大數據支持下的電力能源信息采集系統設計與實現

周曉峰，曾晨煌

（1.杭州簡單點科技有限公司，浙江 杭州 310000；2.杭州百恒網絡科技有限公司，浙江 杭州 310000）

0 引 言

隨著社會的發展，電力系統規模逐漸擴大，人們對電力能源的需求也在不斷增長。為確保電力系統的可靠性、安全性及高效性，必須及時、精準地獲取各類電力能源信息，包括電力生產、傳輸、分配及消費等方面的數據[1]。同時，大數據技術在電力行業的應用覆蓋電網監測、負荷需求預測、能源分配優化等多方面[2]。通過大數據分析，可以實時監測電網運行狀態，預測未來負荷需求，并提供智能決策支持[3]。這樣的技術優勢不僅能夠識別電力系統中的異常情況，還能夠推動電力資源配置的優化，提高能源利用效率，推動電力行業的可持續發展。文章旨在充分發揮大數據技術的優勢，構建一套高效可靠的電力能源信息采集系統，以滿足電力行業對于實時、準確信息的需求，從而提高電力系統的管理水平和運行效率。

1 大數據支持下的電力能源信息采集系統設計

1.1 大數據支持下的電力能源信息采集需求分析

大數據支持下的電力能源信息采集系統在設計與實現中需要特別關注電力能源信息的內容，以確保系統能夠有效地監測、分析及管理電力系統的各個方面。對系統的具體需求分為5 個方面。一是實時采集電力負載數據。系統應能夠實時采集電力負載數據，包括不同時間段內的負載變化、高峰負載時段以及負載類型。這有助于預測系統的電力需求，優化電力分配和調度。二是實時收集可再生能源生產數據。對于采用可再生能源的電力系統，應該能夠收集太陽能、風能等可再生能源的實時生產數據，包括太陽能電池板產生的電能、風力發電機輸出的電力等信息，以便系統管理員了解可再生能源的利用效率。三是實時監測和采集電力設備運行狀態。電力設備運行狀態包括發電機、變壓器、開關設備等，系統應能夠實時監測和采集設備的工作參數、溫度、濕度等信息，從而實時評估設備健康狀態，預防潛在的故障。四是實時監測和采集電力質量參數。系統應能夠監測電力質量參數，如電壓、電流、功率因數等，有助于識別電力系統中的電壓波動、諧波等潛在問題，以保障電力系統的穩定性和可靠性。五是需要引入實時告警和異常檢測機制。設計系統時應考慮引入實時告警和異常檢測機制，以便及時響應電力系統中出現的異常情況。通過大數據分析技術，可以檢測到潛在的問題，如設備故障、負載異常等，提前采取措施避免事故的發生。

1.2 大數據支持下的電力能源信息采集系統架構

大數據支持下的電力能源信息采集系統采用分層架構，每個層次在系統中都擔負著獨特的任務，以確保電力系統的全面監測、分析及管理，具體的系統架構如圖1 所示。

圖1 大數據支持下的電力能源信息采集系統架構

1.2.1 數據采集層

數據采集層位于系統的底層，主要負責與電力系統中的傳感器交互，實時采集各類電力能源信息。該層的重點是選擇合適的傳感器并合理布局，以確保采集的信息具有全面性和準確性。特別關注電力系統的電力負載數據、可再生能源生產數據、電力設備運行狀態等多方面信息，確保數據采集的廣度和深度。例如，負載傳感器用于監測電力負載，太陽能電池板和風力發電機傳感器用于收集可再生能源生產數據，設備傳感器用于監測電力設備的運行狀態等。

1.2.2 數據傳輸層

數據傳輸層連接數據采集層和數據處理層，接收來自數據采集層的原始數據。該層負責通過標準的數據采集協議和方法將數據可靠地傳輸至數據處理層。在這個過程中，關注的是數據的及時性和完整性，以確保采集的電力能源信息能夠有效地進入下一階段處理。實現數據傳輸層，采用標準的數據采集協議和方法，確保數據從采集層可靠地傳輸至數據處理層。常用的通信協議包括消息隊列遙測傳輸（Message Queuing Telemetry Transport，MQTT）、超文本傳輸協議（Hyper Text Transfer Protocol，HTTP）等。

1.2.3 數據處理層

數據處理層是系統的核心部分，利用大數據技術清洗、分析、存儲傳輸過來的數據。重點處理電力負載數據的變化趨勢、可再生能源的利用效率、電力設備的運行狀態等信息。采用先進的數據處理算法，如離群值檢測和時序分析，以確保電力能源信息的質量。大數據技術應用于數據管理工作包括分布式存儲和數據壓縮，以確保數據的安全性和可靠性。

1.2.4 應用層

應用層位于系統的頂層，負責向電力系統管理者呈現實時分析和預測的結果。系統通過可視化界面或報告形式向管理者呈現關鍵的電力能源信息，包括電力負載趨勢、可再生能源利用效率、設備健康狀態等。該層輸出的信息有助于管理者做出合理決策，維護電力系統的穩定性和高效性。

大數據支持下的電力能源信息采集系統部署于電力系統的服務器集群，以實時采集和處理電力能源信息。特別關注傳感器網絡，確保數據采集層的設備與電力系統中的傳感器有效連接，并實時傳輸數據。該系統與電力系統的現有設備和網絡無縫集成，可以避免對電力系統運行造成不必要的影響。

2 數據采集與處理

2.1 數據采集與傳輸

為滿足電力系統監測需求，數據采集層需選用負載傳感器監測電力負載變化，包括高峰時段和不同負載類型。安裝太陽能電池板和風力發電機等傳感器實時采集可再生能源生產數據，評估利用效率。運行狀態監測需要利用傳感器監測并采集發電機、變壓器、開關設備的工作參數、溫度及濕度等信息，實時評估設備健康狀態。傳輸層需確保數據及時、完整傳輸至數據處理層，滿足電力系統實時性和數據完整性要求。電力系統管理者獲得實時的運行狀態信息后，可準確分析電力系統的狀態。

2.2 大數據支持的數據處理和清洗算法

數據處理層采用大數據技術進行數據清洗和處理，以確保采集的電力能源信息質量。文章采用的孤立森林算法可以識別電力能用使用中的異常波動，幫助監測潛在的問題[4]。設數據集為X={x1,x2,…,xn}，i=1,2,…,n，其中xi是一個包含多個特征的數據點。構建的孤立森林包含m棵隨機樹，表示為T={T1,T2,…,Tm}，j=1,2,…,m。對于每棵樹Tj，遞歸地進行分割直到達到樹的最大深度或終止條件。設h(xi,Tj)表示數據點xi在樹Tj中的路徑長度。每個數據點在所有樹中的路徑長度的平均值為

最終，通過設定閾值，可以將路徑長度較短的數據點識別為異常值。孤立森林可以通過基于樹的方法在大數據集中高效地孤立異常值，數據處理和清洗能力較強。孤立森林算法清洗數據流程如圖2 所示，該算法的流程包括隨機抽樣、構建樹、遞歸劃分、孤立異常值及結果合并等步驟。首先，從電力能源信息數據集中隨機選擇樣本，并在特征空間中選擇特征。其次，遞歸地進行數據分割，使用隨機特征和劃分點構建樹，直到達到最大深度或葉節點樣本數量小于某閾值。在構建的樹中，異常值一般在路徑長度較短的葉節點，因此這些樣本被孤立作為異常值，整個過程重復多次以構建多個隨機樹[5]。最后，通過計算每個樣本在所有樹中的路徑長度平均值，將路徑長度較短的樣本標識為異常值。

圖2 孤立森林算法清洗數據流程

3 系統應用及測試

3.1 實時監測與預測

通過應用層，管理者能夠實時監測電力系統的運行狀況，包括電力負載、可再生能源產量即設備狀態。系統還能夠利用大數據分析技術預測未來電力需求，以支持決策制定。

3.2 異常檢測與預警

數據處理層的孤立森林算法能夠實時識別電力系統中的異常情況，如負載突變、可再生能源異常波動、設備故障等。系統應用層的實時報警和警告功能使通知管理者能夠及時采取措施，預防潛在問題。

3.3 能效評估與優化

利用大數據分析，電力能源信息采集系統可以評估電力系統的能效，包括能源利用效率和設備運行效率。大數據支持下的電力能源信息采集系統為電力系統提供優化建議，如負載調整、可再生能源配置優化等，以提高電力系統的整體效益。

對大數據支持下的電力能源信息采集系統的性能進行全面測試，包括數據處理速度、實時分析響應時間及預測準確性等關鍵指標。同時，采取一系列優化手段，包括并行計算、異步處理等，引入分布式計算環境，如Apache Spark，以增強電力能源信息采集系統在大數據量情況下的處理能力，并優化數據庫索引和查詢語句，以提高系統數據檢索的效率。大數據支持下的電力能源信息采集系統優化前后的關鍵指標對比如表1 所示。

表1 關鍵指標對比

表1中的對比測試數據顯示，采用優化方法之后，大數據支持下的電力能源信息采集系統的處理速度提升25%，實時分析響應時間降低30 ms，預測準確性提高5 個百分點。這表明在實際應用中,優化措施具有的高效性和可靠性。

4 結 論

文章設計并實現了一個大數據支持下的電力能源信息采集系統，為電力系統管理者提供全面、實時、可靠的電力能源信息。系統的應用將為電力系統的智能化管理和決策提供強有力的支持，有望提高電力系統的可靠性、效率及穩定性。未來，研究方向可以包括進一步優化算法、擴展系統的功能及在更多實際場景中的驗證和應用。