電力用戶用電信息采集系統中云計算的應用分析

楊波+閆曉斌+尚云飛

摘 要

隨著國家基礎設施建設完善程度的提高，電力用戶信息采集工作也變得越來越智能化。傳統的電力數據信心處理能力對于當前的龐大數據量，已經無法有效的實現電表計量、質量管理和設備運行監控等等工作。云計算的快速發展使得互聯網技術得到更加迅猛的發展，對于電力用戶信息的采集和處理工作也有著非常重要的作用，能夠使得電采系統真正的實現高效化、準確化和智能化。本文對電力用戶用電信息采集系統中云計算的應用進行簡要分析。

【關鍵詞】用電信息 采集系統 云計算

隨著電力事業的蓬勃發展，我國電力用戶的用電數據也越來越龐大，這為電力信息采集和處理工作造成了很大的困難。若想有效提高信息采集能力和處理水平，便需要加強系統的整體處理能力。

1 系統現狀

1.1 體系結構

信息采集系統所針對的是用用電情況的基本信息，可以對用電情況進行智能化的全程監控，并進行信息的自動化搜集、處理和控制。系統通過分析，可以對所搜集到的信息當中出現的異常進行預警，使得管理工作中能夠得到有效的信息數據依據。系統的功能特點包括：

（1）搜集信息的自動化。

（2）對異常信息進行監控。

（3）對輸電效率進行全程監測。

（4）對質量進行有效控制。

（5）分析并發布相關的信息反饋。

（6）功能的智能化。

（7）良好的信息交互功能。

信息采集系統的整體結構主要分為載波總線以及短距離的無線通信等等，可以利用網絡技術，將各個采集點有效的連接到一起，真正的實現遠程控制和智能電表計量。相關遠程數據通過采集器傳遞到終端服務器以及集中器當中。數據利用網絡，可以傳遞到前置服務器中，并通過主站系統進行信息的虛擬存儲，同時將信息進行發布。

1.2 大數據背景下的用采系統

大數據的快速發展，使得傳統電力用戶信息采集系統越來越難以勝任當前的工作，尤其在信息的采集和通信等等環節上表現非常明顯。經常會出現前置機信息采集漏采問題，網絡連接池的管理難度也越來越高。隨著電力用采系統的全面推進，使得系統的數據采集量越來越大，工作頻率也出現了極大的提高，這便使得數據入庫的速度出現了減慢，因此傳統數據庫已經難以滿足使用需求。

2 云計算的應用

2.1 云計算存儲系統的應用

云計算存儲系統的數據存儲模式為分布式存儲，因此在數據的處理上可以進通過并發式讀寫完成。同時，云計算存儲系統可以通過各個節點，將信息進行分區備份。這樣，便可以在數據信息的讀寫上實現高速調用，并能夠擴大容錯。當數據庫需要寫入數據時，首先發出寫入請求，存儲系統接收到請求之后便會在服務器上為其提供相應的寫入空間，包括存儲節點和地址等等。數據塊創建結束之后，便會返回相應的空間地址當中，用戶端便可以寫入數據。讀取數據時可以直接通過對應的數據塊地址進行相應數據信息的讀取。各個節點之間并非相互連接，而是以獨立的形式存在于物理架構之上。因此，在進行數據寫入時，可以實現多用戶同時寫入。這種寫入方式可以極大的提高數據的入庫速度，使得入庫慢問題得到根本上的解決。同一數據塊的副本存儲可以在多個節點上實現，使得多節點備份得以實現。

2.2 目前使用最為廣泛的云計算數據庫為NoSQL，這種數據庫采用了分布式的架構以及鍵值對數據模型

這種結構以及特點，使得其可以有效的提高自身并行處理能力以及可靠性。但由于NoSQL數據庫的功能有限，對于復雜數據的處理以及高實時性要求的處理能力相對較弱，因此在實時應用能力上，能夠提供的技術支持非常有限。電力用采系統的一般檔案數據的數據量并不大，但業務系統與其形成的關系卻非常緊密；系統需要進行采集的數據量非常龐大，但所需要處理的事務卻相對簡單，并且對于實時性的要求也并不高。因此，可以用關系型數據庫對檔案數據以及費控數據等等數據進行存儲。用NoSQL數據庫對采集數據等等進行存儲。這便既可以增強墊采系統對業務系統的有效支持，也可以有效解決龐大的電采數據檢索以及分析計算的問題。

2.3 以云計算為基礎的資源管理

云計算可以在兩個層面上，對資源的管理和調度工作提供支持。第一，在粗粒度硬件資源的整合管理工作當中提供技術支持。在這個層面上，云計算能夠通過以虛擬機為單位進行相關資源的管理和調度工作，可以對其加以利用，使得電力用采系統的硬件資源管理工作更加順暢。第二個層面，便是當在一個集群內，同時使用多個計算框架時，形成資源之間的隔離與調度管理工作，云計算能夠提供有效的技術支持，用于細粒度資源的調度工作。在這個過程中，通過對Mesos或者Yarn等資源管理系統的利用，可以非常高效的、動態地對不同計算礦機進行調整，使得資源利用率得到提高。

2.4 并行處理機制的應用

分布式并行處理技術的高效性，已經成為了云計算技術當中所特有的技術優勢。同時，這種技術也是大數據分析和處理當中最為有效的方法。電力用采系統當紅中能夠，一般在數據挖掘和統計等等工作當中，對于計算密集型任務的發生幾率較大。其中，經常設計到大量歷史數據的工作包括數據挖掘和線損分析。這種工作的解決需要離線批處理系統進行。對于數據進行規約解析以及合理性檢查等工作，一般需要在獲取到數據之后進行，因此最好的辦法便是對在線實時流數據處理系統加以利用，使得計算能力得到加強。流處理任務的工作主要包含對數據進行采集和檢查，對規約進行解析等等。并且在對終端設備進行遠程控制時，流處理可以根據業務邏輯，對其發送控制指令，使得遠程控制信息能夠傳遞到終端設備上。屁處理任務所進行的工作，主要是數據信息量較大的收集和處理工作，譬如數據挖局工作，或者歷史數據的分析工作和計算工作等等。通過對需要計算的資源量進行增減，可以對系統的數據處理能力進行動態化的調整，從而更好的滿足系統拓展的需求，同時也可以在很大程度上，提高資源的有效利用率。

3 結束語

云計算技術的應用，對于電力系統信息采集能力以及數據處理能力的提高有著非常重要的促進作用。能夠使得電采系統的智能化、準確化、高效化得到有效實現。同時，還能夠實現有效的數據共享，對于系統的數據安全有著非常重要的意義。

參考文獻

[1]李彥雷.濮陽市電力用戶用電信息采集系統應用效果評價分析[J].華北電力大學報，2015（11）：12-13.

[2]丁紅.用電信息采集系統及其在北京延慶地區的應用研究[J].華北電力大學報，2016（11）：12-13.

作者簡介

楊波（1979-），男，陜西省合陽縣人。碩士研究生。副高級工程師。主要研究方向為電力信息通信技術。

作者單位

1.國網甘肅省電力公司信息通信公司 甘肅省蘭州市 730000

2.國網甘肅省電力公司 甘肅省蘭州市 730000endprint