沈華
摘 要:現階段供電公司對數據(包括電壓穩定性等生產數據、用電客戶等運營數據、協同辦公等管理數據)的管理還停留在操作型數據管理階段,將精力主要集中于海量數據的存儲方面,這造成了數據的大量浪費。而大數據集中管控系統可以通過信息的整合來有效消除供電公司信息孤島的問題,同時通過對數據的即時即刷和分析,實現對企業生產運行狀態、管理狀態的分析和監視,從而提高企業應對突發事件和風險的能力。
關鍵詞:供電公司;大數據集中管控系統;信息集成
中圖分類號:TM73 文獻標識碼:A 文章編號:1671-2064(2017)06-0145-01
1 大數據集中管控系統的功能劃分
第一,GIS系統服務提升。通過對各業務系統數據的集成,大數據集中管控系統能夠為GIS系統提供強有力的數據支持,使GIS系統依托電網拓撲,以電子地圖的形式來實時顯示故障線路、故障信息、故障影響客戶、搶修資源儲備、潛修人員準備、搶修進度等信息,從而全面提高企業的供電可靠性和整體用電服務能力。
第二,OA流程處理環節監控。在OA流程處理過程中,大數據集中管控系統能夠隨時對各環節以及處理記錄、時限、歸檔狀況等進行監控,全方位多視角再現OA系統處理過程,從而大大提高監控管理水平。
第三,電力負荷管理。大數據集中管控系統具備計量檢查、遠程自動抄表、負荷預測、用電異常分析、電壓監測、負荷管理及線損分析等功能,為企業管理人員提供市場決策分析的需求側分析手段,從而更好地實現有序用電。例如,系統通過對關口、大用戶、臺區、電網的數據進行分析,自動計算分區、分壓、分線、分元件線損,提供多維線損分析比較工具,從而為供電公司商業化運營提供科學決策依據。
第四,系統管理。系統管理功能包括如下方面:實現部門的增加、保存、修改、刪除等;實現人員查詢、人員增加、人員刪除、密碼變更以及修改和保存等。
第五,綜合分析。通過對各業務系統核心數據的集成分析,大數據集中管控系統能夠從多個角度、多方位進行電力數據綜合分析,提供豐富的查詢統計手段,多維度展現各類數據指標和分析結果,并提供包括報表、圖標、曲線在內的多種輸出方式,為企業供電服務提供輔助決策作用。
2 大數據集中管控系統的設計
2.1 大數據集中管控系統的架構
大數據集中管控系統采用集中式體系結構,各二級單位不設置二級服務器。根據電力二次系統相關安全防護規定,系統的安全設計按照電網公司管理信息系統安全等級的標準進行規劃,進行系統定位于區間網絡,是供電公司“一中心多平臺”整體架構的核心。具體說來:數據庫服務器安裝數據庫系統,用于存放從其他業務系統獲取或由本系統應用服務器用于部署并運行本系統及所需的中間件軟件;平臺接口服務器用于中心系統接收和調用來自各專業平臺提供的數據和功能;發布服務器用于發布系統向各專業平臺系統提供的各種數據和功能服務;管理監視服務器用于部署并運行用來監測和管理本系統運行情況的服務和程序。
2.2 大數據集中管控系統的分層
大數據集中管控系統整體上可以劃分為三層:第一層為業務應用支撐平臺,主要是供電公司現有的業務系統;第二層為數據中心,主要是通過傳輸接口機制抽取數據存儲到數據中心;第三層為綜合應用層,主要包括數據可視化分析、數據統一化管理、預警信息的分布等。
根據數據中心的具體功能,數據中心架構體系又可以分為如下五層:①實時系統層,主要負責抽取實時業務系統產生的數據信息;②統一數據傳輸結構規范層,用于數據實時抽取和交互;③數據中心層,對實時抽取過來的數據進行分類存儲;④統一交互模型層,主要是對數據中心的數據進行ETL清洗,計算以及匯總;⑤應用系統層,對抽取到數據中心的數據并且已經通過交互模型清洗過的最終數據進行可視化分析與GIS和實時系統還有OA流程系統進行交互。
2.3 數據管理能力的設計
首先,數據庫系統存儲管理的設計。系統數據庫對輸電網設備的描述應以CIM模型為基礎,并根據輸電業務的需求進行擴展,以涵蓋輸電網運行包括電網設備差異核查、集中器在線監測、電壓監測等方面。數據庫中所有的狀態監測數據均應具有統一的設備唯一標識,應采用16位設備編碼規范,狀態監測數據的專業分類編碼也應采用統一規范標識。
其次,操作系統、數據庫及應用程序備份的設計。操作系統備份的范圍應包括操作系統正常運行所必須的目錄及文件、配置文件以及登錄、操作日志等文件,應每半年至少備份一次;數據庫備份應制定完善的備份方案包括備份的范圍、方式、頻度等,應至少半年進行一次增量備份,至少每三年進行一次全備份;應用程序備份應包括應用程序文件、接口數據文件以及處理后的中間結果數據文件,每次備份應該記錄完整的備份日志。
3 結語
現階段供電公司很多業務系統間依然形成信息孤島,各部門間的數據共享度不高,生產與管理過程中產生的大量實時數據得不到很好地利用。為了解決這一問題,本文提出了一種基于大數據的集中管控系統的設計理念,該系統能夠實現對分散開發系統的統一監管,提供數據有效利用的平臺,實現對數據集成的多維分析以達到對數據深挖掘的高級實用化和對異常狀態下數據的扁平化監控,這對于提升供電公司的綜合競爭力至關重要。
參考文獻
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