李崇旭，顧文明

（南京南瑞繼保電氣有限公司，江蘇 南京 211102）

0 引 言

現(xiàn)如今社會發(fā)展過程中，信息技術和互聯(lián)網(wǎng)技術發(fā)展迅速。隨著時代的發(fā)展，人們對各個領域提出了更高的要求，其中包括電力系統(tǒng)。相關的電力設備生產(chǎn)企業(yè)在后續(xù)的發(fā)展過程中需要積極利用云端技術和大數(shù)據(jù)技術。兩種技術優(yōu)勢的融合，促使電力系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)高水平的排產(chǎn)策略應用，有效滿足人們的需求。因此，本文詳盡地闡述了基于云端大數(shù)據(jù)分析的排產(chǎn)策略在電力系統(tǒng)的應用，并提出了意見和應用對策。

1 基于云端大數(shù)據(jù)分析的排產(chǎn)策略的概述

電力領域中涉及到的云端技術是一種適合在電力系統(tǒng)中利用大數(shù)據(jù)進行分析和統(tǒng)計的云模式。目前，電力領域中電力云技術的應用非常常見，主要運用在各項數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和計算工作中?；谠贫舜髷?shù)據(jù)分析的排產(chǎn)策略也是一種新型的數(shù)據(jù)分析模式，模式應用過程中會以云計算基礎為主要依據(jù)，與傳統(tǒng)的人工統(tǒng)計和計算相比，效率和準確性都得到了較大提升[1]。另外，在電力系統(tǒng)中應用基于云端大數(shù)據(jù)分析的排產(chǎn)策略能夠有效地監(jiān)測企業(yè)過往排產(chǎn)執(zhí)行過程中存在的各種問題，幫助相關工作人員后續(xù)進行針對性的補足和優(yōu)化，以促進企業(yè)的未來發(fā)展。而且隨著相關技術的快速發(fā)展，基于云端大數(shù)據(jù)分析技術的效率和質(zhì)量不斷提升，會逐漸滲透到電力領域的各個方面。

2 電力大數(shù)據(jù)的主要特點

2.1 電力大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量比較大

國家電網(wǎng)實際的運營和發(fā)展是以物理電網(wǎng)為基礎，應用各種先進技術，其中包含通信技術、信息技術以及控制技術等，形成了目前國內(nèi)正在使用的新型電網(wǎng)[2]。新型電網(wǎng)在實際的使用過程中會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)和信息，從中就不難看出，電力大數(shù)據(jù)最主要的特點之一就是數(shù)據(jù)量比較大，因此需要應用大數(shù)據(jù)技術和智能技術，對其進行提取和分析，以此為基礎形成的排產(chǎn)策略在電力設備制造系統(tǒng)中的應用，可以使得電力系統(tǒng)設備制造變得更加科學精益。

2.2 處理速度比較快

面對龐大的電力大數(shù)據(jù)信息量，需要應用最新的信息技術和數(shù)據(jù)處理技術，完成這些數(shù)據(jù)信息的高速處理。例如，在實際基于云端大數(shù)據(jù)分析的排產(chǎn)策略在電力系統(tǒng)的應用過程中，就需要使用到新型技術制造出的智能軟件和硬件設備，這些軟件和硬件設備的數(shù)據(jù)處理速度上可以達到每秒數(shù)十萬多次，正好應對上了電力大數(shù)據(jù)自身數(shù)據(jù)量比較大的這一特點，因此可以說電力大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量比較大和處理速度比較快的特點是互相對應的[3]。

2.3 數(shù)據(jù)類型比較多

電力行業(yè)本身就是一個涉及范圍非常廣泛的行業(yè)，跨單位和跨專業(yè)是經(jīng)常出現(xiàn)的一種情況，由此在實際的生產(chǎn)運行過程中就會產(chǎn)生一些結構化和非結構化的數(shù)據(jù)，在結構化和非結構化的基礎之上，相關的數(shù)據(jù)和信息還能夠繼續(xù)進行細化，包含文本、圖像、設備狀態(tài)以及異常報文等不同類型，除此之外數(shù)據(jù)的來源也是多樣化的，并且隨著電力行業(yè)的高速發(fā)展，非結構化的數(shù)據(jù)量開始快速增長，已經(jīng)成為了電力大數(shù)據(jù)的常態(tài)。

2.4 精確性比較高

實現(xiàn)基于云端大數(shù)據(jù)分析的排產(chǎn)策略在電力系統(tǒng)中的應用后，各種智能終端設備可以實時采集并且上傳電力大數(shù)據(jù)，在這一過程中，各項數(shù)據(jù)能夠保持足夠的精準性。相關的電力企業(yè)可以借助這些精確性比較高的數(shù)據(jù)模擬不同的業(yè)務場景，促進企業(yè)的發(fā)展。

3 基于云端大數(shù)據(jù)分析的排產(chǎn)策略在電力系統(tǒng)中的應用

在現(xiàn)如今的電力系統(tǒng)中，進行基于云端大數(shù)據(jù)分析排產(chǎn)策略的應用已經(jīng)成為了電力系統(tǒng)設備制造業(yè)努力拓展的一種發(fā)展方向，這使得相關數(shù)據(jù)的有效性和準確性提高了很多，但與此同時也對相關的電力系統(tǒng)中的工作人員提出了更高的要求，對于實現(xiàn)企業(yè)的高效有序運行和階段經(jīng)濟效益都具有重要的作用[4]。

3.1 分析系統(tǒng)的應用

基于云計算的電力設備生產(chǎn)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)體系結構示意如圖1所示。

從圖1中不難看出，電力系統(tǒng)基于云端大數(shù)據(jù)分析的排產(chǎn)策略應用過程中，分析系統(tǒng)中大量的數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)，以一個固定頻次進行周期性的數(shù)據(jù)采集工作，對后續(xù)配套的系統(tǒng)進行整合[5]。首先，需要先將后臺用戶的日志導入到系統(tǒng)中，圖1中的系統(tǒng)能夠?qū)﹄娏ο到y(tǒng)的海量數(shù)據(jù)和信息進行肢解，后續(xù)按照維度對最細分粒度和流轉(zhuǎn)最細粒度進行劃分，形成相對應的數(shù)據(jù)，并且將其存放在HIVE當中。這一過程的難點在于日志的數(shù)量比較大，通常都是數(shù)百GB左右，因此系統(tǒng)需要運用Apache Pig完成最細分粒度數(shù)據(jù)的劃分工作，這是一個大型數(shù)據(jù)集的分析平臺，可以使用高層次的語言表達數(shù)據(jù)完成程序分析，進而對相關的方案和基礎數(shù)據(jù)進行處理，其中特征碼對于頁面流轉(zhuǎn)的統(tǒng)計分析非常重要。后續(xù)系統(tǒng)還需要逐個地清理原始日志，排出其中存在的垃圾信息和不完整的信息，這樣才能以分析結果為基礎制定出更加精準的排產(chǎn)策略，這也是基于云計算的電力設備生產(chǎn)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)體系主要作用之一。

3.2 分析技術的應用

在電力系統(tǒng)設備智能制造的實際發(fā)展過程中，實時數(shù)據(jù)采集所受到的限制因素較多，其一就是系統(tǒng)自身儲存功能的限制。因為數(shù)據(jù)量和類型都比較多，再加上儲存功能的限制，因此在基于云端大數(shù)據(jù)分析的排產(chǎn)策略在電力系統(tǒng)生產(chǎn)的應用過程中，在進行電力大數(shù)據(jù)的分析和計算工作中進行積極的數(shù)據(jù)采集工作，并且實現(xiàn)相關數(shù)據(jù)和信息的提取，科學合理地應用各種云計算分析技術，并以此為基礎，將數(shù)據(jù)和信息的價值有效發(fā)揮出來。

3.3 以用戶實際需求進行應用

總體來說，電力系統(tǒng)最終是為了社會發(fā)展和用戶群體進行服務，進行基于云端大數(shù)據(jù)分析的排產(chǎn)策略的應用也是如此。因此在實現(xiàn)排產(chǎn)策略應用的過程中首要一點是重視用戶的實際需求，隨著國內(nèi)電力企業(yè)在發(fā)展過程中已經(jīng)越來越重視基于云端大數(shù)據(jù)分析的排產(chǎn)策略的應用，使得國內(nèi)的電網(wǎng)智能化得到了快速的發(fā)展。另外需要注意的是，基于大數(shù)據(jù)分析的排產(chǎn)策略在應用的過程中需要促使其向規(guī)?；椭悄芑姆较蜻M行發(fā)展，在這種情況之下，更需要注重廣大用戶的實際需求。為了實現(xiàn)這一點，在正式開展基于云端大數(shù)據(jù)分析的排產(chǎn)策略在電力系統(tǒng)中的應用之前，需要設置專業(yè)的工作人員進行需求調(diào)研工作，并且實時針對性地采集數(shù)據(jù)[6]。

4 基于云端大數(shù)據(jù)分析的排產(chǎn)策略的發(fā)展前景

目前，國內(nèi)的大數(shù)據(jù)處理技術發(fā)展迅速，給予了電力系統(tǒng)發(fā)展一定機遇的同時，也給電力系統(tǒng)發(fā)展帶來了一定的挑戰(zhàn)。APS排產(chǎn)系統(tǒng)在制造業(yè)也得到了非常廣泛的應用，其核心是一套成熟高效智能化的排產(chǎn)策略。在后續(xù)的發(fā)展過程中，大數(shù)據(jù)技術會與其他學科進行一定的融合，隨著時間的推移，電力設備制造行業(yè)的數(shù)字化程度也會逐漸加深。但是后續(xù)的大數(shù)據(jù)技術應用也存在著一定的困難，在這種情況下就需要強化大數(shù)據(jù)技術的研究和相關技術人才的培養(yǎng)，將人工的思維轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)模型，使得系統(tǒng)自學習、云升級，這樣才能實現(xiàn)對復雜數(shù)據(jù)和信息的有效處理[7]。

另外，目前基于云端大數(shù)據(jù)分析的排產(chǎn)策略在電力系統(tǒng)的應用過程中，還存在著一定的安全性的問題，后續(xù)也比較容易出現(xiàn)信息數(shù)據(jù)泄露的危險，這些都是后續(xù)基于云端大數(shù)據(jù)分析的排產(chǎn)策略優(yōu)化過程中需要解決的問題。

5 結 論

介于當前針對基于云端大數(shù)據(jù)分析的排產(chǎn)策略在電力設備制造企業(yè)應用的相關研究和分析，傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)設備制造模式已經(jīng)逐漸不能滿足行業(yè)發(fā)展需求，這種情況下對于基于云端大數(shù)據(jù)分析的排產(chǎn)策略在電力系統(tǒng)設備制造業(yè)的應用迫在眉睫。應用云計算技術和大數(shù)據(jù)技術的處理速度快、兼容性比較強以及智能化等優(yōu)勢，對于提升電力系統(tǒng)設備制造整體的能力具有明顯作用。