基于電力通信傳輸網大數據的溫度監測系統研究

賀 琛，王彥波，王云燁

（國網浙江省電力公司信息通信分公司，杭州 310007）

基于電力通信傳輸網大數據的溫度監測系統研究

賀 琛，王彥波，王云燁

（國網浙江省電力公司信息通信分公司，杭州 310007）

介紹了大數據的定義及特點，分析了傳統溫度監測技術的不足之處，開發了基于電力通信傳輸網大數據的機房溫度監測系統，闡述了該系統4個功能模塊的實現方法和條件。該系統的對溫度變化反應更加靈敏，能提前發現溫度異常現象，降低通信機房安全事故等級，提高系統安全性。

大數據；電力通信傳輸網；溫度監測

1 背景分析

2010年，全球數據量跨入了ZB時代，據IDC（中國互聯網數據中心）預測，到2020年全球將擁有35ZB的數據量，海量數據將實時影響著人們的工作、生活，甚至是國家經濟和社會發展。大數據具有數據量巨大、數據類型多樣、流動速度快和價值密度低的特點，大數據技術為人們分析問題和解決問題提供了新的思路和方法，對其研究漸漸成為熱點。

對電力行業而言，隨著堅強智能電網的建設及“三集五大”管理體系的決策部署，對數據的管理、共享及互操作提出了更高的要求。面對正在形成的大數據環境，需要不斷挖掘業務數據處理的潛在需求，探索適用于電力數據的理論和方法，使電力通信系統運維的外延向數據運維的范疇進一步拓展，以更好地適應數據量的迅速增長、數據類型的多樣化和數據時效性的不斷提高。

機房里部署著國家電網通信業務的主要基礎設施，機房里設備溫度過高會引起通信工作異常，傳輸誤碼率上升，嚴重時甚至導致通道中斷。現有的機房溫度監控主要依靠動力環境監控系統，但不同廠家的動力環境監控系統，其接口開放程度參差不齊、監管主體不統一。因此可以通過設置通信機房動力環境溫度檢測門限的方法進行報警，這就要考慮到監測點與通信設備距離遠近對溫度誤差大小的影響，若門限設置太高達不到檢測效果，若門限設置太低容易造成誤告警，溫度告警的準確率較難控制。

2 大數據的概念及特點

大數據也稱巨量數據或海量數據，麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合。

大數據具有5個主要特點（即5V特征）：

（1）Volume（大量）。數據規模從TB級別躍升到PB級別，1 PB=1 024 TB=1 048 576 GB，數據量的大小決定了所考慮數據的價值和潛在信息。

（2）Variety（多樣性）。數據的種類和來源多樣化，包括結構化、非結構化、語音、文本、視頻等各種類型。

（3）Velocity（高速）。指獲得數據的速度快，對數據處理的及時性要求高，能實現秒級的簡單查詢以及小時級的復雜分析。

（4）Value（價值）。數據的價值密度較低，在海量數據中，真正有用的可能只是很小一部分，因此數據的質量也是價值的關鍵。

（5）Variability（可變性）。由于實時數據時刻在發生變化，受影響的因素也多種多樣，這就妨礙了處理和有效管理數據的過程。

由電力通信傳輸設備組成的電力通信傳輸網（簡稱通信傳輸網）具有覆蓋面廣、大帶寬、標準化、數量和種類多、功能多樣的特點，因此，在電力行業中得到廣泛應用。通信傳輸網承擔著包括電網調度生產業務和公司管理業務在內的幾乎所有業務信息的通信傳輸重任，作為信息傳遞的神經網絡，覆蓋了各級調度生產辦公大樓、各電壓等級的變電站、營業廳、供電營業所等場所。以浙江電網的傳輸網為例，目前SDH（同步數字體系）光傳輸網元就有5 000多臺，算上OTN（光傳送網）、波分、PTN（分組傳送網）等將更多。

本文從通信傳輸網的海量數據中提取設備溫度參數，通過大數據的分析方法，對溫度異常情況進行分析，盡早發現異常情況，實現對設備的監視和機房溫度的預警功能。

3 機房溫度監測系統應用現狀

3.1 基于溫度直采系統的溫度監測系統

利用機房或機柜上安裝的溫度采集傳感器和單片機[1]，或者由微機和工控機[2]直接測量溫度，通過專用網絡收集采集數據并上傳至服務器，開發專用的溫度監測軟件，實現溫度的監測。這種方式采集到的機房或者機柜溫度與設備實際的溫度相差較大；另外，由于前端硬件品牌眾多，協議標準化不夠，開發和運維的成本高。

3.2 基于動力環境系統的溫度監測系統

利用環境動力監測系統，通過智能環境采集接口模塊實現對機房溫度、濕度、煙霧、水浸、非法入侵等環境量的采集及處理，將現場環境數據及時傳輸到控制中心，并為故障分析記錄可靠的數據[3]。這種方法存在溫度偏差大、數據可挖掘性弱、協議接口開發復雜等問題。

3.3 基于通信傳輸網大數據的溫度監測系統

通過靠近通信傳輸設備自帶的集成測溫模塊，從專業通信網管的海量數據中提取出溫度參量，經過溫度數據采集、模型歸一化、數據分析以及功能呈現等部分，實現對歷史數據的分析和預警。這種方法直接采集設備板卡溫度，采集溫度偏差較小；記錄歷史數據，結合算法分析溫度變化趨勢；利用傳輸網絡已有的DCC（數據通信通道），采用統一的標準化協議。

基于通信傳輸網的大數據溫度監測系統，結合了大數據的處理方式，采用大數據算法，具有數據可挖掘性強、成本低、推廣性較好等特點，是本文探討的重點。

4 基于通信傳輸網大數據的溫度監測系統

基于通信傳輸網大數據的溫度監測系統包括數據采集、模型歸一化、數據分析以及功能呈現4大模塊，其軟件架構見圖1，可以實現從通信網管的海量數據中提取出溫度參量。

圖1 基于通信傳輸網的大數據分析軟件架構

4.1 數據采集模塊

網管省地縣一體化為實現基礎數據的全面采集提供了技術支撐，具體體現在以下4個方面：

（1）各品牌各技術體制的通信傳輸網，如MSTP（多業務傳送平臺）、SDH等，可以通過各網關網元和DCN（數據通信網絡），實現分散在各地縣的網元的接入和控制，能夠從網絡獲取需要的采集信息。

（2）省級網管中心已經實現了各傳輸品牌網管服務器的集中安裝和配置。

（3）各傳輸品牌網管服務器實現了數據庫的部署。

（4）網管中心安裝了專門的采集服務器及采集軟件，各品牌通信傳輸網管服務器按照CORBA（通用對象請求代理體系結構）接口的開發和對接，采集服務器獲取5 000多臺設備的海量溫度數據。

具體的系統拓撲架構如圖2所示。一體化系統示意圖如圖3所示。

圖2 溫度監測系統的網絡架構

4.2 元數據模型管理模塊

該模塊主要完成指標管理及指標自定義。通過數據歸一化處理，針對不同廠家建立統一的模型庫，為數據庫處理及上層報表呈現提供服務。針對不同廠家提供的海量網管信息，提取出有用的時間和溫度等信息，并實現數據模型的歸一。

采集服務器不僅實現了海量數據的采集，而且多種模型的歸一整理和統一數據庫的建立，還實現了大數據的統一備份。

4.3 數據分析模塊

（1）分析流程的設計。根據實際情況，通過軟件設定采樣的頻率和起止時間，實現定期采樣。

（2）采用大數據分析的ARMA模型進行模擬，針對每臺設備的前期海量溫度數據預處理檢驗，建立預測模型。

（3）預設規則庫。設置機房正常溫度（如15～ 25℃），同時考慮到季節偏差量加入偏差因子。如夏季溫度較高，適當提高溫度補償因子，提高閾值；冬季總體溫度較低，適當降低溫度補償因子，降低閾值。同時，溫度補償因子采用溫度反饋調整，根據前后10 d的溫度，動態緩慢調整閾值參數，具有一定的連續性。

（4）規則屬性設置。當測試的結果連續幾天偏離正常閾值，而且有進一步加大的趨勢，雖然還沒有達到設備告警門限，但需要引起足夠的重視，此時就需要篩選出網元，并對網元進行重點關注和分析。通過調取多維數據進行比對，如果發現所有的設備均呈現出相同的溫度變化趨勢，說明機房的溫度出現了問題，那么整個機房的空調、散熱系統可能出現了問題，進而可能威脅到機房內其他的設備或者系統，某些對溫度變化敏感的服務器可能會先出現告警或者宕機現象。

4.4 綜合展現模塊

圖3 通信傳輸網一體化系統示意

（1）報表自定義功能。

具有各類分析圖文報表的定義、生成、發布、查看功能，實現網絡報表的綜合化與自動化。能夠生成網絡運行質量周報、綜合分析月報等網絡業務報告（支持Word、Excel、PowerPoint格式）。通過多維分析，基于統一數據模型的靈活查看分析，使數據分析人員從多種可能的觀察角度進行快速、一致和交互性存取，來獲得對信息的深入理解。支持對比分析、分布分析、同比分析、環比分析、趨勢分析、象限分析等多種分析模式。

（2）即席結果查詢。可以針對網元、品牌系統、機房和地區進行統計分析，并以表格和圖形的形式輸出（如圖4）。

（3）自定義模板。根據用戶需求，提取有用的數據，針對溫度排名前10、溫度升高前10、某品牌設備運行情況等問題進行定制模板的開發。

5 系統實施效果分析

相比于傳統的監控和處理方式，基于通信傳輸網大數據的溫度監測系統，對溫度變化反應更加靈敏，能提前發現溫度異常現象，可以降低變電站、通信機房事故的等級，提高系統安全性。

2015年通過部署基于通信傳輸網大數據的溫度監測系統，實現了全省2 000多個網元的溫度采集監控，發現6次溫度異常情況，在溫度上升到告警溫度階段及時發現異常，并將故障控制在萌芽狀態（見圖5）。如2015年7月29日14:00，溫度監測系統發現雙龍變通信傳輸設備CM_S_193運行溫度45℃，溫度上升11℃；14:26省檢修公司回復確認雙龍變機房溫度過高，1臺空調故障，派人緊急處理；14:34金華公司匯報確認雙龍變通信機房有3臺空調，其中1臺故障，另外2臺跳閘未運行，重新啟動空調后機房溫度逐步恢復正常。

通過基于通信傳輸網大數據的溫度監測系統的開發，實現了全網傳輸設備網元海量溫度參數的收集，通過數據模型化和統一化，利用大數據算法實現溫度的預測分析和判斷，生成溫度實時變化和預測曲線。該系統的開發克服了動力環境品牌眾多、接口開放程度參差不齊、監管主體不統一的弊端。相比于動力環境監測等溫度采集手段，基于設備板卡溫度的測量方法，具有數據更準確、更全面，可進行多維分析，覆蓋面更廣泛的特點。該系統對溫度變化反應更靈敏，能提前發現溫度異常現象，降低通信機房安全事故的等級，提高系統安全性。

圖4 系統綜合展示界面

圖5 應用大數據前后溫度監測系統的對比

[1]趙陌.一個新型通信機房溫度監測系統的設計與實現.山東通信技術[J].2007，27（4）:8-14.

[2]盛淼岸.通信機房遠程檢測監控系統的研究與設計[D].重慶：重慶大學出版社，2002.

[3]雷鳴.廣電機房環境動力監測系統簡介[J].中國有線電視，2011（11）:1317-1318.

（本文編輯：方明霞）

Research on Temperature Monitoring System Based on Big Data of Power Communication Transmission System

HE Chen，WANG Yanbo，WANG Yunye
（State Grid Zhejiang Information&Telecommunication Company Branch，Hangzhou 310007,China）

The definition and characteristics of"big data"are analyzed，and disadvantages of traditional temperature monitoring technology are introduced.A server room temperature monitoring system is developed based on big data of communication transmission system.The implementation and condition of the four function modules of the system are expounded.The system can sensitively respond to temperature changes and can detect temperature abnormality in advance so as to reduce safety risk level of server room and improve system safety.

big data；power communication transmission system；temperature monitoring

TM769

：B

：1007-1881（2016）07-0065-04

2016-04-15

賀 琛 （1983），男，工程師，從事電力通信網絡優化、檢修工作。