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摘要：電視是人們生產生活中的重要構成，將數據處理技術用于智能電網領域中，能較明顯的提升電力企業的服務水平，為電網事業穩定、持續發展提供可靠的技術支持。文章在闡述智能電網概念與特征的基礎上，解讀智能電網內數據處理技術應用現狀，從技術層面上構建符合智能電網數據處理特征的架構，從數據采集、存儲、處理及信息呈現四個層面探究技術實現方法，以供同行參考。

關鍵詞：智能電網；數據處理；關鍵技術；技術方法

引言

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

1智能電網

智能電網以基本的物理電網為基礎，整合應用當前的現代信息、通信、計算機處理、傳感測量等諸多技術，打造出一種高度集成的新型電網工程。和傳統電網相比較，智能電網在電網運輸安穩性、可靠性方面均有很大保障；站在功能層面上分析，其也具備動態化處理、分析、集成、呈現電網信息等功能。智能電網的特征有[2]：（1）規模大：智能技術融合至電力系統內，會產生大量數據。智能電網發展階段，伴隨其負荷與電機節點增加過程，以及電網與負荷間交互作用，也會促成智能電網運行階段形成海量數據。（2）速度快：電網運作階段，因負荷的改變，會形成較大的隨機性，這也預示著電網系統的實時監測工作有隨機性特征。智能電網任何節點均可能出現故障，且容易產生連鎖反應，形成較大損失與危害性。（3）多樣性：智能電網正常運轉階段，接觸面較寬廣，形成的數據較多，包括內部、外部數據，有結構化、非結構化數據，這決定了電網數據的多樣性。

2智能電網數據處理技術應用現狀

傳統電力數據處理過程中暴露出如下幾點問題：一是數據處理范圍拓展，內容增多；二數據處理精細度明顯不足；三是缺乏動態的過程性管理措施。從宏觀層面上分析，數據處理技術的復雜度處于較高水平，在科技的助推下，應拓展數據處理技術應用情況研究的深度性。當前，很多國家與企業間的競爭，和關鍵數據信息之間均存在著密切相關性，以此為基礎將管理、控制作用充分發揮出來。應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據資源[3]。當下，數據的多元化發展趨勢是顯而易見的，這是提升數據挖掘與處理效率的重要舉措，將復雜混合計算模式的應用價值充分發揮出來，有效彌補傳統數據處理階段存在的缺陷。

3智能電網數據處理關鍵技術分析

3.1基本架構

智能電網數據平臺是以大數據平臺為基礎建設的，能為用戶群體統一提供數據的接入、存管、分析等諸多功能（見圖1）[4]。數據平臺上的基本資源有計算、信息存儲、網絡資源池等，在充分發揮大數據平臺功能的基礎上，實現統一管理、控制。

3.2采集與存儲數據

3.2.1數據采集主要是采集智能電網發電、輸電、變電、配電與用電五大模塊上的數據，本文所提及的數據采集技術主要由終端設備層、通信與采集前置層三大部分構成，其中終端設備的功能以采集五大模塊上的數據為主，針對終端設備采集到的數據信息，通信前置層負責將其傳送至采集前置層的接入設施、服務器及服務總線內。本文對各層級運作過程分別概述分析：（1）終端設備層：職責以采集電網每個設備有關信息為主，采用現場可編程門陣列（FPGA）完成，FPGA技術利用數個過程量采集調控終端、通信控制及上層數據處理裝置建設實時數據采集系統，隨后通信控制裝備利用以太網把采樣數據同步傳送到上層數據處理設備內，該型設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：其是數據采集系統的重要構成，在用電現場服務管理系統與遠程終端設備間交互數據時，該層級應用CDMA、GPRS技術集中管理通信信道、維護數據上下行鏈路，驅動各類數據精確、快速轉發過程。（3）采集前置層：針對遠程終端傳送的數據，通信前置層做出規范化解釋后，需將其存儲于前置層內。為規避過往數據庫服務器因故障而導致數據浪費、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于通信前置層內，其能儲留48h內各終端傳送的信息，當采集前置層出現異常狀況時，則終端傳送的數據將暫時被存儲于遠程工作站內，在采集前置層修復后，通信前置層將自動將終端數據傳送至服務器內。

3.2.2云數據存儲既往建設的關系模型與NoSQL數據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關系型、非關系型數據的存儲問題，以關系型數據模型的可拓展性、NoSQL模型及以BSP為基礎的數據計算模型為基礎，建設完善化的云數據庫，實現對智能電網數據的有效存管。（1）關系型數據的可拓展性模型：在存儲、查詢結構化數據方面，關系模型表現出良好效能，側重點是應對其拓展性問題。將其拓展至面向對象的關系模型內是有效方法之一，不僅能改善系統的拓展性，還能提升其對數據信息的儲備量。為有效處置智能電網內的非結構化數據，可以考慮選擇列存儲模型，其有壓縮、定位、查找數據等功能。（2）NoSQL存儲數據：NoSQL技術持有較強的拓展性，并且適用于多類數據模型的運行過程，支持文本等多媒體存儲。本文提及的NoSQL數據基于分層思想理念有機整合關系型、非關系型數據，下層整合了RDBMS與多種NoSQL數據庫，對異構數據事務查詢、處理過程起到良好的支撐作用；以BSP與MapReduce模型建設上層結構，設計出數據共性分析測算模塊，這是提升應用層數據分析工作質效的重要基礎。（3）Katta分布式引擎：基于文件夾形式建設Katta引擎的索引，建設一個Katta索引等同于將數個Lucene索引拷貝至同個文件夾下，這就預示著該索引可以建設HadoopMapReduce[6]。

3.3數據處理

3.3.1以BSP為基礎建設數據計算模型已知BSP模型在迭代測算、并行測算依賴性較強任務方面占據優勢，其把數據信息存儲在內存系統內，在面向數據分析過程中存儲空間不夠的情況難以完全規避，并且該模型單獨使用時無容錯管控機制，使并行計算子任務數據傳送時遇到諸多阻礙。為有效規避以上情況，建議把BSP拓展至支撐磁盤存儲數據的范疇，同時提高其容錯管控能力。在容錯管控方面，Pregel、Hama及基于BSP模型構件的其他系統運作階段均暴露出一定不足，計算數據階段可能會引起自體任務量暴增的問題，因云計算環境資源持有較強的實時性與異構性，當資源負載過大或發生故障時，很可能導致任務測算過程出現差錯或暫停。故而，積極研究BSP模型內建設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。本文的設計思路如下：建設測算任務監控機制，有規劃設置檢查位點，保存相關計算狀態。若出現測算任務運行中斷的情況，可以利用再調度功能，以近期檢查位點狀態為基礎開展后期計算活動，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的形式，探討相關熱遷徙方法，提供虛擬機級的容錯機制。

3.3.2建設語境信息立方體為彌補MapReduce面向數據處理過程中暴露出的弱點，聚集面向數據的MapReduce存儲優化和數據種類支撐、MapReduce數據測算中通信開銷完善、MapReduce任務調整三大方面。MapReduce運作過程中并沒有對外提供任何數據模式，僅是依托鍵/值對存儲半/無結構數據，這在很大程度上約束了MapReduce在結構化數據上的應用過程。為滿足現實應用需求，開發了MapReduce數據模式，實現對MapReduce所支撐數據類型的有效拓展。因數據移動是影響數據計算結果的主要因素，故而擬用Hadoop系統優化MapReduce的存儲形式，借此方式提升其測算效率[7]。

3.4信息呈現

在電網數據信息呈現方面，應用的是以云平臺為基礎的視頻調換數據矩陣測算而提出的一種高分辨率大屏呈現方案，其實質上就是由矩陣和拼接控制器整合而成的傳統可視化方案，改進至由數個云計算階段分區調控大屏呈現情況，數個計算節點協調運作，以點對點的高清信號，利用一副完整窗體呈現出情景。基于視頻矩陣能有效切換、調控外部視頻信號的輸入、輸出過程，實現對多種信號源、矩陣、攝像機云臺及多功能設備等諸多外圍設備的統一管理與聯動，針對以上操作，控制軟件均能利用人性化的圖形界面實現集中式調控。電網可視化模塊可以分為四個層級，及數據層、基礎架構層、應用服務層與表現層，數據層始源于云存儲的業務、系統與實時數據；基礎架構層用于管理權限與日志，擬定數據訪問控制與規程；應用服務層即以云平臺為基礎上。將服務器的命令管理、系統管理等功能發揮出來；而表現層能實現對用戶智能電網的可視化管理。該系統能實現信號共享，多屏幕的聯動式控制，支持大屏分區管理及多人同步調度大屏幕等過程，布設的三臺主機一次調控三個區段的顯示器，驅動信號同步輸出過程[8]。

4結束語

本文主要探究基于云計算的智能電網數據處理的4個關鍵技術應用要點，級數據采集、存儲、處理及呈現技術。在后期研究工作中，應將重點放置于智能電網大范圍數據處理與算法分析層面上，希望對我國電力行業及其他相關行業在有效利用大量多源異構數據信息過程起到一定啟示作用，打造出更為完善的企業級智能應用體系，為智能電網高效率提供強大的支撐。

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[8]陳欽柱,符傳福,韓來君.智能電網大數據分析與決策系統的研究[J].電子設計工程,2020,28(6):30-34.

作者：黨倩 邱昱 魏麗 單位：國網甘肅省電力公司信息通信公司