智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)應(yīng)用分析

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摘要：電視是人們生產(chǎn)生活中的重要構(gòu)成，將數(shù)據(jù)處理技術(shù)用于智能電網(wǎng)領(lǐng)域中，能較明顯的提升電力企業(yè)的服務(wù)水平，為電網(wǎng)事業(yè)穩(wěn)定、持續(xù)發(fā)展提供可靠的技術(shù)支持。文章在闡述智能電網(wǎng)概念與特征的基礎(chǔ)上，解讀智能電網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)處理技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀，從技術(shù)層面上構(gòu)建符合智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)處理特征的架構(gòu)，從數(shù)據(jù)采集、存儲、處理及信息呈現(xiàn)四個層面探究技術(shù)實現(xiàn)方法，以供同行參考。

關(guān)鍵詞：智能電網(wǎng)；數(shù)據(jù)處理；關(guān)鍵技術(shù)；技術(shù)方法

引言

經(jīng)濟社會快速發(fā)展、科技進步對電力行業(yè)的運營發(fā)展起到強大助推作用，早在2003年美國就提出智能電網(wǎng)的概念，后續(xù)幾年中其得到了很多企業(yè)與研究機構(gòu)的高度重視，智能電網(wǎng)技術(shù)日益充實與完善。智能電網(wǎng)嘗試采用高端數(shù)據(jù)處理與通信技術(shù)，升級改造傳統(tǒng)電網(wǎng)各流程，使其踐行綠色、經(jīng)濟、高效的發(fā)展路線，促進電網(wǎng)與廣大用戶群體間電能及信息資源的雙向流通過程[1]。智能電網(wǎng)運作過程中形成了大量數(shù)據(jù)需要綜合處理與分析。鑒于此，應(yīng)不斷完善數(shù)據(jù)處理技術(shù)方案，有效存儲、處理與分析各類數(shù)據(jù)，進而為電網(wǎng)系統(tǒng)有序、有效運行提供強大的技術(shù)支撐。

1智能電網(wǎng)

智能電網(wǎng)以基本的物理電網(wǎng)為基礎(chǔ)，整合應(yīng)用當前的現(xiàn)代信息、通信、計算機處理、傳感測量等諸多技術(shù)，打造出一種高度集成的新型電網(wǎng)工程。和傳統(tǒng)電網(wǎng)相比較，智能電網(wǎng)在電網(wǎng)運輸安穩(wěn)性、可靠性方面均有很大保障；站在功能層面上分析，其也具備動態(tài)化處理、分析、集成、呈現(xiàn)電網(wǎng)信息等功能。智能電網(wǎng)的特征有[2]：（1）規(guī)模大：智能技術(shù)融合至電力系統(tǒng)內(nèi)，會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。智能電網(wǎng)發(fā)展階段，伴隨其負荷與電機節(jié)點增加過程，以及電網(wǎng)與負荷間交互作用，也會促成智能電網(wǎng)運行階段形成海量數(shù)據(jù)。（2）速度快：電網(wǎng)運作階段，因負荷的改變，會形成較大的隨機性，這也預(yù)示著電網(wǎng)系統(tǒng)的實時監(jiān)測工作有隨機性特征。智能電網(wǎng)任何節(jié)點均可能出現(xiàn)故障，且容易產(chǎn)生連鎖反應(yīng)，形成較大損失與危害性。（3）多樣性：智能電網(wǎng)正常運轉(zhuǎn)階段，接觸面較寬廣，形成的數(shù)據(jù)較多，包括內(nèi)部、外部數(shù)據(jù)，有結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這決定了電網(wǎng)數(shù)據(jù)的多樣性。

2智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀

傳統(tǒng)電力數(shù)據(jù)處理過程中暴露出如下幾點問題：一是數(shù)據(jù)處理范圍拓展，內(nèi)容增多；二數(shù)據(jù)處理精細度明顯不足；三是缺乏動態(tài)的過程性管理措施。從宏觀層面上分析，數(shù)據(jù)處理技術(shù)的復(fù)雜度處于較高水平，在科技的助推下，應(yīng)拓展數(shù)據(jù)處理技術(shù)應(yīng)用情況研究的深度性。當前，很多國家與企業(yè)間的競爭，和關(guān)鍵數(shù)據(jù)信息之間均存在著密切相關(guān)性，以此為基礎(chǔ)將管理、控制作用充分發(fā)揮出來。應(yīng)不斷提升云計算平臺的實用性，這樣方能更有效分析與挖掘各類數(shù)據(jù)資源[3]。當下，數(shù)據(jù)的多元化發(fā)展趨勢是顯而易見的，這是提升數(shù)據(jù)挖掘與處理效率的重要舉措，將復(fù)雜混合計算模式的應(yīng)用價值充分發(fā)揮出來，有效彌補傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理階段存在的缺陷。

3智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)分析

3.1基本架構(gòu)

智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺是以大數(shù)據(jù)平臺為基礎(chǔ)建設(shè)的，能為用戶群體統(tǒng)一提供數(shù)據(jù)的接入、存管、分析等諸多功能（見圖1）[4]。數(shù)據(jù)平臺上的基本資源有計算、信息存儲、網(wǎng)絡(luò)資源池等，在充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)平臺功能的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)統(tǒng)一管理、控制。

3.2采集與存儲數(shù)據(jù)

3.2.1數(shù)據(jù)采集主要是采集智能電網(wǎng)發(fā)電、輸電、變電、配電與用電五大模塊上的數(shù)據(jù)，本文所提及的數(shù)據(jù)采集技術(shù)主要由終端設(shè)備層、通信與采集前置層三大部分構(gòu)成，其中終端設(shè)備的功能以采集五大模塊上的數(shù)據(jù)為主，針對終端設(shè)備采集到的數(shù)據(jù)信息，通信前置層負責將其傳送至采集前置層的接入設(shè)施、服務(wù)器及服務(wù)總線內(nèi)。本文對各層級運作過程分別概述分析：（1）終端設(shè)備層：職責以采集電網(wǎng)每個設(shè)備有關(guān)信息為主，采用現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）完成，F(xiàn)PGA技術(shù)利用數(shù)個過程量采集調(diào)控終端、通信控制及上層數(shù)據(jù)處理裝置建設(shè)實時數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，隨后通信控制裝備利用以太網(wǎng)把采樣數(shù)據(jù)同步傳送到上層數(shù)據(jù)處理設(shè)備內(nèi)，該型設(shè)備將控制指令下傳到各過程量采集控制終端。（2）通信前置層：其是數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的重要構(gòu)成，在用電現(xiàn)場服務(wù)管理系統(tǒng)與遠程終端設(shè)備間交互數(shù)據(jù)時，該層級應(yīng)用CDMA、GPRS技術(shù)集中管理通信信道、維護數(shù)據(jù)上下行鏈路，驅(qū)動各類數(shù)據(jù)精確、快速轉(zhuǎn)發(fā)過程。（3）采集前置層：針對遠程終端傳送的數(shù)據(jù)，通信前置層做出規(guī)范化解釋后，需將其存儲于前置層內(nèi)。為規(guī)避過往數(shù)據(jù)庫服務(wù)器因故障而導(dǎo)致數(shù)據(jù)浪費、損失問題，本文提出一種改進方法[5]：將一個臨時遠程工作站增設(shè)于通信前置層內(nèi)，其能儲留48h內(nèi)各終端傳送的信息，當采集前置層出現(xiàn)異常狀況時，則終端傳送的數(shù)據(jù)將暫時被存儲于遠程工作站內(nèi)，在采集前置層修復(fù)后，通信前置層將自動將終端數(shù)據(jù)傳送至服務(wù)器內(nèi)。

3.2.2云數(shù)據(jù)存儲既往建設(shè)的關(guān)系模型與NoSQL數(shù)據(jù)模型在運行過程中均暴露出一定不足，本文主要是解除智能電網(wǎng)關(guān)系型、非關(guān)系型數(shù)據(jù)的存儲問題，以關(guān)系型數(shù)據(jù)模型的可拓展性、NoSQL模型及以BSP為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)計算模型為基礎(chǔ)，建設(shè)完善化的云數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)對智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)的有效存管。（1）關(guān)系型數(shù)據(jù)的可拓展性模型：在存儲、查詢結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面，關(guān)系模型表現(xiàn)出良好效能，側(cè)重點是應(yīng)對其拓展性問題。將其拓展至面向?qū)ο蟮年P(guān)系模型內(nèi)是有效方法之一，不僅能改善系統(tǒng)的拓展性，還能提升其對數(shù)據(jù)信息的儲備量。為有效處置智能電網(wǎng)內(nèi)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可以考慮選擇列存儲模型，其有壓縮、定位、查找數(shù)據(jù)等功能。（2）NoSQL存儲數(shù)據(jù)：NoSQL技術(shù)持有較強的拓展性，并且適用于多類數(shù)據(jù)模型的運行過程，支持文本等多媒體存儲。本文提及的NoSQL數(shù)據(jù)基于分層思想理念有機整合關(guān)系型、非關(guān)系型數(shù)據(jù)，下層整合了RDBMS與多種NoSQL數(shù)據(jù)庫，對異構(gòu)數(shù)據(jù)事務(wù)查詢、處理過程起到良好的支撐作用；以BSP與MapReduce模型建設(shè)上層結(jié)構(gòu)，設(shè)計出數(shù)據(jù)共性分析測算模塊，這是提升應(yīng)用層數(shù)據(jù)分析工作質(zhì)效的重要基礎(chǔ)。（3）Katta分布式引擎：基于文件夾形式建設(shè)Katta引擎的索引，建設(shè)一個Katta索引等同于將數(shù)個Lucene索引拷貝至同個文件夾下，這就預(yù)示著該索引可以建設(shè)HadoopMapReduce[6]。

3.3數(shù)據(jù)處理

3.3.1以BSP為基礎(chǔ)建設(shè)數(shù)據(jù)計算模型已知BSP模型在迭代測算、并行測算依賴性較強任務(wù)方面占據(jù)優(yōu)勢，其把數(shù)據(jù)信息存儲在內(nèi)存系統(tǒng)內(nèi)，在面向數(shù)據(jù)分析過程中存儲空間不夠的情況難以完全規(guī)避，并且該模型單獨使用時無容錯管控機制，使并行計算子任務(wù)數(shù)據(jù)傳送時遇到諸多阻礙。為有效規(guī)避以上情況，建議把BSP拓展至支撐磁盤存儲數(shù)據(jù)的范疇，同時提高其容錯管控能力。在容錯管控方面，Pregel、Hama及基于BSP模型構(gòu)件的其他系統(tǒng)運作階段均暴露出一定不足，計算數(shù)據(jù)階段可能會引起自體任務(wù)量暴增的問題，因云計算環(huán)境資源持有較強的實時性與異構(gòu)性，當資源負載過大或發(fā)生故障時，很可能導(dǎo)致任務(wù)測算過程出現(xiàn)差錯或暫停。故而，積極研究BSP模型內(nèi)建設(shè)容錯管控機制的方法，最大限度地提升BSP模型測算過程的可靠性。本文的設(shè)計思路如下：建設(shè)測算任務(wù)監(jiān)控機制，有規(guī)劃設(shè)置檢查位點，保存相關(guān)計算狀態(tài)。若出現(xiàn)測算任務(wù)運行中斷的情況，可以利用再調(diào)度功能，以近期檢查位點狀態(tài)為基礎(chǔ)開展后期計算活動，繼而達成軟件級容錯。并分析到云計算平臺上虛擬機宕機問題，則可以采用定期存儲虛擬機運作狀態(tài)的形式，探討相關(guān)熱遷徙方法，提供虛擬機級的容錯機制。

3.3.2建設(shè)語境信息立方體為彌補MapReduce面向數(shù)據(jù)處理過程中暴露出的弱點，聚集面向數(shù)據(jù)的MapReduce存儲優(yōu)化和數(shù)據(jù)種類支撐、MapReduce數(shù)據(jù)測算中通信開銷完善、MapReduce任務(wù)調(diào)整三大方面。MapReduce運作過程中并沒有對外提供任何數(shù)據(jù)模式，僅是依托鍵/值對存儲半/無結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，這在很大程度上約束了MapReduce在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上的應(yīng)用過程。為滿足現(xiàn)實應(yīng)用需求，開發(fā)了MapReduce數(shù)據(jù)模式，實現(xiàn)對MapReduce所支撐數(shù)據(jù)類型的有效拓展。因數(shù)據(jù)移動是影響數(shù)據(jù)計算結(jié)果的主要因素，故而擬用Hadoop系統(tǒng)優(yōu)化MapReduce的存儲形式，借此方式提升其測算效率[7]。

3.4信息呈現(xiàn)

在電網(wǎng)數(shù)據(jù)信息呈現(xiàn)方面，應(yīng)用的是以云平臺為基礎(chǔ)的視頻調(diào)換數(shù)據(jù)矩陣測算而提出的一種高分辨率大屏呈現(xiàn)方案，其實質(zhì)上就是由矩陣和拼接控制器整合而成的傳統(tǒng)可視化方案，改進至由數(shù)個云計算階段分區(qū)調(diào)控大屏呈現(xiàn)情況，數(shù)個計算節(jié)點協(xié)調(diào)運作，以點對點的高清信號，利用一副完整窗體呈現(xiàn)出情景?；谝曨l矩陣能有效切換、調(diào)控外部視頻信號的輸入、輸出過程，實現(xiàn)對多種信號源、矩陣、攝像機云臺及多功能設(shè)備等諸多外圍設(shè)備的統(tǒng)一管理與聯(lián)動，針對以上操作，控制軟件均能利用人性化的圖形界面實現(xiàn)集中式調(diào)控。電網(wǎng)可視化模塊可以分為四個層級，及數(shù)據(jù)層、基礎(chǔ)架構(gòu)層、應(yīng)用服務(wù)層與表現(xiàn)層，數(shù)據(jù)層始源于云存儲的業(yè)務(wù)、系統(tǒng)與實時數(shù)據(jù)；基礎(chǔ)架構(gòu)層用于管理權(quán)限與日志，擬定數(shù)據(jù)訪問控制與規(guī)程；應(yīng)用服務(wù)層即以云平臺為基礎(chǔ)上。將服務(wù)器的命令管理、系統(tǒng)管理等功能發(fā)揮出來；而表現(xiàn)層能實現(xiàn)對用戶智能電網(wǎng)的可視化管理。該系統(tǒng)能實現(xiàn)信號共享，多屏幕的聯(lián)動式控制，支持大屏分區(qū)管理及多人同步調(diào)度大屏幕等過程，布設(shè)的三臺主機一次調(diào)控三個區(qū)段的顯示器，驅(qū)動信號同步輸出過程[8]。

4結(jié)束語

本文主要探究基于云計算的智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的4個關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用要點，級數(shù)據(jù)采集、存儲、處理及呈現(xiàn)技術(shù)。在后期研究工作中，應(yīng)將重點放置于智能電網(wǎng)大范圍數(shù)據(jù)處理與算法分析層面上，希望對我國電力行業(yè)及其他相關(guān)行業(yè)在有效利用大量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)信息過程起到一定啟示作用，打造出更為完善的企業(yè)級智能應(yīng)用體系，為智能電網(wǎng)高效率提供強大的支撐。

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作者：黨倩 邱昱 魏麗 單位：國網(wǎng)甘肅省電力公司信息通信公司