大数据视角下相近SCD文件的差异分析方法

李劲松; 童晓阳; 张炜; 李文琢; 赵娜

doi:10.7500/AEPS20200630007

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大数据视角下相近SCD文件的差异分析方法

工程应用 | 更新时间：2025-06-16

- 大数据视角下相近SCD文件的差异分析方法
- Analysis Method for Difference of Similar SCD Files from the Perspective of Big Data
- 电力系统自动化-方正平台 2021年45卷第4期页码：164-171
- 作者机构：
  
  1.电力调度自动化技术研究与系统评价北京市重点实验室（中国电力科学研究院有限公司），北京市 100192
  2.西南交通大学电气工程学院，四川省成都市 610031
- 作者简介：
  
  李劲松(1981—)，男，硕士，高级工程师，主要研究方向：电力系统自动化检测技术、调度自动化系统业务安全防护技术。E-mail：lijinsong@epri.sgcc.com.cn
  童晓阳(1970—)，男，通信作者，博士，副教授，博士生导师，主要研究方向：电网故障诊断、广域后备保护、智能变电站、能源互联网。E-mail：xytong@swjtu.cn
  张炜(1980—)，男，硕士，高级工程师，主要研究方向：电力系统自动化检测技术、电力自动化采集与控制技术。
- 基金信息：
- DOI：10.7500/AEPS20200630007
  中图分类号：
- 收稿日期：2020-06-30，
  
  修回日期：2020-09-10，
  
  网络出版日期：2020-10-30，
  
  纸质出版日期：2021-02-25
- 稿件说明：
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李劲松,童晓阳,张炜等.大数据视角下相近SCD文件的差异分析方法[J].电力系统自动化,2021,45(4):164-171.

LI Jinsong,TONG Xiaoyang,ZHANG Wei,et al.Analysis Method for Difference of Similar SCD Files from the Perspective of Big Data[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(4):164-171.
李劲松,童晓阳,张炜等.大数据视角下相近SCD文件的差异分析方法[J].电力系统自动化,2021,45(4):164-171. DOI： 10.7500/AEPS20200630007.

LI Jinsong,TONG Xiaoyang,ZHANG Wei,et al.Analysis Method for Difference of Similar SCD Files from the Perspective of Big Data[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(4):164-171. DOI： 10.7500/AEPS20200630007.

摘要

为了解决同一个或不同变电站配置描述（SCD）文件中虚连接差异比较、虚连接规范性检查等问题，文中收集大量历史SCD文件构建历史SCD文件数据库。采用电压等级匹配与字符串相似度匹配算法RKR-GST结合，在历史SCD文件数据库中智能搜索同站或不同站相近的SCD文件，对两个相近SCD文件的虚连接快速比对，发现虚连接差异及错配、漏配。再对两个相近SCD文件全面比对，比较两侧SCD文件中各级节点，采用标签名与关键属性值，交叉查找两侧节点，发现新增、删除、非主键属性不同等差异。对影响虚连接质量的几个关键点进行校验，检查虚连接中引用虚端子的有效性与一致性，从而发现虚端子未被正确引用、虚端子类型不匹配等问题。从概述到各类细节，分类给出各差异点的对比结果，帮助交叉查错。实际变电站应用表明，该方法能够有效提高相近SCD文件差异分析的准确性和工作效率。

Abstract

To solve the problems of difference comparison and standard conformity for virtual connections inspection in the same or different substation configuration description (SCD) files

a large number of historical SCD files are collected to construct a historical SCD file database. Using the combination of the voltage level matching algorithm and the string similarity matching algorithm based on RKR-GST (running Karp-Rabin greedy string tiling)

the similar SCD files in the same or different substations can be intelligently searched in the historical SCD file database. The virtual connections of two similar SCD files are quickly compared to find the differences

mismatch and misconfiguration. The two similar SCD files are then comprehensively compared

especially the nodes at all levels in the SCD files on both sides. During the process

the tag name and the key attribute value are used to cross-check the nodes on both sides and find the differences in addition

deletion

and non-primary key attributes. In addition

several key points that affect the quality of virtual connections are checked

and the validity and consistency of the virtual terminals referenced in the virtual connections are also checked

to identify the potential problems of non-valid reference and type mismatches of virtual terminals. From the overview to the various details

the comparison results of each difference point are given categorically to help cross-check errors. The actual substation application shows that the proposed method can effectively improve the accuracy and work efficiency of the difference analysis of similar SCD files.

关键词

Keywords

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