周 蘇,王良之,宋 凱,曹 鑫,柯行思

（國網(wǎng)四川省電力公司供電服務中心，四川 成都 610041）

1 引言

電網(wǎng)規(guī)模日益擴大，結(jié)構(gòu)也隨之日漸復雜化，確保電網(wǎng)運行安全性勢必是非常艱難的任務。傳統(tǒng)的圖表顯示在分析內(nèi)在規(guī)律時并沒有什么優(yōu)勢，因此，高效管理與大量電網(wǎng)數(shù)據(jù)分析儼然變?yōu)橹匾n題。傳統(tǒng)的電力設備狀態(tài)監(jiān)測的重心是運行故障的實時精確定位與分析，在大數(shù)據(jù)背景下，逐漸轉(zhuǎn)向?qū)\行狀態(tài)的全景展現(xiàn)與趨勢預測，電力設備在線監(jiān)測數(shù)據(jù)與運行狀態(tài)變化情況可通過大數(shù)據(jù)可視化這一有效信息傳遞方式更直觀展現(xiàn)設備的運行情況，所以通過大數(shù)據(jù)可視化對電力裝備運行狀況進行監(jiān)控有重大意義。

傳統(tǒng)的電網(wǎng)營銷數(shù)據(jù)監(jiān)測可視化技術使用受限，通常只在局域網(wǎng)亦或是專用的網(wǎng)絡中使用，外業(yè)人員在電網(wǎng)建造、維修護理以及檢修問題的操作中，沒有辦法得到所需要的具有實時性的電網(wǎng)運行情況，在很大程度上降低了工作效率[1-3]。傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)處理技術需要對海量數(shù)據(jù)進行批量批量處理，一般使用MapReduce編程框架，實現(xiàn)并行計算[4]。具有數(shù)據(jù)規(guī)模大、吞吐量高、實時性差的特點，因此無法完成時效性要求較高的計算任務。因此，目的為消解電力設備監(jiān)測數(shù)據(jù)的實施展示以及在線計算問題，則拓展針對空間信息的獲取渠道就尤為必要，基于此，提出了基于分布式架構(gòu)的電網(wǎng)營銷數(shù)據(jù)自動監(jiān)測可視化研究。無法用文字或者列表表示的數(shù)據(jù)信息，可以運用可視化技術將其以多樣化的圖形、圖像方式進行展示，數(shù)據(jù)信息之間的內(nèi)在聯(lián)系也能夠更直觀的展現(xiàn)出來[5]。

2 基于分布式架構(gòu)的電網(wǎng)營銷數(shù)據(jù)分析與展示架構(gòu)分析

電網(wǎng)營銷綜合數(shù)據(jù)分析與展示架構(gòu)主要分為六個模塊，分別是數(shù)據(jù)應用模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊和多源數(shù)據(jù)模塊。其架構(gòu)如圖1所示。

圖1 電網(wǎng)營銷綜合數(shù)據(jù)分析與展示數(shù)據(jù)架構(gòu)

（1）多源數(shù)據(jù)模塊包括電網(wǎng)營銷業(yè)務應用系統(tǒng)、采集系統(tǒng)與用戶一體化繳費平臺。為了減少對多源數(shù)據(jù)生產(chǎn)庫的負載壓力，需利用查詢庫獲取相關數(shù)據(jù)[5-6]。

（2）數(shù)據(jù)傳輸模塊主要是對分布式消息隊列中的信息進行傳輸，從電網(wǎng)營銷各業(yè)務系統(tǒng)中采集相關數(shù)據(jù)。

（3）數(shù)據(jù)處理、分析與存儲模塊針對分析及結(jié)果數(shù)據(jù)進行分類處理，在整個電網(wǎng)營銷綜合數(shù)據(jù)分析與展示數(shù)據(jù)架構(gòu)中，因為處理的數(shù)據(jù)非常巨大，采用就近處理、并行處理策略，所以數(shù)據(jù)存儲和處理往往是緊密結(jié)合的[7]。

（4）數(shù)據(jù)應用模塊包括客戶行為習慣分析、客戶消費習慣分析和綜合數(shù)據(jù)分析，從這三種分析結(jié)果中提取出相關數(shù)據(jù)存儲到關系數(shù)據(jù)庫之中，以此進行數(shù)據(jù)展現(xiàn)與外部查詢[8]。

“營銷綜合數(shù)據(jù)分析與展示”利用現(xiàn)有軟、硬件資源，完成綜合數(shù)據(jù)展現(xiàn)的開發(fā)、集成、部署、軟件測試、系統(tǒng)割接上線、營銷綜合數(shù)據(jù)分析、客戶行為習慣分析、客戶電力消費習慣分析、等工作。

根據(jù)上述架構(gòu)，對系統(tǒng)的“一個平臺，三個應用”功能進行分析，結(jié)果如圖2所示。

圖2 電網(wǎng)營銷綜合數(shù)據(jù)分析與展示數(shù)據(jù)功能

（1）營銷綜合數(shù)據(jù)分析平臺，具備一下基本功能：數(shù)據(jù)加載功能、應用裝配功能、分析結(jié)果展現(xiàn)、應用管理控制功能等。

（2）分析客戶行為習慣，對多樣化的營銷綜合數(shù)據(jù)進行分析，通過客戶繳費等數(shù)據(jù)，多維度立體分析對客戶行為習慣進行，挖掘客戶行為習慣、地域差別，并通過可視化信息技術為業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)應用提供服務能力[13]。

（3）分析客戶電力消費習慣，對客戶用電量情況，按照不同用戶類別、不同階梯、不同時段、等進行多維度立體分析，挖掘不同地域、不同客戶群電力消費習慣，發(fā)現(xiàn)客戶電力消費的峰谷差異和階梯差異，為電價調(diào)整提供準確的數(shù)據(jù)依據(jù)。

（4）綜合數(shù)據(jù)展現(xiàn)，獲取營銷、采集等相關業(yè)務應用系統(tǒng)的實時監(jiān)控和分析數(shù)據(jù)，并由客服中心來進行綜合展現(xiàn)導航、主題數(shù)據(jù)進行綜合數(shù)據(jù)展現(xiàn)。

3 電網(wǎng)營銷數(shù)據(jù)提取

針對同一類設備運行所產(chǎn)生的不同數(shù)據(jù)信息，需采用FCM 聚類算法對其進行柔性劃分，并將劃分結(jié)果進行歸類處理，并利用已有評估指標體系對設備運行狀態(tài)進行評估，從而確定每個聚類所反映的設備狀態(tài)[15]。根據(jù)最大隸屬度原則，去模糊化處理上述數(shù)據(jù)集柔性規(guī)劃結(jié)果，并對數(shù)據(jù)集中所有數(shù)據(jù)元素進行提取，進而獲取設備狀態(tài)整體信息。

電網(wǎng)營銷數(shù)據(jù)提取流程如圖3所示。

圖3 電網(wǎng)營銷數(shù)據(jù)提取流程

4 電網(wǎng)營銷數(shù)據(jù)自動監(jiān)測可視化研究

電力電纜狀態(tài)可視化管理系統(tǒng)連接著底層的狀態(tài)數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)，是整個系統(tǒng)的關鍵部分，借助分布式發(fā)布方式，虛擬化來源于分布式光纖采集子系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)，同時將其直觀顯現(xiàn)在管理平臺上，對目前被監(jiān)測電纜的健康狀態(tài)和相對應的歷史記錄信息進行反饋。

在分布式集群上構(gòu)建分布式架構(gòu)，多源監(jiān)測數(shù)據(jù)通過DataHub高速通道進入流計算，在內(nèi)存中即可完成分析數(shù)據(jù)操作，延遲時間短是其特點，可以在S 級甚至ms 級完成計算，而批量計算以Hadoop MapReduce為代表，與數(shù)據(jù)信息可視化相比有很大差別。基于分布式架構(gòu)的電網(wǎng)營銷數(shù)據(jù)自動監(jiān)測可視化展示流程如圖4所示。

圖4 電網(wǎng)營銷數(shù)據(jù)自動監(jiān)測可視化展示流程

在電網(wǎng)營銷大數(shù)據(jù)計算平臺上，通過電網(wǎng)營銷數(shù)據(jù)可視化類庫，可以實現(xiàn)電網(wǎng)營銷數(shù)據(jù)自動監(jiān)測可視化展示顯現(xiàn)如下所示是可視化展示具體實現(xiàn)步驟。

（1）借助彈性分布式數(shù)據(jù)集類的采集方法，對電力設備在線監(jiān)測數(shù)據(jù)信息進行獲取，得到狀態(tài)信息元素列表Lasts，主要包括聚類編號、時間點、監(jiān)測量。

（2）分解電網(wǎng)營銷清單中的每個Vector 類型的數(shù)據(jù)元素，根據(jù)聚類編號，數(shù)據(jù)點集構(gòu)建相應列表。

（3）指定聚類編號列表中每一個聚類編號對應顏色，構(gòu)成著色列表。

（4）輸入著色列表、數(shù)據(jù)點集列表數(shù)據(jù)，建立三維平行散點圖。

5 實驗

為了驗證基于分布式架構(gòu)的電網(wǎng)營銷數(shù)據(jù)自動監(jiān)測可視化研究合理性，進行了實驗驗證分析。

5.1 實驗數(shù)據(jù)分析

在客戶檔案信息、應收/實收電費信息、繳費網(wǎng)點檔案/繳費渠道檔案等數(shù)據(jù)基礎上，各營業(yè)廳每日24 點繳費筆數(shù)及閥值預警，各單位互聯(lián)網(wǎng)繳費變化情況，各ATM繳費終端應用情況，各代收點近三年代收筆數(shù)曲線，等數(shù)據(jù)分析，對繳費行為以及繳費渠道的建設情況進行分析，指導繳費渠道的建設。在整體設計上，包括：渠道偏好、繳費渠道、代收點、ATM繳費、營業(yè)廳服務范圍分布、互聯(lián)網(wǎng)繳費共6個分析項目，以下分別進行描述。

（1）繳費渠道

分析營業(yè)廳、ATM、第三方代收等渠道、第三方代收等渠道互聯(lián)網(wǎng)，X軸為時間坐標，以小時為單位展示每日24個點。以曲線圖的形式進行展示。

圖5 曲線展示圖

選擇四川省，顯示24小時，全省各繳費渠道（營業(yè)廳、互聯(lián)網(wǎng)、ATM、第三方代收）的交易量，在曲線圖上用不同圖形顯示不同繳費渠道。選擇22個地市供電單位，顯示24小時，所選地市供電單位各繳費渠道（營業(yè)廳、互聯(lián)網(wǎng)、ATM、第三方代收）的交易量，在曲線圖上用不同顏色進行顯示不同繳費渠道。

（2）渠道偏好

將各供電單位，互聯(lián)網(wǎng)、營業(yè)廳、ATM、第三方代收共四渠道繳費的同期占比、渠道同比信息進行分析。采用玫瑰花圖進行展示。

圖6 玫瑰花圖展示結(jié)果

選擇四川省時，顯示22 個地市供電單位不同繳費渠道（營業(yè)廳、互聯(lián)網(wǎng)、ATM、第三方代收），根據(jù)選擇的本月（上月）顯示各渠道交易量占比。選擇22個地市供電單位時，顯示地市供電單位下屬區(qū)縣不同繳費渠道（營業(yè)廳、互聯(lián)網(wǎng)、ATM、第三方代收），根據(jù)選擇的本月（上月）顯示各渠道交易量占比。

5.2 實驗環(huán)境配置

實驗環(huán)境配置如表1所示。

表1 實驗環(huán)境配置

5.3 實驗結(jié)果與分析

根據(jù)上述參數(shù)，分別在繳費渠道和渠道偏好兩種情況下，采用文獻[1]方法、文獻[2]方法、文獻[3]方法以及本文方法進行監(jiān)測可視化效果進行驗證。

5.3.1 數(shù)據(jù)監(jiān)測準確率

以繳費渠道下獲得的電網(wǎng)營銷數(shù)據(jù)為基礎，將兩種方法監(jiān)測數(shù)據(jù)準確性結(jié)果進行對比分析，結(jié)果如圖7所示。

圖7 繳費渠道下不同方法監(jiān)測效果

由圖7可知：當實驗次數(shù)為5次時，文獻[1]方法的數(shù)據(jù)監(jiān)測準確率為68%，文獻[2]方法的數(shù)據(jù)監(jiān)測準確率為73%，文獻[3]方法的數(shù)據(jù)監(jiān)測準確率為66%，而本文方法的監(jiān)測準確率為82%；當實驗次數(shù)為40次時，文獻[1]方法的數(shù)據(jù)監(jiān)測準確率為69%，文獻[2]方法的數(shù)據(jù)監(jiān)測準確率為73%，文獻[3]方法的數(shù)據(jù)監(jiān)測準確率為75%，而本文方法的監(jiān)測準確率為91%。由此可知，在繳費渠道下，本文方法的數(shù)據(jù)監(jiān)測準確率高。

5.3.2 監(jiān)測數(shù)據(jù)透明度

以渠道偏好下獲得的電網(wǎng)營銷數(shù)據(jù)為基礎，將四種方法的監(jiān)測數(shù)據(jù)透明度進行對比分析，結(jié)果如圖8所示。

圖8 渠道偏好下不同方法監(jiān)測數(shù)據(jù)透明度

由圖8 可知：當實驗次數(shù)為10 次時，文獻[1]方法的監(jiān)測數(shù)據(jù)透明度為82%，文獻[2]方法的監(jiān)測數(shù)據(jù)透明度為75%，文獻[3]方法的監(jiān)測數(shù)據(jù)透明度為56%，而本文方法的監(jiān)測數(shù)據(jù)透明度為93%；當實驗次數(shù)為60次時，文獻[1]方法的監(jiān)測數(shù)據(jù)透明度為75%，文獻[2]方法的監(jiān)測數(shù)據(jù)透明度為68%，文獻[3]方法的監(jiān)測數(shù)據(jù)透明度為83%，而本文方法的監(jiān)測數(shù)據(jù)透明度為96%，本文方法的監(jiān)測數(shù)據(jù)透明度一直較高，也就是可視化效果較好。由此可知，在渠道偏好下，基于分布式架構(gòu)方法可視化效果更好。

6 結(jié)束語

基于分布式架構(gòu)的電網(wǎng)營銷數(shù)據(jù)自動監(jiān)測可視化研究中蘊含的可視化展示技術十分強大，通過更直觀的、形象化的可視化圖形，能夠使電網(wǎng)的運行管理和調(diào)度人員更加高效便利，電網(wǎng)運行中枯燥的數(shù)據(jù)進行展示的靈活性和生動性更強，可以讓管理人員對電網(wǎng)目前運行狀態(tài)更加了解，并針對電網(wǎng)的不同情況采取更加高效的運行控制策略。

雖然該研究方法具有良好可視化效果，但是還存在以下不足：

（1）在電網(wǎng)數(shù)據(jù)的可視化展示中，對數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關聯(lián)和規(guī)律的挖掘不能完全實現(xiàn)，目前只停留在于對數(shù)據(jù)的展示階段。

（2）系統(tǒng)性能低下，在分析超大量信息時耗費了大量系統(tǒng)資源，從而影響了展示效果。

（3）系統(tǒng)的響應速率未達到理想狀態(tài)，當需要將眾多圖形、圖像進行加載時，加載顯示速率較低

（4）缺乏多樣化的展現(xiàn)方式，系統(tǒng)中對于電網(wǎng)數(shù)據(jù)的可視化展示形式不夠豐富。