用電信息采集系統非結構化數據管理設計

祝恩國，劉　宣，葛磊蛟

（1.中國電力科學研究院，北京 100192；2.天津大學電氣與自動化工程學院，天津 300072）

用電信息采集系統非結構化數據管理設計

祝恩國1，劉宣1，葛磊蛟2

（1.中國電力科學研究院，北京 100192；2.天津大學電氣與自動化工程學院，天津 300072）

針對用電信息采集系統的非結構化數據具有海量、接入點多而分散等特點，本文提出一種用電信息采集系統非結構化數據管理設計方案。首先，對用電信息采集系統的非結構化數據進行分類。其次，提出了數據采集、數據存儲和數據挖掘等3部分的管理設計方案：數據采集主要實現非結構化數據的收集；數據存儲包括數據預處理和Hadoop兩部分，完成海量數據的快速存儲；數據挖掘按照文本、視頻、音頻3種類別分類處理，實現海量數據挖掘應用。該方案對用電信息采集系統的海量非結構化數據管理，有一定的參考價值。

用電信息采集系統；非結構化數據；框架設計；海量數據；數據挖掘

全覆蓋、全采集、全預付費的用電信息采集系統在國家電網公司的推廣應用，提高了國網公司的電力營銷服務能力，提升了電網企業形象，但是當前實際投入營運的國-網-省-市-縣等用電信息采集系統所采集的用戶數據，僅僅是涉及電力營銷核心業務的電力用戶計量計費的結構化數據［1-3］，具有格式多樣、數據分散、海量、增速快、利用率不高等特征；隨著電網用戶側雙向互動化業務的開展，大范圍的用戶日志分析、用能習慣預測等電力營銷相關的高級應用將成為一種趨勢，并且這類應用的基礎輸入數據不僅需要傳統結構化數據而且需要電力客戶的文本、音頻和視頻等非結構化數據支撐，致使現有的運行系統不僅面臨實施條件、運維成本等問題，也將面臨非結構化數據的采集、存儲和挖掘等管理問題。

與相對于可直接存入Oracle、MySQL等數據庫的二維邏輯結構化數據，任何不便于用二維邏輯表存儲的數據統稱為非結構化數據，主要包括辦公文檔、文本、圖片、視頻、音頻等。對于非結構化數據的管理，近年來國內外有很多學者進行過相關研究：文獻［4］針對非結構化數據難搜索、不易管理等特點，提出了非結構化數據-半結構化數據-結構化數據的三步轉化方法，實現對非結構數據的管理；文獻［5］為了處理海量、異構、關聯等特征的非結構化數據，設計了融合HDFS、HBase、XMLDB等存儲設施的非結構化數據統一存儲管理平臺。

對于Hadoop的應用研究，國內外學者也進行過相關研究，文獻［6］為解決海洋環境信息中對海洋流場可視化和特征可視化的大數據問題，提出一種GPU嵌入Hadoop云平臺的并行計算框架，大大提高了計算速度和顯示效果；文獻［7］為解決海量用戶登錄的身份認證問題，設計了一種基于身份認證ID-CAP的Hadoop訪問控制方案。

本文針對用電信息采集系統非結構化數據具有海量、接入點多而分散等特點，立足對用電信息采集系統非結構化數據的管理，從數據預處理、數據存儲和數據挖掘3方面闡述用電信息采集系統非結構化數據管理框架設計方案。

1　用電信息采集系統非結構化數據

用電信息采集系統是由主站、通信信道和采集設備3部分組成，主要實現對電力用戶用電信息的數據采集、數據管理、電能質量數據統計、線損統計分析等，達到對電力用戶用電信息及時采集和掌握，以及準確發現電力用戶的用電異常情況，對電力用戶的用電負荷情況進行有效監測和控制，并為峰谷電價、階梯電價、智能費控等營銷業務策略的實施提供支撐［8-10］。

近年來，隨著電網智能化、自動化、信息化程度的增加，用電信息采集系統所采集數據一方面包括傳統用電數據，即用電度數、電價信息、用戶繳費信息、客戶資料，另一方面也包括實時用電信息、異常故障報警信息。在歐、美等智能電網發達的地區，還包括地理位置信息、天氣交通數據、電動汽車數據等。

但是，隨著電網用戶側的雙向互動化業務的開展，分布式電源、微電網和柔性負荷等接入電力系統，以及用戶需求響應等新型業務的開展，對于用戶日志分析、廣域負荷需求預測、用戶能源特性分析等基于大數據技術的用電信息采集系統高級應用正成為一個熱點研究課題。如果僅僅以當前的用電信息采集系統中所含有的大型專變用戶A類、中小型專變用戶B類、三相一般工商業用戶C類、單相一般工商業用戶D類、居民用戶E類等5類不同電力用戶計量計費的結構化數據作為其分析的基礎數據，很難對用戶用能趨勢和特性進行準確預測，無法滿足未來實際電力營銷業務的高級應用需求，需要電力用戶的視頻、文本、音頻等非結構化數據的支撐。

A～E 5類不同用戶的客戶網絡web頁面資料數據、電子圖片和視頻信息、音頻信息等非結構化數據，是用戶用電特征抽取、用能影響因素深入分析，以及電力營銷業務預警和預判的重要基礎數據，根據其對用戶用電預測和故障預判趨勢分析的重要程度，按照其不同層次組成和5類不同用戶所包含的數據內容，依據5類用戶數據從A至E的逐層包含關系，可以大致分為基礎類、普通類、專用類和特殊類等4種，如圖1所示。

圖1　用電信息采集系統非結構化數據組成Fig.1　Unstructured data of the electrical information acquisition system

然而，用電信息采集系統的非結構化數據具有海量（每年達到PB級別）、更新速度極快、分布地域廣泛等實際的客觀條件，當前非結構化數據管理技術、大數據的存儲和分析技術均處于研究階段，分析技術手段還不夠完善、針對大數據的快速分析算法還不夠成熟；同時，當前的硬盤、磁帶、磁盤陣列等存儲物理設備在內存容量、硬盤容量和處理器速度，以及性價比、異構的兼容性等方面也存在一些實際問題。因此，對用電信息采集系統非結構化數據的管理進行頂層設計非常必要。

2　系統架構

用電信息采集系統的非結構化數據一方面具有不同用戶類型，其數據的大小和種類均不同，且從這些數據海量中難以快速發現有價值的規律性；另一方面，其的確具有很多內在的數據規律，符合大數據的特征信息，具備很大的挖掘空間；如果可合理利用有效的大數據分析工具對客戶基本信息、客戶日志、客戶用電預測、客戶用能分析等數據進行分析，對區域范圍內的能源需求進行有效預測和預判，可為未來營銷業務的拓展提供新思路。下面從頂層設計的思路，從數據采集、數據存儲和數據挖掘3個方面進行用電信息采集系統非結構化數據管理的框架設計；數據采集負責完成前端數據的感知和收集；數據存儲負責將非結構化數據進行結構化存儲，主要包括數據預處理和Hadoop兩部分組成；數據挖掘實現非結構化數據的利用。3部分層層遞進，相輔相成，其最終的目標是實現用電信息采集系統的非結構化數據管理。其架構如圖2所示。

圖2　用電信息采集系統非結構化數據管理系統架構Fig.2　Architecture of data management system of unstructured data for electrical information acquisition system

2.1數據采集

數據采集是用電信息采集系統非結構化數據處理的基礎和最前端，也是其來源，所有的用戶數據經采集完成后，經通信設備上傳至數據中心，為數據存儲做好前期準備；根據非結構化數據的不同來源，可以分為采集終端、系統平臺和用戶側3個方面；其中，采集終端是指安裝在用戶計量現場的不僅可以采集傳統計費計量結構化數據而且可以采集視頻、音頻等非結構化數據的采集設備，實時實現對用戶信息采集、上傳等，主要有集中器、采集器和智能電表；系統平臺是指電網企業為了用電營銷業務開展所建設的客服、運維、收費等系統，主要有95598、用電信息采集系統和客戶營銷管理系統；用戶側是指電力用戶為了追蹤、查詢其自身的電費、設備報修等情況所使用的信息渠道，主要有門戶網站、公共服務平臺和手機客戶端等。

2.2數據存儲

用電信息采集系統的非結構化數據有以下幾個特點：①視頻、音頻、文本等非結構化數據格式不同，導致存儲的空間范圍和元數據的內存劃分尺度不同；②相同數據格式，不同的用戶其數據的容量大小和屬性不同；③不同的數據格式和不同的數據屬性組成混合文件屬性。如此多樣性的非結構化數據，從前端采集進入管理系統后，給數據存儲、分析和挖掘均帶來諸多不便，因此，首先在硬件層面上，利用Hadoop的分布式架構，從國-網-省-市等各層級現有的用電信息采集有關的計算機資源，進行主從式虛擬化，完成基礎構建，由于此部分是Hadoop平臺的基本功能，這里不再贅述［11-18］；然后進行數據預處理，最后利用Hadoop技術進行存儲管理。

2.2.1數據預處理

針對用電信息采集系統的非結構化數據特征，擬采用的數據預處理主要包括數據清洗、數據選樣、數據變換和數據歸一化4個部分，最終實現用電信息采集系統非結構化數據的分類管理，提煉含有數據檢索信息的元數據，形成以半結構化數據的Xml格式表示實際數據存儲地址的元數據庫，為下一步數據存儲Hadoop提供前期的準備，從而完成數據預處理工作。其過程如圖3所示。

圖3　用電信息采集系統非結構化數據預處理Fig.3　Data preprocessing of unstructured data for electrical information acquisition system

數據清洗：數據清洗是一種同一實體可能對應多條記錄信息的信息處理技術，常采用的方法是基本近鄰排序算法SNM（stored neighborhood method），其主要的思想是將數據集合中的記錄按照指定的關鍵字（key）、特征格式（txt、rm等）等特征值進行排序，然后在排序后的數據集合上依次移動一個固定大小的窗口，通過檢測窗口內的記錄，判定它們是否與相關關鍵字或者特征格式相匹配；一般分為抽取特征值、數據排序和合并3個步驟。

數據選樣：數據選樣是根據預設的特征值從數據集合中選取數據；其選樣的標準是數據集合中被選中數據在特征上應與特征值數據一致或者接近；主要的方法有簡單隨機選樣、分層選樣、逐步向前選樣。

數據變換：數據變換是將已經選樣好的數據，根據用戶設定形成xml格式的元數據過程，一般是根據不同數據，決定選樣不同的數據變換方法；常用的變換方法有簡單函數變換、規范化［19-24］。

數據歸一化：數據歸一化是將變換后的數據集合進行xml格式元數據和實際數據映射關系標準化的統一表示，其主要的技術有維度歸一化、屬性選擇和離散化技術等。

2.2.2Hadoop

Hadoop是從2004年出現的一個開源分布式計算框架，主要包括Hadoop Common、HDFS（hadoop distributed file system）和MapReduce 3部分，是由Yahoo支持研發，隨后在百度、新浪、Amazon、Facebook、淘寶等大型IT企業都得到最為廣泛應用的開源云計算軟件平臺之一。其主旨是構建一個具有高可靠性和良好擴展性的分布式系統，主要優點是擴容能力強、成本低廉、效率高、高可靠性、免費開源及良好的可移值性。

其中，Hadoop Common主要分為兩個階段，第一階段是Hadoop0.20及以前版本，主要包含HDFS、MapReduce和其他項目的所有公共內容；第二階段是從0.21版本開始，由于HDFS和MapReduce全部成為獨立項目，于是HDFS、MapReduce以外的所有公共內容均為Hadoop Common。

HDFS和MapReduce是Hadoop的核心內容，均采用典型的Master/Slaves結構；其中，HDFS的Master/Slaves分別對應Namenode/Datanode進程；MapReduce的Master/Slaves則分別對應JobTrackers/TaskTrackers進程。

1）HDFS

HDFS是一個針對PB級大數據存儲和管理的分布式文件系統，類似于Google的GFS（google file system），并能夠管理非結構化數據，具有Master/Slaves架構，由Namenode和Datanode兩個部分組成；其中，Master節點僅僅存在一個，并運行進程Namenode；而Slaves節點可以具有多個，每一個Slaves節點運行一個進程Datanode，并且Namenode與每個Datanode之間通過Heartbeat的方式進行通信和管理。

1939年生于吉林長春。1955年考入東北美專附中，1964年畢業于魯迅美術學院中國畫系。曾任遼寧畫院院長。現任遼寧畫院顧問，中國畫學會常務理事，遼寧中國畫研究會執行會長，中國同澤書畫研究院終身名譽院長，中國當代畫派聯誼會常務副主席，中國國家畫院研究員、國家畫院趙華勝工作室導師，國家一級美術師，遼寧省文史研究館館員，遼寧省政協第六、第七、第八、第九屆委員。關東畫派領軍人及代表性畫家。享受政府特殊津貼專家。

同時，一般實際文件的元數據（FSImage信息和EditLog信息）存放在Master節點上，具體的文件內容存放在Slaves節點上。

而且，任意一個大文件均被拆分為64 M大小的多個文件塊，分別存放在多個Slaves節點上；為了數據文件的安全性，每個文件塊缺省有3個副本，其副本存放的具體位置按照Hadoop的放置算法自適應地計算所得。另外，一般HDFS中有默認的文件塊大小和副本數，但是默認參數也支持手動設置，可通過設置Slaves節點上的dfs.block.size和dfs.replication兩個參數，來設定設置文件塊的大小和副本數。HDFS的組成情況如表1所示。

表1　HDFS的主要組件功能表Tab.1　Function table of main components in HDFS

另外，HDFS對應用程序的數據提供高吞吐量，并開放一些POSIX的必須接口，支持流式訪問文件系統的數據；并且，HDFS將大規模數據按照默認的數據塊進行分割、存儲在多個不同數據節點組成的分布式集群中，具有較強的可擴展性；同時，每個數據塊在不同節點中默認有3個副本，具有很高的容錯性，以及在數據批處理方面具有很強的快速性能表現。

2）MapReduce

MapReduce適用于大規模PB級別數據計算，其主要思想來源于函數式編程語言，它由Map和Reduce兩部分用戶程序組成；Map負責將數據打散，Reduce負責將數據進行聚集；具有典型的Master/Slaves系統架構，一般在Master節點上運行Job-Tracker進程，在Slaves節點上運行TaskTrackers進程；并且，JobTracker進程作為控制主進程，會根據所處理數據的任務量，在計算機集群上運行多個TaskTracker進程實例來處理各個Map子任務，然后指派多個TaskTracker進程再對結果進行歸并而完成Reduce子任務。

與傳統關系型數據庫相比，MapReduce具有處理數據規模大、數據更新速度快、數據集成度低等諸多優點，其對比情況如表2所示。

表2　MapReduce與傳統關系型數據庫對比Tab.2　Comparison between MapReduce and traditional relational database

3）Hadoop工作流程

非結構化的用電信息數據通過數據預處理后，形成了統一的標準xml格式元數據和實際數據兩個部分數據，為基于Hadoop平臺的數據處理提供了基礎，基于Hadoop技術的用電信息采集系統非結構化數據管理工作流程如圖4所示。

圖4　Hadoop數據存儲工作流程Fig.4　Workflow of Hadoop data storage

在主節點上，HDFS的Namenode進程對元數據的屬性信息（FSImage信息和EditLog信息）進行備份、進程監測等管理；MapReduce的JobTracker進程對元數據的內容信息進行更新管理，例如一個大數據經過Map后，分散到下面具體分節點的節點號、數據表、字段等信息，被JobTracker及時計算出來，然后更新信息。在分節點上，HDFS的Datanode進程對實際數據的屬性進行管理；MapReduce的TaskTracker進程對實際數據的分配進行管理，例如來自兩個用戶的實際數據，在分節點上分配、調度存入分節點的對應具體存儲空間，由TaskTracker完成。

2.3數據挖掘

根據電網企業業務需求和電力客戶需求，對海量的用電信息采集系統非結構化數據順利進行及時、快速有效分析和挖掘，發揮其大數據的規模化效應，為企業和用戶提供輔助決策支撐是數據挖掘的重要作用之一。

非結構化數據由于數據類型多樣，差異性較大，無法按照處理傳統結構化數據所采用的統一方式，其數據挖掘方法按照文本、視頻和音頻等3種不同類型分別進行，如圖5所示。

數據挖掘的方法很多，且不同數據類型所適應的方法一般不同，關于文本數據，擬按照文本分類、分詞和特征項抽取等方式進行處理；關于視頻數據，一般采用可視化特征提取、對象識別、模型庫比對等方法；關于音頻數據，宜應用相關性分組、聚集和描述與可視化等技術。

圖5　用電信息采集系統非結構化數據挖掘技術Fig.5　Data mining of unstructured data for electrical information acquisition system

3　結語

本文根據用電信息采集系統所采集的A～E 5類用戶數據逐層依次包含的特點，將其分為基礎類、普通類、專用類和特殊類；為有效利用這些海量數據，提出了數據采集、數據存儲和數據挖掘等3部分的系統框架，該設計框架在一定程度上解決了海量用電信息非結構數據管理問題。但是由于電力用戶用電信息數據關系工業用戶的能耗情況、商業用戶的用能情況和居民用戶的生活習慣，具有較強的隱私性或者商業秘密，對于在保障數據的安全、可靠的前提下，實現數據網絡共享，發揮數據的實際作用，為管理節能、低碳電力提供實際的支撐是下一步的重點研究課題。

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Management Design for Unstructured Data in Electrical Information Acquisition System

ZHU Enguo1，LIU Xuan1，GE Leijiao2
（1.China Electric Power Research Institute，Beijing 100092，China；2.School of Electrical Engineering and Automation，Tianjin University，Tianjin 300072，China）

According to the characteristics of massive quantity and numerous scattered points for unstructured data in the electrical information acquisition system，an unstructured data management framework is designed in this paper：first，the unstructured data are classified；second，a design scheme is put forward including data acquisition，data storage and data mining，where the first part realizes the collection of unstructured data，the second completes the fast storage of massive data by data preprocessing and Hadoop，and the third processes the massive data according to the categories of text，video and audio，respectively.This solution is useful for the management of massive unstructured data in the electrical information acquisition system.

electrical information acquisition system；unstructured data；framework design；massive data；data mining

TM727

A

1003-8930（2016）10-0123-06

10.3969/j.issn.1003-8930.2016.10.021

2015-03-116；

2016-01-10

國家電網公司基礎性前瞻性科技資助項目（JL-71-14-001）

祝恩國（1978—），男，博士，高級工程師，研究方向為智能用電、電力需求側管理技術、高級量測體系。Email：zhuenguo@epri.sgcc.com.cn

劉宣（1978—），男，碩士，工程師，研究方向為電力系統自動化、智能用電技術、用電信息采集技術。Email：liuxuan@epri.sgcc.com.cn

葛磊蛟（1984—），男，通信作者，博士，講師，研究方向為智能配用電網和大數據等。Email：legendglj99@tju.edu.cn