层之间加入IaaS层，保证数据安全性；通过在虚拟机或物理机之间设置VLAN加强系统内部的网络隔离，并设置云仿真平台内每个虚拟机或物理机的QoS策略，保证网络安全性；通过电力系统云仿真平台设置物理机和虚拟机的HA，保证应用程序安全性；通过用户名和密码的认证方式，保证身份认证管理安全性。
- 根据权利要求1所述的电力系统云仿真平台的运营管理方法，其特征在于：所述步骤4包括以下步骤：步骤4-1：管理员运营管理，包括资源池管理、服务管理、服务目录管理、用户管理和日志审计管理；步骤4-2：用户使用电力系统云仿真平台，包括应用管理、服务申请、资产管理、用户注册、监控管理、告警管理、报表管理、应用服务器服务、数据库服务、仿真计算服务和计算数据服务。
- 根据权利要求6所述的电力系统云仿真平台的运营管理方法，其特征在于：所述步骤4-1中，通过资源池管理实现对Oracle、Mysql、Redis、Tomcat、仿真计算router节点和仿真计算节点的管理；通过服务管理实现平台服务管理和业务服务管理；通过服务目录管理实现中间件服务管理和集成服务管理；中间件服务包括关系型数据库、非关系型数据库和应用服务器，集成服务主要是对企业内部原有能力的集成；通过用户管理实现用户信息管理、角色信息管理和组织信息管理；通过用户管理界面实现包括人员的添加、修改、删除和授权操作的用户信息管理；通过角色管理界面实现包括用户角色的自定义、增加、删除和修改的角色信息管理；通过组用户管理界面，实现包括对组织成员的添加、修改和删除的组织信息管理；通过日志审计管理实现对各类用户的创建、删除和配置操作进行审计，审计内容包括操作类型、操作内容、操作时间和操作者。
- 根据权利要求6所述的电力系统云仿真平台的运营管理方法，其特征在于：所述步骤4-2中，用户将自己申请的资产进行组合形成应用对外提供服务，实现应用管理，应用创建时需要填入应用信息、应用使用资产信息和应用自动伸缩策略信息；将平台服务和业务服务发布为服务目录，供普通用户申请使用，实现服务申请；通过资产管理实现对MySql资产、Oracle资产和Redis资产的管理；用户在登录前，通过填写响应信息向系统注册，用户在没有注册前不能进行登录，注册后成为用户设定角色后，用户可以登录系统；通过监控管理实现对主机视图、资源池视图、用户视图和应用视图的监控；通过告警管理实现对告警IP、告警等级、告警原因、告警发生时间、恢复时间、处理状态、详细信息、告警发生指标名称、告警发生指标值、告警发生阈值、告警条件和告警原因的管理；通过报表管理实现对占用资源统计报表、在线运行时长报表和历史申请数量报表的管理；创建应用时自动申请Nginx服务器作为负载均衡，通过自动修改Nginx服务器和Tomcat服务器的配置，完成应用的创建，实现应用服务器服务；通过在电力系统云仿真平台上自动部署数据库实现数据库服务，数据库类型包括Mysql、Oracle和Redis；Mysql和Redis部署在虚拟机资源池中，Oracle部署在物理机资源池中；通过在电力系统云仿真平台上自动部署仿真计算实现仿真计算服务，仿真计算服务由仿真计算的路由平台服务和计算平台服务完成；在电力系统云仿真平台上以虚拟机的方式完成计算数据服务。
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