徐銳

摘 要：利用大數(shù)據(jù)的理念、技術(shù)和方法，結(jié)合電力行業(yè)的實(shí)際情況，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)與大數(shù)據(jù)的結(jié)合，使發(fā)電、輸電、變電、配電、用電等各個(gè)環(huán)節(jié)得到有效的調(diào)度。電網(wǎng)大數(shù)據(jù)是跨多個(gè)平臺(tái)的數(shù)據(jù)結(jié)合，使看似無(wú)關(guān)電網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，以可視化的方式展現(xiàn)，旨在實(shí)現(xiàn)電力行業(yè)的穩(wěn)固發(fā)展。

關(guān)鍵詞：電力行業(yè) 大數(shù)據(jù) 調(diào)度 穩(wěn)固發(fā)展

中圖分類(lèi)號(hào)：TM727.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-098X（2019）03（b）-0002-03

2011年底，我國(guó)的發(fā)電裝機(jī)已超過(guò)10億kW，成為世界發(fā)電裝機(jī)第一大國(guó)。近些年，隨著網(wǎng)絡(luò)科技的發(fā)展、國(guó)民生活水平提升，發(fā)電裝機(jī)以每年平均1億kW的速度發(fā)展著。這是一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)，完成如此龐大的發(fā)電，需要耗費(fèi)大量的自然資源及龐大的人力管理。由于傳統(tǒng)發(fā)電在能源方面消耗過(guò)大，造成的污染不可小覷，節(jié)省資源，減少排放對(duì)電網(wǎng)發(fā)展的壓力增大。多數(shù)發(fā)達(dá)國(guó)家電力消費(fèi)占終端能源消費(fèi)比例約為20%，且呈現(xiàn)逐年上升的趨勢(shì)[1]。因此，很多國(guó)家引入新能源電能，新能源發(fā)電具有污染小、可再生優(yōu)勢(shì)。但新能源發(fā)電滲透到電網(wǎng)中，打破原有電網(wǎng)運(yùn)行的管理方式，這就需要利用大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)系統(tǒng)合理的分配。我國(guó)電力行業(yè)緊跟時(shí)代潮流，于2013年發(fā)布了《中國(guó)電力大數(shù)據(jù)發(fā)展白皮書(shū)》，在電網(wǎng)領(lǐng)域引入大數(shù)據(jù)技術(shù)。目前電力系統(tǒng)仍存在能量管理、配電管理以及市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)等各類(lèi)信息不能共享[6]，引入電力大數(shù)據(jù)有助于各個(gè)環(huán)節(jié)的協(xié)調(diào)利用，實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)分配[2-5]。

1 電力大數(shù)據(jù)技術(shù)概述

電網(wǎng)大數(shù)據(jù)具有4V的特點(diǎn)，即Volume（數(shù)據(jù)量大）、Velocity（處理速度快）、Variety （數(shù)據(jù)類(lèi)型多）、Value（價(jià)值大）。

（1）電網(wǎng)數(shù)據(jù)規(guī)模大。近些年，電網(wǎng)發(fā)電機(jī)及負(fù)荷節(jié)點(diǎn)數(shù)量不斷增加，由于負(fù)荷與電網(wǎng)間存在許多交互因素，產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)單位已達(dá)到PB量級(jí)。

（2）電網(wǎng)數(shù)據(jù)處理高速，這決定著電網(wǎng)最重要的屬性。由于負(fù)荷波動(dòng)具有隨機(jī)性，發(fā)電側(cè)需要實(shí)時(shí)跟蹤，以防止出現(xiàn)突發(fā)情況。而且電網(wǎng)出現(xiàn)故障也是具有隨機(jī)性，為保障電網(wǎng)正常運(yùn)行，需要及時(shí)處理電網(wǎng)數(shù)據(jù)。

（3）電網(wǎng)數(shù)據(jù)類(lèi)型多，主要表現(xiàn)為數(shù)據(jù)來(lái)源多樣，存儲(chǔ)類(lèi)型多樣，各個(gè)地區(qū)采集周期不一。圖1所示為電網(wǎng)數(shù)據(jù)不同來(lái)源，有電網(wǎng)內(nèi)部，還有電網(wǎng)外部的一些數(shù)據(jù)。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)時(shí)，包括結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，同時(shí)也含有非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)。而采集的周期視具體情況而定，如廣域測(cè)量及大型用戶(hù)數(shù)據(jù)采集一般為分鐘，小型的保護(hù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采集周期僅在毫秒。

（4）電網(wǎng)數(shù)據(jù)價(jià)值大。電網(wǎng)是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱型產(chǎn)業(yè)，通過(guò)收集各個(gè)地區(qū)發(fā)電、輸電、變電、用電情況，通過(guò)計(jì)算機(jī)云計(jì)算進(jìn)行處理開(kāi)發(fā)，實(shí)現(xiàn)電力分配最優(yōu)，資源利用最大，營(yíng)銷(xiāo)利潤(rùn)最好，為社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)帶來(lái)不可估量的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值[7]。

2 整體框架設(shè)計(jì)

本文設(shè)計(jì)了基于大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)系統(tǒng)分配。分成數(shù)據(jù)來(lái)源、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)、關(guān)聯(lián)分析處理以及將電力分配反饋到最低層數(shù)據(jù)來(lái)源處幾部分。具體可如圖2所示。

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

電網(wǎng)數(shù)據(jù)的來(lái)源具體可如圖1所示，由于地區(qū)的差異，行業(yè)的不同，數(shù)據(jù)類(lèi)型傳輸也是有差異的，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其中主要以非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主。

2.2 數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)

數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)處于數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)來(lái)源中間部分，不僅要把底層傳來(lái)的數(shù)據(jù)按類(lèi)存儲(chǔ)，還要及時(shí)把獲得的數(shù)據(jù)向上傳遞，進(jìn)行處理。

電網(wǎng)的數(shù)據(jù)來(lái)源不僅信息量龐大，類(lèi)型各不相同，而且根據(jù)數(shù)據(jù)的傳遞的重要性，需要進(jìn)行不同的處理。應(yīng)對(duì)的策略包括構(gòu)建NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)[8]、HDFS（Hadoop Distributed File System）分布式文件系統(tǒng)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)等3種存儲(chǔ)方式，從存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)上初步實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)與應(yīng)用系統(tǒng)做到信息、能量與業(yè)務(wù)流的高度融合，并根據(jù)信息處理結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)、決策，提高數(shù)據(jù)的管理能力[9]。

NoSQL數(shù)據(jù)屬于非關(guān)系型、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，可達(dá)到每秒數(shù)萬(wàn)次的讀寫(xiě)，完全適應(yīng)電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的要求。NoSQL數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)有2種架構(gòu)：Master-Slave結(jié)構(gòu)和P2P環(huán)形結(jié)構(gòu)。Master-Slave結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單，易于控制，一般采用水平分區(qū)，將Master節(jié)點(diǎn)和Slave節(jié)點(diǎn)功能分開(kāi)，由Master節(jié)點(diǎn)維護(hù)管理的Slave節(jié)點(diǎn)。P2P環(huán)形結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)沒(méi)有中心節(jié)點(diǎn)，自調(diào)性好，便于擴(kuò)展，但是不便于范圍查詢(xún)。由于支持的技術(shù)不同，兩種結(jié)構(gòu)具有很大的差異。近些年，數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)是半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，且占用的比重越來(lái)越高，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的兩種架構(gòu)通過(guò)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，利用分布式系統(tǒng)、集群、分區(qū)等技術(shù)，滿(mǎn)足半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化的發(fā)展。

HDFS是一個(gè)分布式文件系統(tǒng)，它有高容錯(cuò)性特點(diǎn)，可部署在低廉的硬件上。HDFS放寬線程POSIX要求，以流的方式訪問(wèn)文件中的數(shù)據(jù)，適合應(yīng)用于超大數(shù)據(jù)文件（包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）的應(yīng)用程序。分布式文件系統(tǒng)如圖3所示，從一組服務(wù)器中選擇一臺(tái)高性能作為主控制節(jié)點(diǎn)NameNode，其他服務(wù)器作為從節(jié)點(diǎn)DataNode。主控節(jié)點(diǎn)和從節(jié)點(diǎn)的服務(wù)器的目錄結(jié)構(gòu)不同，主要由功能決定，NameNode負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)的命名空間和元數(shù)據(jù)，DataNode保存文件系統(tǒng)中的命名、數(shù)據(jù)塊與文件名映射表的位置信息。

2.3 關(guān)聯(lián)分析處理

將數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)分類(lèi)存儲(chǔ)完整，需要通過(guò)關(guān)聯(lián)分析的方法、一系列復(fù)雜的算法對(duì)各類(lèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。通過(guò)規(guī)則算法進(jìn)行頻繁項(xiàng)集表，最后分析關(guān)聯(lián)規(guī)則；通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析；通過(guò)站點(diǎn)擾動(dòng)影響對(duì)電壓、電流、頻率站點(diǎn)進(jìn)行規(guī)劃。最后將處理好的數(shù)據(jù)通過(guò)云計(jì)算技術(shù)進(jìn)行整合，把海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)分類(lèi)，再以圖片、表格、線性表等方式展現(xiàn)到屏幕上。

2.4 電網(wǎng)大數(shù)據(jù)對(duì)電力的分配