基于云技術的電力數據采集系統設計

武 濤，翁同洋，傅維柱，姚 洋

（國網六安市城郊供電公司，安徽 六安 237000）

1 背景介紹

1.1 電力數據采集系統發展情況

我國電力行業的起步較晚，經過幾十年的研發奮進，終于在某些層面趕上了世界發達國家的行業水平，但是電力數據采集這種需要依靠先進技術改進的系統發展非常有限，尤其是隨著大數據時代的到來以及智能電網的發展實施，更是加劇了電力數據采集的優化迫切程度。目前，我國大部分電力數據采集系統、數據存儲系統以及終端監控系統的功能設計都較為簡單，具體表現在應用范圍窄、適應能力小、采集頻率低，且不具備一定的實時數據分析能力。應用云計算技術，可以大大提高電力行業的運行效率，能為未來電力行業的發展帶來極大的幫助[1]。

1.2 基于云技術的電力數據采集系統的優點

為了滿足用戶在用電方面的各個需求，電力企業需要擴大電力數據的采集范圍、增加電力數據的采集頻率，因此各個電力企業都需要建立自己的數據存儲中心，同時安排更多的人力投入到運維等工作，這無疑會增加企業的運營成本。如果應用云技術，每個電力企業都可以將自己采集的數據直接上傳到云端服務器，不僅免去了自建存儲中心的經濟壓力，而且增加了電力數據的存儲安全，還不需要進行額外的人力投資，總之大大節約了電力企業的運行成本。

2 云技術介紹

云技術主要包括云計算和云存儲，是大數據時代和網絡時代的產物，順應了社會發展需要。云計算是分布式處理、并行處理以及網格計算經過發展后形成的技術，在計算過程中，云計算會將龐大的數據拆分成無數個小的子計算程序，由多個服務器并行計算分析后，將處理結果返回給用戶。

云技術是一種虛擬化的網絡應用模式，利用云存儲和云計算，能夠對各地數據資源進行統一管理，只有系統分配了權限的用戶才能訪問云網絡上面的一切功能，保證了數據的安全。同時，因為云技術能夠實現單個網格的獨立工作，保證了多個用戶同時操作時不會出現數據沖突。最后，本文將云技術應用在電力數據采集系統，可以保證系統能夠有效處理海量電力數據，支持智能電網的實現[2]。

3 基于云技術的電力數據采集系統的功能介紹

基于云技術的電力數據采集系統需要設計3 個功能模塊，分別是數據采集、數據計算以及服務器存儲模塊，每個功能模塊有多個不同的功能實現，具體如圖1 所示。3 大功能模塊的設計主要為了支持數據采集與通信、數據訪問與計算等目的，有利于不同用戶不同需求的擴展，也方便電力系統時刻發揮最佳性能，完美處理系統的各個功能。

圖1 電力數據采集系統的功能示意

3.1 本地監控

本地監控屬于數據采集模塊，監控功能主要負責對企業和工廠的用電情況進行檢查，包括工廠制造、電力調度等實時用電數據。監控功能為電力企業和電力用戶提供2 種監控窗口，前者主要為電力數據流，可以自動分析用戶是否違規用電，提供了警報、數據報表、自動斷電等功能；后者主要為電力數據可視化，用戶可以自行查看當前用電情況，方便其為后續工作安排提供數據支持[3]。

本地監控除了上述提到的功能外，還能夠解決電力數據交易的信任問題。由于電力數據交易多數情況下由電力企業在數據中心查看電力數據資源，很容易產生“黑箱”，用戶無法參與電力數據產生、計算以及分析的每個環節，一旦出現因為不小心違規用電而導致罰款的現象，用戶會產生數據懷疑，進而導致對電力企業不信任的狀態出現。本地監控提供的數據可視化功能有效解決了信任問題，從電力企業的角度，將數據從“黑箱”狀態轉為可視化，讓企業對每一次的數據分析和處理顯得更讓人信服，有效確認數據是否達標，無論是提供警報還是斷電，都有數據可依；從電力用戶的角度，數據可視化能幫助自己合理化用電，同時了解電力數據的定價是否合規，如果出現不公正待遇，也有數據支持用戶維權。

3.2 監控節點冗余

監控節點冗余屬于數據采集模塊，是本地監控的備用方案，主要由主監控節點和備份監控節點組成。在數據通路程序啟動后，主節點和備份節點隨時保持數據通信，此時主節點連接到數據采集的硬件設備，數據采集結果會實時上傳到云端服務器。與此同時，產生本地數據記錄和趨勢圖，并在備用節點備份，一旦主節點通信失敗或可視化功能出現問題，備份監控節點會自動與硬件設備連接，并自動上傳采集數據到云端服務器，同時將備份數據記錄和趨勢圖顯示在可視化設備中，保證監控功能不中斷。

3.3 遠程監控

遠程監控屬于數據采集模塊，與本地監控的區別在于，電力用戶可以利用瀏覽器或App 客戶端，遠程實時查看當前工廠的電力數據情況。此外，遠程監控功能為用戶提供了斷電選項，如果電力設備出現故障，導致短時間電流或電壓過大，且電力企業未采取有效措施時，用戶可以選擇自行斷電，以保證設備和電力線路的安全。

3.4 遠程診斷

遠程診斷功能屬于數據計算模塊，主要涉及到實時電力數據的計算方面，這里的計算并不是針對某個用戶的診斷，而是對某個電力區域的診斷。在數據計算時，一旦發現電力數據異常，則可以根據數據的表現情況和計算結果執行修改命令，如某個區域的電力數據短時間反饋較少，則表示該區域的數據通信網絡出現故障，又如某個區域用電功率突然大減，則表示該區域的電路出現問題等。總之，實時數據計算能夠幫助電力企業及時做出調整，讓工程維護變得及時、高效，大大降低了工程維護成本。

3.5 電力數據處理

電力數據處理屬于數據計算模塊，在本系統設計下，電力數據采集頻率增加、采集范圍增大，使得云端數據庫內的電力數據擁有海量的數據規模，這種呈現大規模特性的數據非常適合進行數據挖掘計算，計算結果能夠有效反映出某些規律，如電力用戶的用電規律、集中用電時段、違規用電趨勢，甚至還可以根據用電分析出用戶在某個時間段的接單量。電力數據挖掘能夠幫助電力企業合理安排供電，合理制定收費規則，為用戶提供用電建議，適應不同用戶的各種用電需求，優化和完善電力運營管理，使其更加現代化和智能化[4]。

3.6 數據存儲

數據存儲功能屬于服務器存儲模塊，是云技術的云端數據支撐。對于電力數據來說，電力企業一般會將用戶的用電數據永久保存，這些是云計算和數據挖掘的關鍵，能夠支持系統完成數據分析等工作，更好地預測未來用電發展趨勢。電力數據中的一些個人隱私型數據，一般不會應用在數據挖掘中，可以根據用戶的自我意愿決定是否刪除。所有采集到的電力數據都會上傳到云端服務器中，這些數據會被云端統一管理，利用數據地址空間和地址節點名做區分。

3.7 權限分配

權限分配功能屬于服務器存儲模塊，能夠保證所有用戶都可以擁有訪問和刪除數據的權限。首先，分配權限可以保證“游客”類用戶不會輕易拿到隱私類數據；其次，電力用戶可以自行查詢與自身相關的電力數據和有關聯的數據計算結果；再次，用戶可以申請升級權限，這類用戶能夠向系統提供不同的使用需求，為系統的擴展提供必要的幫助，同時這類用戶也可以更好地保護自己的隱私，擁有刪除部分電力數據的權限；最后，電力企業系統管理員擁有最高的權限，能夠增加、分配和刪除其他用戶，也只有他們能在必要時改動電力數據。權限分配的目的是提高系統的安全性、靈活性以及明確性，方便數據計算模塊采用分級的數據處理能力，方便系統為不同計算需求分配計算資源。

4 基于云技術的電力數據采集系統的設計實現

4.1 物理組成

想要完成電力數據采集系統的設計，相應硬件設備的使用必不可少。首先，根據電力數據存儲量大的特點，需要在云端搭建先進的云計算和云存儲管理中心，必要時可以租用云服務提供商的智能云系統；其次，數據采集與云端系統是互相支撐的，在數據采集終端需要安裝智能電表、電力監控可視化顯示器，采集到的數據可以與服務器端直接進行交互；最后，為了保證采集到的數據能夠及時傳輸、計算和存儲，云端需要配置不同種類的服務器，包括數據接收服務器、通信控制服務器、數據計算服務器以及歷史數據服務器等，多臺服務器組成系統可以實現不同功能的靈活配置[5]。

4.2 系統設計

基于云技術的電力數據采集系統可以分為4 個層次，分別是數據采集層、基礎管理層、應用接口層以及訪問控制層。不同層次提供了不同的功能服務，使得系統模塊和數據流更加清晰，這種設計方便各個層次獨立進行功能擴展。

（1）數據采集層。將智能電表和各種總線接口相連，使得電表可以采集到各個節點的電力數據，數據采集后會經過換算和安全校驗，從通信接口將數據上傳到數據接收服務器中，與此同時，在主監控設備中可視化顯示當前電力數據和使用趨勢。

（2）基礎管理層。基礎管理層包括數據接收服務器、通信控制服務器以及數據計算服務器，與數據采集層交互，對其傳輸的各類電力數據進行初步計算和存儲，主要分析當前時間段的用電情況，同時監測各個智能電表和可視化設備的使用情況，對異常情況進行及時處理。

（3）應用接口層。提供不同的接口和服務，與各級電網和各級別權限用戶對接，具有承上啟下的作用。不同用戶的不同需求可以通過接口層來到訪問控制層，利用其分配的云計算資源完成相應的數據分析、未來走勢預測、歷史情況整理等計算任務。

（4）訪問控制層。系統的最核心層，管理著云計算和云存儲的各種高級功能。大量的數據交匯后，有著不同的調度管理以及相應的數據計算和維護，這些都需要在訪問控制層實現。

4.3 系統實現

基于云技術的電力數據采集系統可以采用“雙進程、多線程”的混合模式架構，充分利用云技術的分布式處理能力，完成多個任務的并行運行。雙進程包括守護進程和應用進程，應用進程分為多個線程，可以并行處理多個任務，如實時數據采集、實時計算分析、實時監控、調度、交互，最重要的是可以實時恢復進程，當守護進程發現應用進程異常時，可以立即讓設備復位重啟，從而快速恢復運行。

5 結 論

在基于云技術的電力數據采集系統的幫助下，電力行業將會發生很大變化，其電力數據采集能力和實時計算與存儲能力將會變得非常高效，并且該電力數據采集系統能夠解決當下電力行業的諸多問題，優化資源，提供科學的管理和決策手段，為未來智能化電力系統的建設提供強有力的技術支持。