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泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)量將大幅增加 需構(gòu)建相適應(yīng)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)
發(fā)布時(shí)間:2019年04月22日 08:52

建設(shè)泛在電力物聯(lián)網(wǎng),是國(guó)家電網(wǎng)有限公司推進(jìn)“三型兩網(wǎng)”建設(shè)的重要內(nèi)容和關(guān)鍵環(huán)節(jié)。而其中,如何構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)平臺(tái),是加快推進(jìn)泛在電力物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)的前提和基礎(chǔ)。

泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)量將大幅增加

電力行業(yè)歷來(lái)重視數(shù)據(jù)和信息技術(shù),從上世紀(jì)80年代起,就采用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)處理發(fā)電以及電網(wǎng)采集的各種數(shù)據(jù)。但隨著電網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)大,數(shù)據(jù)采集量的大幅增加,傳統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)和IT架構(gòu)已經(jīng)無(wú)法滿足海量數(shù)據(jù)的處理需求。最近幾年,電力行業(yè)開始采用互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù),最典型的就是將Kafka、Hadoop、HBase、SparkRedis等技術(shù)集成在一起處理海量數(shù)據(jù)。比如智能電表的用電信息采集系統(tǒng)、電費(fèi)的計(jì)算等,都采用這類方案。

推進(jìn)泛在電力物聯(lián)網(wǎng)建設(shè),需要全方位對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)、客戶用電等進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、預(yù)警、分析,數(shù)據(jù)采集點(diǎn)和采集頻次會(huì)大幅增加,數(shù)據(jù)量將在原來(lái)的基礎(chǔ)上增加上百倍。

以智能電表為例,現(xiàn)在客戶的智能電表是一天發(fā)送一條記錄。如果改為與商業(yè)智能電表一樣,15分鐘發(fā)送一條記錄到云端,數(shù)據(jù)量將至少增加96倍,數(shù)據(jù)插入請(qǐng)求數(shù)也相應(yīng)增加96倍以上。以全網(wǎng)智能電表5億臺(tái)來(lái)統(tǒng)計(jì),一天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)條數(shù)多達(dá)480億條,現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)解決方案和架構(gòu)將面臨巨大的挑戰(zhàn),即使通過(guò)水平擴(kuò)展增加服務(wù)器數(shù)量來(lái)處理,其運(yùn)營(yíng)成本也將數(shù)量級(jí)地增加。

從配網(wǎng)的情況來(lái)看,即使采集點(diǎn)和采集頻率不顯著增加,但以D5000CC2000為代表的主流產(chǎn)品,受限于歷史數(shù)據(jù)處理能力,依然只能圍繞實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)、歷史斷面數(shù)據(jù)構(gòu)建應(yīng)用,拓?fù)浞治黾夹g(shù)無(wú)法在時(shí)間維度縱向擴(kuò)展。

電網(wǎng)數(shù)據(jù)采集及監(jiān)控系統(tǒng)(SCADA)作為物聯(lián)網(wǎng)的一部分,不但要看實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),還需要看歷史數(shù)據(jù),不單需要實(shí)時(shí)監(jiān)控,更需要故障預(yù)警、趨勢(shì)分析、運(yùn)營(yíng)指標(biāo)分析、效率分析等。通過(guò)快速存取、分析高頻采集數(shù)據(jù),將為電網(wǎng)的安全高效運(yùn)行提供更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)決策支撐。

另一方面,泛在電力物聯(lián)網(wǎng)與通用的物聯(lián)網(wǎng)一樣,不僅會(huì)存在云端的數(shù)據(jù)中心,也會(huì)存在邊緣節(jié)點(diǎn)。這些邊緣節(jié)點(diǎn)具備一定的計(jì)算和存儲(chǔ)能力,能進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理和緩存,大幅緩解數(shù)據(jù)中心平臺(tái)的壓力,而且能更好地保證邊緣節(jié)點(diǎn)覆蓋的區(qū)域有更好的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)響應(yīng)能力,更好地支撐本地業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)智能化決策與執(zhí)行。但是邊緣計(jì)算與云計(jì)算需要通過(guò)緊密協(xié)同才能更好地滿足各種需求場(chǎng)景的匹配,從而最大化邊緣計(jì)算和云計(jì)算的應(yīng)用價(jià)值。

采集點(diǎn)的增加和采集頻次提高,能帶來(lái)什么樣的效益呢?以智能電表為例,如果將所有電表的數(shù)據(jù)采集頻次提高到1/15分鐘,電網(wǎng)將實(shí)現(xiàn)對(duì)每個(gè)臺(tái)區(qū)線損的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),而不是現(xiàn)在的T-1模式,從而對(duì)異常線損實(shí)時(shí)處理。同時(shí),對(duì)輸電線路故障實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),再也無(wú)需客戶上報(bào),大大提升運(yùn)維效率和服務(wù)質(zhì)量。

Hadoop體系為代表的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)解決方案,主要處理的是互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),比如爬蟲數(shù)據(jù)、微博與微信數(shù)據(jù)等。但是,泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)有顯著不同的特點(diǎn),表現(xiàn)在幾個(gè)方面:數(shù)據(jù)都是時(shí)序的,由傳感器和設(shè)備不斷產(chǎn)生,形成一個(gè)數(shù)據(jù)流;除視頻、圖像外,都是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)是機(jī)器日志類型的,不會(huì)有刪除或更新的動(dòng)作;數(shù)據(jù)是有保留時(shí)長(zhǎng)的,到期刪除;數(shù)據(jù)流量是平穩(wěn)可預(yù)測(cè),知道測(cè)點(diǎn)數(shù)、采集頻率,能較為準(zhǔn)確估算流量大??;數(shù)據(jù)需要進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算、分析;數(shù)據(jù)的分析、計(jì)算一般都是基于某一個(gè)時(shí)間段和地域進(jìn)行;數(shù)據(jù)量巨大,一天產(chǎn)生幾百億條記錄。

除數(shù)據(jù)特征不一樣之外,在數(shù)據(jù)處理上,泛在電力物聯(lián)網(wǎng)與典型的互聯(lián)網(wǎng)相比,還有不一樣的需求。比如插值計(jì)算、數(shù)學(xué)函數(shù)計(jì)算以及某個(gè)具體時(shí)間點(diǎn)的斷面數(shù)據(jù)等。而且這些數(shù)據(jù)的處理往往與采集設(shè)備的管理直接掛鉤,需要依據(jù)采集設(shè)備的歸屬、地域以及其他屬性進(jìn)行各種分類統(tǒng)計(jì)。

構(gòu)建相適應(yīng)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)

隨著泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的加快建設(shè),現(xiàn)有的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)將遇到巨大的挑戰(zhàn),因?yàn)殡娏?shù)據(jù)規(guī)模將增加幾個(gè)數(shù)量級(jí),數(shù)據(jù)分析的量也更多,實(shí)時(shí)性要求也更高。因此,需要進(jìn)一步加大信息技術(shù)的創(chuàng)新力度,構(gòu)建和完善適應(yīng)泛在電力物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)需求的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。

這個(gè)新一代的大數(shù)據(jù)平臺(tái),要有以下幾個(gè)特點(diǎn):充分利用泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)特點(diǎn),在技術(shù)上做各種優(yōu)化,大幅度提高數(shù)據(jù)插入、查詢的性能,降低電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)成本;必須能實(shí)時(shí)處理各種數(shù)據(jù)插入、查詢請(qǐng)求,提升電網(wǎng)運(yùn)行效率;必須是水平擴(kuò)展的,隨著數(shù)據(jù)量的增加,只需要增加服務(wù)器擴(kuò)容即可;支持邊緣計(jì)算與云計(jì)算的邊緣協(xié)同;必須是易于維護(hù)的,降低對(duì)運(yùn)維人員的要求;必須是開放的,有業(yè)界流行的標(biāo)準(zhǔn)SQL接口,便于各種應(yīng)用集成;必須通過(guò)PythonR或其他接口來(lái)方便集成各種機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能算法。

當(dāng)前,國(guó)內(nèi)外諸多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)已經(jīng)注意到物聯(lián)網(wǎng)興起后,傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)技術(shù)正面臨新的考驗(yàn)和挑戰(zhàn),并開始著手研發(fā)新一代大數(shù)據(jù)平臺(tái)。相信隨著泛在電力物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)不斷加快,必將構(gòu)建新一代的能源電力大數(shù)據(jù)平臺(tái),從而進(jìn)一步挖掘和利用好電網(wǎng)的數(shù)據(jù)資源,提升電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)的效率和效益,保障電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行,為社會(huì)提供新的應(yīng)用和服務(wù)。

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