云计算在电力用户用电信息采集系统中的应用研究辛润旺

云计算在电力用户用电信息采集系统中的应用研究辛润旺

辛润旺江玮黄文斌

(国网四川省电力公司成都供电公司四川成都610000)

摘要：海量的电能信息给相关的电表计量、电能质量管理、设备运行控制等工作带来非常棘手的难题，要想在大数据时代下，有效保证电力内部管理科学、合理，首先就要加强电力系统的智能化管理模式的实现，云计算在电力用户用电信息采集系统中有着不可比拟的重要作用。用电信息采集系统的完善和稳定，是保障电网企业顺利运行的核心，开展电力用户用电信息采集系统的研究和应用，可以促使电力用电信息的采集工作更加有序、顺利的开展。

关键词：电信息采集系统；云计算

随着网络科技的不断发展，电力系统的发电工作以及输电工作和配电工作，都能借助网络技术和信息技术顺利的开展。但是电力系统的用电信息采集环节的网络技术和信息技术的应用现状仍然不够理想。当下大部分电力公司的用电管理部门，所采用的电力用户用电信息采集方式仍然相对落后，因此此种电力用户用电信息采集方式不能满足电力公司的发展需求。

一、云计算技术

云计算是由分布式计算、并行计算、效用计算发展而来的一种新型计算模式，并且融合了虚拟化技术、负载均衡、热备份冗余以及网络存储等技术。对云计算的定义，即“云计算是一种利用互联网实现随时随地、按需、便捷地访问共享资源池(如计算设施、存储设备、应用程序等)的计算模式”。从此定义可看出，云计算着重强调计算、存储等IT资源的灵活使用和管理。云计算可以提供IAAS(InfrastructureAsaService，基础设施即服务)、PAAS(PlatformAsaService，平台即服务)和SAAS(SoftwareAsaService，软件即服务)等服务模式。

二、国家电网公司电力用户用电信息采集系统概况

1.用电信息采集系统定义。用电信息采集系统是对电力用户的用电信息进行采集、处理和实时监控的系统，实现用电信息的自动采集、计量异常监测、电能质量监测、用电分析和管理、相关信息发布、分布式能源监控、智能用电设备的信息交互等功能。

2.用电信息采集系统物理架构。用电信息采集系统由主站、通信信道、采集终端、采集点监控设备组成，共分3层。第一层为主站层，是整个系统的管理中心，是一个包括硬件和软件的计算机网络系统，负责全系统的数据采集、数据传输、数据管理和数据应用以及系统运行和系统安全，并管理于其他系统的数据交换。第二层为数据采集层，负责对各采集点信息的采集和监控，包括各种应用场所的电能信息采集终端。远程或本地通信信道完成系统各层之间的数据传输，远程信道有230M无线专网、通用分组无线服务技术／码分多址(GPRS／CnMA)、光纤、拨号等多种方式；本地信道有电力线窄带／宽带载波、RS-485总线、短距离无线、有线电视网络等多种方式。第三层为采集点监控设备，是电能信息采集源和监控对象，如电能表和相关测量设备、用户配电开关、无功补偿装置及其他现场设备等。

3.用电信息采集系统主要功能。用电信息采集系统的主要功能包括数据采集、数据管理、控制、综合应用、运行维护管理、系统接口等。数据采集功能可实现采集实时和当前数据、历史日数据、历史月数据和事件记录。数据管理功能可实现对数据合理性检查、数据计算和分析、数据存储管理。控制功能可实现功率定值控制、电量定值控制、费率定值控制、远程控制。综合应用功能可实现自动抄表管理、费控管理、有序用电管理、用电情况统计分析、异常用电分析、电能质量数据统计、线损和变压器损耗分析、增值服务。运行维护管理功能可实现系统对时、权限和密码管理、终端管理、档案管理、通信和路由管理、运行状况管理、维护及故障记录、报表管理。系统接口功能可实现采集系统与其他业务应用系统连接，实现数据共享。

三、云计算在电力用户用电信息采集系统中的应用

1.云计算存储系统在电力用采系统中的应用。云计算存储系统采用分布式文件系统进行数据存储，因此可进行并发的数据读写。同时，云计算存储系统可按节点分区备份，这样，可实现数据的高速读写并能提供良好的容错机制。当数据库系统进行数据写操作时，其首先会向存储系统发送数据写请求，由存储系统元数据服务器创建数据存储空间，其中包括存储节点选取、数据块偏移地址选择等。当创建数据块成功后，会返回可写入的空间地址，随之，客户端即可将数据写入到对应地址的节点中。需要读取数据时，可直接通过客户端存储的对应数据块的地址来读取数据。由于各存储节点之间在物理架构上相对独立，因此，多个客户端可并发地向多个存储节点同时写数据，如此，可大大加快数据入库速度，从而可应对因终端数量激增带来数据入库慢的问题。同一数据块可在不同节点上存储副本，这样，可达到多节点数据备份的目的。

2.云计算数据库系统的应用。当前，云计算中常用的NoSQL数据库一般使用分布式架构和键值对数据模型，这些特性，可增强并行处理能力、可扩展性和可靠性。但由于NoSQL数据库难以应对复杂的数据库事务、复杂的SQL查询和实时性要求较高的应用需求，因此，其对业务系统及实时应用的支持能力有限。对于电力用采系统，其一般档案数据和日志数据的数据量较小，但与业务系统的关系密切;需要采集的数据量巨大，但数据事务相对简单;且实时性要求相对较低因此，可将电力用采系统的档案数据、告警数据、费控数据采用关系型数据库进行存储，而采集数据，如电量数据、负荷数据、源码数据等，则采用NoSQL数据库存储。如此，既可增强电力用采系统对业务系统的支持，同时，也可解决海量电力采集数据的检索、分析计算慢的问题。

3.并行处理机制在电力用采系统中的应用。分布式并行处理是云计算的另一大优势，也是当前大数据分析、处理、计算最有效的手段。电力用采系统中，计算密集型任务一般发生在数据挖掘、线损分析、数据统计以及数据规约解析、数据合理性检查等方面。其中，数据挖掘、线损分析、负荷计算、数据统计等往往涉及到大量历史数据，因此，适合使用离线批处理系统如HadoopSpark等进行处理。而数据规约解析、数据合理性检查，通常需要在采集到数据后及时进行，因此可考虑采用在线实时流数据处理系统，如Storm来完成这些任务。流处理任务主要执行采集数据检查、规约解析等任务，并可根据业务逻辑发送相应的控制指令用于终端设备的控制。而批处理任务主要执行数据挖掘、历史数据分析计算等。通过增减计算资源数量，可动态调整系统的处理能力，从而满足系统扩展需求，同时实现资源高效利用。

4.基于云计算的资源管理调度。云计算可提供两个层面的资源管理和调度功能：第一个层面是粗粒度的硬件资源整合与管理。在此层面上，只能以虚拟机为单位，进行粗粒度的资源管理和调度，可用作电力用采系统硬件资源的管理。当集群内出现多个计算框架，例如Hadoop批处理系统与Storm流处理系统共存时，如何实现不同计算框架之间资源的隔离、调度和管理，就是云计算提供的第二个层面上的细粒度资源调度、管理的工作通过Mesos或Yarn之类的资源管理系统，可快速、动态地调整不同计算框架所使用的资源。

云计算技术能从分布式存储系统、分布式数据库系统、并行分布式计算、资源管理和调度等方面，支撑大数据环境下电力用采系统的能力提升。这些技术的采用，可消除现有电力用采系统面对数据采集量不断增大等引发的瓶颈问题和困难，切实提升电力用采系统的整体技术性能，同时为其提供更多的增值服务。

参考文献

[1]李建.用电信息采集系统数据库的云存储设计[D].济南：山东大学,2016年.

[2]秦朝.基于大数据平台应用的采集系统业务提升[J].科研,2016,(08).