淺析動力環境監測系統優化及融合大數據技術

譚彥鵬+王飛+張宇+曹智+薛凱今+范繼平

摘要：本文實景分析A省兩級部署的（省集中、地市集中）動力環境監測系統存在的突出問題，問題直接導致了省地兩級調度運行壓力急劇增加、監控指揮效率下降。問題主要集中在系統架構不合理、未建立省地集中的告警量數據中心、告警量閾值設定標準不一致、系統管理性數據缺失。在建立告警量數據中心并持續優化的基礎上，可深度挖掘系統與大數據技術的融合，從而輔助新建項目可行性研究、系統運行趨勢分析等工作的開展。

關鍵詞：動力環境監測；數據中心；大數據

中圖分類號：TN915.08 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2017）06-0085-03

當下，信息技術特別是互聯網應用悄然變革了我們的生活方式、工作方式和思維方式。淘寶、京東、12306改變了我們的生活與購物方式，政府網上一站式服務改變了傳統的工作方式，百度、搜狗等搜索引擎改變了我們的思維方式。公有云、大數據正在以勢不可擋的加速度顛覆我們的傳統觀念。

A省電力公司通信網，作為本文的應用場景，具有物理通信站總數約3200個，通信設備約1.6萬臺套，光纜總長度約4.9萬公里，通信業務通道約為1.57萬條，是資產規模龐大、組網結構復雜、運維任務艱巨的綜合性通信網絡。

A省動力環境監測系統作為發現系統故障、指揮系統運行的眼睛，地位尤為重要。目前，A省動力環境監測系統省市兩級部署，14地市告警數據采集與呈現由三家廠商分別完成，省級平臺通過開發接口與14地市實現互聯互通。這種工作模式直接導致的問題：（1）兩級平臺互通導致的接口開發需有大量資金投入，告警延遲加大，系統穩定性降低；（2）多廠商獨立完成告警量采集與處理，導致各地閾值設定不一致，告警響應時長不一致；（3）未部署告警量中心數據庫，無法規范各廠商告警量采集標準，無法快速實現全省告警量分級分類管理。

在A省電力公司適時開展動力環境監測系統優化，融合云計算、大數據技術會帶來哪些變化？（1）建立告警量數據中心，可全面規范告警量采集、輸出、閾值設定，可滿足用戶更多維度的應用需求，可更加靈活地分級分域部署，系統具備自我修復完善能力，而不需要任何重復投資；（2）融合云計算技術，可實現云存儲、云備份功能；（3）融合大數據技術，可輔助新建項目可行性研究、系統運行趨勢分析等工作的開展。

1 A省電力公司信息通信機房動力環境監測系統現狀

A省兩級部署的省集中、地市集中動力環境監控系統現狀如圖1所示。

2 現狀分析

通過對“圖1 A省動力環境監測系統現狀拓撲圖”的分析，可知當前系統的運行模式存在以下固有問題：

（1）全省14個地市的動力環境監測系統覆蓋由三家設備供應商完成，范圍從66kV變電站至地市中心機房，各廠家之間不存在技術層面的互通，導致施工標準、技術標準、告警響應時長、閾值設定范圍等存在不一致的情況；（2）告警數據分散存儲于各地市服務器，近期，為擴大省集中動環平臺的監測范圍，三家設備供應商二次開發數據接口，向省集中動環平臺輸出220kV及以上變電站的全部告警量數據。二次開發不僅導致大量資金投入，而且帶來省集中平臺的告警量響應時長再次加大；（3）為滿足更高層次TMS、IMS等應用的管理需求，在省集中的動力環境監測系統尚未成熟的基礎上，再次實施省級平臺二次開發，向TMS、IMS輸出220kV及以上站點的告警數據，并逐步實現全部66kV站點數據的接入。二次開發不僅導致大量資金投入，而且帶來TMS、IMS平臺的告警量響應時長再次加大；（4）因當前系統存在架構缺陷，為實現更高層級的管理目標，只能被動實施二次開發，而二次開發是以大量資金投入，以犧牲系統穩定性為代價的，系統根本性的架構問題，沒有得到解決。

3 系統架構優化

A省動力環境監測系統架構優化拓撲圖2所示。

4 系統架構的演進

（1）分散于全省的變電站、通信站、縣供、地市中心、省中心等各類機房站點，告警量以10Mb/s或100Mb/s的帶寬通過數據通信網，均衡接入全省統一部署的動力環境監測系統數據中心；（2）多數據中心異地部署，保持互聯互通，實現云存儲、云備份功能；（3）應用服務器集群完成全部終端用戶對告警數據中心的訪問工作，確保告警響應的穩定性、實時性、一致性；（4）各地市中心、省中心調度指揮，經同一應用服務器集群，訪問標準告警數據中心，應用功能與應用界面可實現高度自定義，避免接口二次開發帶來大量資金投入；（5）TMS、IMS等管理系統提出的更高層級的數據應用需求，只需開放標準告警數據中心的訪問權限，即可完成數據接入，避免各地市中心、省中心應用端重復性開展接口二次開發工作，并由此帶來大量資金投入。

5 融合大數據技術展望

國際數據公司（IDC）報告[1]稱，2011年全球被創建和復制的數據總量為1.8ZB（1ZB≈1021B），在短短5年間增長了近9倍，而且預計這一數字將每2年翻一番，而且這個速度在2020年之前會繼續保持下去，人類真正進入了一個數據的世界。大數據這一術語正是產生在全球數據爆炸增長的背景下，用來形容龐大的數據集合。如今，工業界、學術界甚至政府部門都對大數據產生了濃厚的興趣。

當前，電力企業正在建設以特高壓電網為骨干網架、各級電網協調發展的智能電網，這勢必會產生大量結構多樣、來源復雜的數據，為大數據提供了充足數據源，因此近年來電力企業對大數據這一研究領域產生了濃厚的興趣。在此基礎上，適時提出“電力大數據”的概念。電力大數據是以業務趨勢預測、數據價值挖掘為目標，利用數據集成管理、數據存儲、數據計算、分析挖掘等方面的核心關鍵技術，實現面向典型業務場景的模式創新及應用提升[2]。在電力信息通信領域，蘊含著支持生產運行的海量數據。這些數據包括主機設備、網絡設備、安全設備、終端設備及信息系統等在長期運行的各個環節累積的巨量日志信息，新增業務、調整業務產生的大量業務配置數據，資產新增、投退運產生的管理數據，門禁、水浸、UPS、空調、電源、溫濕度等機房設備及視頻監控系統產生的大量動力環境數據。面對每天還在不斷產生的信息通信運行數據，需借助大數據平臺對這些數據進行分析和處理，從而挖掘其中的價值，通過復雜的關聯分析，讓數據創造新的價值，提升精細化管理水平，促進管理方式和商業模式創新[3]。

6 結語

大數據技術是未來信息社會發展的一個大方向，大數據應用是通過數據分析的方法從大數據中發掘潛在價值，具有重要的研究意義和實際價值。利用大數據平臺可以快速準確的統計出所設條件的結果，并自動生成結果展示。電力企業利用好大數據平臺這一數據分析和挖掘技術手段，充分地分析企業信息數據資源，從而可以為電力用戶提供更優質的服務。

參考文獻

[1]Gantz J，Reinsel D.Extracting value from chaos[R].IDCiView，2011：112.

[2]孟圓.遙感大數據處理系統測試策略與系統優化[D].河南大學，2013.

[3]許海清，黃敏.淺談電力大數據對信息運行的影響[J].江蘇電機工程，2015，（3）：62-64.endprint