國網(wǎng)信息通信產(chǎn)業(yè)集團(tuán)有限公司 劉才華 稂龍亞 國網(wǎng)湖北送變電工程有限公司 王思奇 國網(wǎng)湖南輸電檢修公司 姜 勝

近些年來，隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，實(shí)時(shí)計(jì)算已經(jīng)成為各個(gè)行業(yè)發(fā)展中重點(diǎn)關(guān)注的問題?；诖髷?shù)據(jù)背景下，各個(gè)行業(yè)每天都在產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，但海量的數(shù)據(jù)在處理方面也有一定的難度，特別對于電網(wǎng)輸電設(shè)備來說，由于每天所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可能會達(dá)到上千萬條，為加強(qiáng)對電力大數(shù)據(jù)的處理，有必要加強(qiáng)多數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)處理技術(shù)的深入研究，并發(fā)揮出多數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)處理技術(shù)的優(yōu)勢，全面提升數(shù)據(jù)處理的效率，進(jìn)而有效的解決電力數(shù)據(jù)處理緩慢與存儲困難等問題，以便更好的促進(jìn)電力行業(yè)的良好發(fā)展。

1 電力大數(shù)據(jù)流計(jì)算服務(wù)體系

電力大數(shù)據(jù)流計(jì)算服務(wù)體系的主要目的就是對分布式多數(shù)據(jù)流處理的底層技術(shù)細(xì)節(jié)進(jìn)行屏蔽，并利用性能較高的數(shù)據(jù)流計(jì)算能力、在線分析能力、關(guān)聯(lián)分析能力等進(jìn)行封裝，并結(jié)合應(yīng)用請求以及用戶行為，設(shè)計(jì)與提供不同的流計(jì)算服務(wù)，以便打造基于不同用戶的高層次概念模型。

1.1 電力業(yè)務(wù)人員的應(yīng)該服務(wù)

從電力業(yè)務(wù)的應(yīng)用特征出發(fā)，常見的數(shù)據(jù)流典型處理問題大多分為以下幾種，分別是異常檢測、時(shí)間窗口統(tǒng)計(jì)、在線轉(zhuǎn)換清洗以及模型訓(xùn)練等等。而在電力系統(tǒng)的運(yùn)行性，電力業(yè)務(wù)工作人員需要主動承擔(dān)系統(tǒng)的相關(guān)系列任務(wù)，來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流的有序、有效處理，借助相關(guān)的服務(wù)接口，將數(shù)據(jù)處理需求傳達(dá)到計(jì)算、分析、資源監(jiān)控等不同的層面，讓廣大的用戶可以使用完成封裝的處理模型，并進(jìn)行相關(guān)的應(yīng)用部署[1]。

1.2 電力數(shù)據(jù)分析的分析服務(wù)

數(shù)據(jù)分析是電力大數(shù)據(jù)處理中的重點(diǎn)，借助相關(guān)的運(yùn)算可以圍繞數(shù)據(jù)進(jìn)行算法計(jì)算、模型評估以及系統(tǒng)管理等，借此來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的處理。其中分析算法主要包含兩部分內(nèi)容，分別是單數(shù)據(jù)流以及多數(shù)據(jù)流的算法分析；模型構(gòu)建評估則指的是經(jīng)過訓(xùn)練獲取數(shù)據(jù)挖掘模型，而模型評估能夠加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘模型準(zhǔn)確度的深入分析，廣大的用戶也可以根據(jù)評估的結(jié)果對有關(guān)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化配置；模型流程發(fā)布，指的是發(fā)布數(shù)據(jù)挖掘模型的流程，從而為電力業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理的功能；模型流程管理則主要包括版本管理、停用預(yù)測等，其主要目的就是對數(shù)據(jù)挖掘模型流程服務(wù)進(jìn)行管理。

1.3 電力應(yīng)用開發(fā)人員的編程服務(wù)

在大數(shù)據(jù)處理方面，電力開發(fā)方面的工作人員需進(jìn)行編程處理，通過為其提供多種編程接口，如分布式消息隊(duì)列輸入、流處理初始化、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化等編程接口，開發(fā)人員結(jié)合實(shí)際應(yīng)用，在相應(yīng)的編程接口，對相應(yīng)的電力業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)邏輯進(jìn)行編寫，并利用參數(shù)調(diào)整，如計(jì)算模式、監(jiān)聽源地址等，將編寫的程序等發(fā)送到電力數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流計(jì)算處理平臺中，以便促使計(jì)算任務(wù)實(shí)現(xiàn)全面的部署。

1.4 電力運(yùn)維管理人員的監(jiān)控服務(wù)

電力大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流計(jì)算處理平臺，可以統(tǒng)一提供實(shí)時(shí)監(jiān)督方面的服務(wù)，同時(shí)還能將有關(guān)的信息反饋定期的反饋到分級資源管理器，如數(shù)據(jù)規(guī)模、處理進(jìn)度、資源占用等信息，然后分級資源管理器將監(jiān)控信息反饋給中心資源管理器，實(shí)現(xiàn)分支信息與主干信息的有機(jī)聯(lián)系，并以圖、表等方式將流式計(jì)算任務(wù)的層級處理狀態(tài)展示給電力運(yùn)維管理人員。

2 電力大數(shù)據(jù)流計(jì)算技術(shù)框架

電力大數(shù)據(jù)流計(jì)算服務(wù)體系，需對先進(jìn)技術(shù)進(jìn)行綜合應(yīng)用，借此構(gòu)建電力大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流計(jì)算處理的平臺，該平臺的核心功能主要分為三個(gè)部分：數(shù)據(jù)即時(shí)采集、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算以及數(shù)據(jù)高效存儲。

2.1 數(shù)據(jù)即時(shí)采集

電力大數(shù)據(jù)分析計(jì)算的重要前提就是數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集能夠?yàn)閿?shù)據(jù)處理、建立模型提供良好的基礎(chǔ)，但是數(shù)據(jù)采集與處理之間在同步方面還存在一定的問題，無法保證可以二者可以實(shí)現(xiàn)同步，這樣一來就會產(chǎn)生一定的誤差。對此，就需要建立數(shù)據(jù)緩存區(qū)，來加強(qiáng)對數(shù)據(jù)的處理，一般來說緩存區(qū)建立的方法有兩種，分別是內(nèi)存緩存、文件緩存，而二者的結(jié)合應(yīng)用，可以有效的對性能以及數(shù)據(jù)安全問題進(jìn)行科學(xué)的處理，從而保證了數(shù)據(jù)處理的安全和效率。

2.2 數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算

處理采集到的數(shù)據(jù)，是電力大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流計(jì)算處理平臺中的重要環(huán)節(jié)，而數(shù)據(jù)的有效處理需要借助計(jì)算平臺，利用滑動窗口的方式輸入多電網(wǎng)數(shù)據(jù)流，并借助多數(shù)據(jù)流協(xié)同計(jì)算的方法，對數(shù)據(jù)流進(jìn)行異步優(yōu)化，從而有效的加強(qiáng)對多數(shù)據(jù)流的實(shí)時(shí)處理[2]。

2.3 高效數(shù)據(jù)存儲

一般來說，當(dāng)計(jì)算將結(jié)果與存儲數(shù)據(jù)比較大的情況下，這時(shí)候就需要進(jìn)行數(shù)據(jù)分流處理，當(dāng)多數(shù)據(jù)處理結(jié)果比較小，且重要性不高時(shí)，可以將其存儲到分布式列式數(shù)據(jù)庫；但使用該方法進(jìn)行存儲，也有一定的缺點(diǎn)，即數(shù)據(jù)存儲的穩(wěn)定性不足，甚至可能會出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失問題。相反，當(dāng)多數(shù)據(jù)處理結(jié)果比較大且重要性比較高，這時(shí)候可以選擇分布式消息隊(duì)列Kafka，然后將其存儲到分布式列式數(shù)據(jù)庫內(nèi)，該方式發(fā)揮了Kafka 緩存機(jī)制的優(yōu)勢，保證了數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性，還能避免數(shù)據(jù)的不安全。

3 多數(shù)據(jù)流相關(guān)系數(shù)的計(jì)算

3.1 多數(shù)據(jù)流的挖掘與監(jiān)測

通過對多個(gè)廠站不同時(shí)間點(diǎn)的設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)監(jiān)測，并對其進(jìn)行分析，在此基礎(chǔ)上提出有效的改進(jìn)措施。借助這樣的方式，電力系統(tǒng)能夠采集到相關(guān)的大數(shù)據(jù)流，借助監(jiān)測功能，能夠確定工作狀態(tài)等重要參數(shù)，每秒都可以對1min 內(nèi)的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集和監(jiān)測，但是由于監(jiān)測的數(shù)據(jù)流比較大，會占用較大的存儲空間，這就需要對使用空間進(jìn)行壓縮，使用滑動窗口來對電力大數(shù)據(jù)流處理步驟進(jìn)行設(shè)計(jì)。如果滑動窗口的時(shí)間是1s，這時(shí)滑動窗口可以分為60個(gè)基本滑動小窗口，并對其閾值進(jìn)行分析，借此對數(shù)據(jù)進(jìn)行并行判斷，在計(jì)算完基本視窗，并將60個(gè)基本視窗的離群值進(jìn)行計(jì)算，而計(jì)算出的離群值就是需要挖掘的數(shù)據(jù)流[3]。

3.2 多數(shù)據(jù)流相關(guān)系數(shù)精確并行算法

為保證可以得到更準(zhǔn)確的多數(shù)據(jù)流系數(shù)，可先設(shè)置a 條數(shù)據(jù)流，并將相關(guān)的數(shù)據(jù)流組成，使其成為矩陣，在此基礎(chǔ)上得到a 陣階數(shù)。而所得到的任意數(shù)據(jù)流的相關(guān)系數(shù)為,其中λa指的是滑動窗口數(shù)據(jù)的內(nèi)積；Wa 指的是相關(guān)系數(shù)方陣的空間轉(zhuǎn)換系數(shù)，λa的計(jì)算開銷是最大的，從而可以起到促使存儲空間的擴(kuò)展，將a 陣階數(shù)抽象到計(jì)算網(wǎng)絡(luò)內(nèi)，并為其配置相關(guān)的系數(shù)，來獲得特定滑動窗口。并設(shè)置線程塊索引方式，對數(shù)據(jù)流相關(guān)系數(shù)進(jìn)行方陣索引，在所有的線程塊中，使用2×104個(gè)線程進(jìn)行并行計(jì)算，而其對應(yīng)窗口中的2×105個(gè)數(shù)據(jù)位積，則使用協(xié)議算對其位積之和進(jìn)行計(jì)算，并進(jìn)行分段累加，如此得到λa，根據(jù)任意數(shù)據(jù)流中的有關(guān)系數(shù)來獲取最終的數(shù)值。當(dāng)行索引≤列索引時(shí)，線程塊將不在下三角數(shù)組中。

4 數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)處理的計(jì)算方法

4.1 跨總線四層時(shí)序空間模型

滑動窗模型的最突出優(yōu)勢就是對不同粒度的時(shí)間單元進(jìn)行了定義，即數(shù)據(jù)采集以及基本窗口滑動，在此基礎(chǔ)上正式提出跨總線四層時(shí)序空間模型：第一層時(shí)序，該層的主要目的就是緩沖IO 數(shù)據(jù)，保證任意數(shù)據(jù)在采樣時(shí)間內(nèi)具有相同的安全標(biāo)識符，并將所有的標(biāo)識符相加，判斷是否達(dá)到了相關(guān)的數(shù)據(jù)，如果沒有達(dá)到，這時(shí)候可以選擇使用線性插值的方法進(jìn)行處理；第二層時(shí)序，該層設(shè)置了緩沖層，可以有效的減少設(shè)備間的數(shù)據(jù)交換次數(shù)，并縮短交換時(shí)間，從而提高數(shù)據(jù)并行計(jì)算的密度。數(shù)據(jù)緩沖層是大規(guī)模數(shù)據(jù)流并行處理方式中的最小單元，可以起到緩沖普通子窗口并更新其他窗口，促進(jìn)緩沖層內(nèi)部數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)更新；第三層時(shí)序，主要任務(wù)就是借助緩沖層將新的滑動窗口交換到GPU 設(shè)備存儲器內(nèi)，對數(shù)據(jù)流增量進(jìn)行維護(hù)，匯總后將其傳輸?shù)叫畔熘?；第四層時(shí)序，可以存儲截面矩陣的數(shù)據(jù)，并對復(fù)雜數(shù)據(jù)流進(jìn)行挖掘。

4.2 空間復(fù)雜度降載

使用數(shù)據(jù)處理器對跨總線四層時(shí)序空間模型進(jìn)行復(fù)雜度降載，設(shè)置存放計(jì)算結(jié)果的數(shù)組容量為a（a-1）/2,但由于多數(shù)據(jù)流相關(guān)系數(shù)的所處環(huán)境比較復(fù)雜，直接影響了計(jì)算效率，所以在處理相關(guān)問題的過程中，需要降低空間維度，從而提高大數(shù)據(jù)的處理效率[4]。

4.3 多數(shù)據(jù)流協(xié)同計(jì)算

多數(shù)據(jù)流協(xié)同計(jì)算，通過利用體系以及并行處理算法，并借助數(shù)據(jù)緩存層來進(jìn)行任務(wù)的分析與合并，具體步驟如下：第一，建立數(shù)據(jù)流協(xié)同計(jì)算模型；第二，構(gòu)建全部函數(shù)；第三，結(jié)合Worker 建立本地函數(shù)。通過全局更新，并建立和實(shí)施多數(shù)據(jù)流處理方案，可以將廣域分布的讀數(shù)據(jù)流，劃分成若干數(shù)據(jù)塊，并塊數(shù)據(jù)塊分別設(shè)置一名工作人員。而業(yè)務(wù)人員、分析人員、開發(fā)人員以及管理人員在具體的操作中會涉及到較多種類的服務(wù)器，主要就是對模型進(jìn)行負(fù)責(zé)，而且模型的參數(shù)也分別存儲在多個(gè)主服務(wù)器上，并根據(jù)水平進(jìn)行劃分。

5 仿真試驗(yàn)

5.1 試驗(yàn)配置及參數(shù)

以某省份地區(qū)為例，電力大數(shù)據(jù)量包含所有居民的實(shí)際用電情況，數(shù)據(jù)采集時(shí)間的間隔為一天，一天內(nèi)居民用電數(shù)據(jù)大多是十幾億項(xiàng)，從中選取部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行仿真試驗(yàn)，對所提方法的性能進(jìn)行驗(yàn)證。使用三臺配置相同的PC 主機(jī)展開試驗(yàn)。以110kV 變壓器為例，并從繞組光纖測溫屬性數(shù)據(jù)中選擇部分試驗(yàn)數(shù)據(jù)，并將滑動窗口時(shí)間設(shè)置為1min，對不同集群環(huán)境中的平均處理延時(shí)集群節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分析[5]。

5.2 平均處理延時(shí)測試

設(shè)置不同的數(shù)據(jù)量，測試處理延時(shí)。設(shè)置4個(gè)全局工作流，并對簇節(jié)點(diǎn)數(shù)以及滑動窗口處理的結(jié)果進(jìn)行觀察，對接收到處理的元組平均處理延遲進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。根據(jù)結(jié)果可知，數(shù)據(jù)量越少，數(shù)據(jù)處理的時(shí)間也越短，如當(dāng)數(shù)據(jù)量在250GB 時(shí)，但由于群集的擴(kuò)展，任務(wù)分配以及數(shù)據(jù)傳輸也會消耗一定的資源與時(shí)間，在拓?fù)淠Ｐ吞幚頂?shù)據(jù)時(shí)也會有一定的延遲，但隨著資料規(guī)模的增大，系統(tǒng)處理能力也會逐漸顯現(xiàn)，自然平均處理延時(shí)也會減少。

5.3 CPU占用率測試

為驗(yàn)證所提方法的空間壓縮能力，可以結(jié)合CPU 占用量來進(jìn)行分析，在系統(tǒng)內(nèi)上傳75-85MB大小的電力數(shù)據(jù)文件，并對所提技術(shù)應(yīng)用后的耗能進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果顯示應(yīng)用后文件大小上升了，而CPU 占比也由5%下降到0.5%，可見在壓縮數(shù)據(jù)的同時(shí)，大大的提高了系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行效率[6]。

6 結(jié)語

綜上所述，如今電力大數(shù)據(jù)已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用，為保證可以更好的滿足大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理方面的需求，就需要加強(qiáng)多數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)處理技術(shù)的分析和應(yīng)用。通過構(gòu)建真實(shí)的環(huán)境進(jìn)行試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)使用數(shù)據(jù)處理器可以大大的提升數(shù)據(jù)流的信息數(shù)據(jù)處理，同時(shí)也能有效的減少計(jì)算量，可以更快速、實(shí)時(shí)的對數(shù)據(jù)流進(jìn)行有效的處理，讓電力數(shù)據(jù)處理緩慢以及存儲難的問題有效的得到解決。