沈华
摘 要:现阶段供电公司对数据(包括电压稳定性等生产数据、用电客户等运营数据、协同办公等管理数据)的管理还停留在操作型数据管理阶段,将精力主要集中于海量数据的存储方面,这造成了数据的大量浪费。而大数据集中管控系统可以通过信息的整合来有效消除供电公司信息孤岛的问题,同时通过对数据的即时即刷和分析,实现对企业生产运行状态、管理状态的分析和监视,从而提高企业应对突发事件和风险的能力。
关键词:供电公司;大数据集中管控系统;信息集成
中图分类号:TM73 文献标识码:A 文章编号:1671-2064(2017)06-0145-01
1 大数据集中管控系统的功能划分
第一,GIS系统服务提升。通过对各业务系统数据的集成,大数据集中管控系统能够为GIS系统提供强有力的数据支持,使GIS系统依托电网拓扑,以电子地图的形式来实时显示故障线路、故障信息、故障影响客户、抢修资源储备、潜修人员准备、抢修进度等信息,从而全面提高企业的供电可靠性和整体用电服务能力。
第二,OA流程处理环节监控。在OA流程处理过程中,大数据集中管控系统能够随时对各环节以及处理记录、时限、归档状况等进行监控,全方位多视角再现OA系统处理过程,从而大大提高监控管理水平。
第三,电力负荷管理。大数据集中管控系统具备计量检查、远程自动抄表、负荷预测、用电异常分析、电压监测、负荷管理及线损分析等功能,为企业管理人员提供市场决策分析的需求侧分析手段,从而更好地实现有序用电。例如,系统通过对关口、大用户、台区、电网的数据进行分析,自动计算分区、分压、分线、分元件线损,提供多维线损分析比较工具,从而为供电公司商业化运营提供科学决策依据。
第四,系统管理。系统管理功能包括如下方面:实现部门的增加、保存、修改、删除等;实现人员查询、人员增加、人员删除、密码变更以及修改和保存等。
第五,综合分析。通过对各业务系统核心数据的集成分析,大数据集中管控系统能够从多个角度、多方位进行电力数据综合分析,提供丰富的查询统计手段,多维度展现各类数据指标和分析结果,并提供包括报表、图标、曲线在内的多种输出方式,为企业供电服务提供辅助决策作用。
2 大数据集中管控系统的设计
2.1 大数据集中管控系统的架构
大数据集中管控系统采用集中式体系结构,各二级单位不设置二级服务器。根据电力二次系统相关安全防护规定,系统的安全设计按照电网公司管理信息系统安全等级的标准进行规划,进行系统定位于区间网络,是供电公司“一中心多平台”整体架构的核心。具体说来:数据库服务器安装数据库系统,用于存放从其他业务系统获取或由本系统应用服务器用于部署并运行本系统及所需的中间件软件;平台接口服务器用于中心系统接收和调用来自各专业平台提供的数据和功能;发布服务器用于发布系统向各专业平台系统提供的各种数据和功能服务;管理监视服务器用于部署并运行用来监测和管理本系统运行情况的服务和程序。
2.2 大數据集中管控系统的分层
大数据集中管控系统整体上可以划分为三层:第一层为业务应用支撑平台,主要是供电公司现有的业务系统;第二层为数据中心,主要是通过传输接口机制抽取数据存储到数据中心;第三层为综合应用层,主要包括数据可视化分析、数据统一化管理、预警信息的分布等。
根据数据中心的具体功能,数据中心架构体系又可以分为如下五层:①实时系统层,主要负责抽取实时业务系统产生的数据信息;②统一数据传输结构规范层,用于数据实时抽取和交互;③数据中心层,对实时抽取过来的数据进行分类存储;④统一交互模型层,主要是对数据中心的数据进行ETL清洗,计算以及汇总;⑤应用系统层,对抽取到数据中心的数据并且已经通过交互模型清洗过的最终数据进行可视化分析与GIS和实时系统还有OA流程系统进行交互。
2.3 数据管理能力的设计
首先,数据库系统存储管理的设计。系统数据库对输电网设备的描述应以CIM模型为基础,并根据输电业务的需求进行扩展,以涵盖输电网运行包括电网设备差异核查、集中器在线监测、电压监测等方面。数据库中所有的状态监测数据均应具有统一的设备唯一标识,应采用16位设备编码规范,状态监测数据的专业分类编码也应采用统一规范标识。
其次,操作系统、数据库及应用程序备份的设计。操作系统备份的范围应包括操作系统正常运行所必须的目录及文件、配置文件以及登录、操作日志等文件,应每半年至少备份一次;数据库备份应制定完善的备份方案包括备份的范围、方式、频度等,应至少半年进行一次增量备份,至少每三年进行一次全备份;应用程序备份应包括应用程序文件、接口数据文件以及处理后的中间结果数据文件,每次备份应该记录完整的备份日志。
3 结语
现阶段供电公司很多业务系统间依然形成信息孤岛,各部门间的数据共享度不高,生产与管理过程中产生的大量实时数据得不到很好地利用。为了解决这一问题,本文提出了一种基于大数据的集中管控系统的设计理念,该系统能够实现对分散开发系统的统一监管,提供数据有效利用的平台,实现对数据集成的多维分析以达到对数据深挖掘的高级实用化和对异常状态下数据的扁平化监控,这对于提升供电公司的综合竞争力至关重要。
参考文献
[1]宋毅,薛振宇,等.面向一体化配电网规划设计平台的数据集成技术研究及应用[J].电网技术,2016(7).
[2]孔凡伟.基于Agent的供电企业数据集成平台的研究[D].华北电力大学,2013.