浅析动力环境监测系统优化及融合大数据技术

谭彦鹏+王飞+张宇+曹智+薛凯今+范继平

摘要：本文实景分析A省两级部署的（省集中、地市集中）动力环境监测系统存在的突出问题，问题直接导致了省地两级调度运行压力急剧增加、监控指挥效率下降。问题主要集中在系统架构不合理、未建立省地集中的告警量数据中心、告警量阈值设定标准不一致、系统管理性数据缺失。在建立告警量数据中心并持续优化的基础上，可深度挖掘系统与大数据技术的融合，从而辅助新建项目可行性研究、系统运行趋势分析等工作的开展。

关键词：动力环境监测；数据中心；大数据

中图分类号：TN915.08 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）06-0085-03

当下，信息技术特别是互联网应用悄然变革了我们的生活方式、工作方式和思维方式。淘宝、京东、12306改变了我们的生活与购物方式，政府网上一站式服务改变了传统的工作方式，百度、搜狗等搜索引擎改变了我们的思维方式。公有云、大数据正在以势不可挡的加速度颠覆我们的传统观念。

A省电力公司通信网，作为本文的应用场景，具有物理通信站总数约3200个，通信设备约1.6万台套，光缆总长度约4.9万公里，通信业务通道约为1.57万条，是资产规模庞大、组网结构复杂、运维任务艰巨的综合性通信网络。

A省动力环境监测系统作为发现系统故障、指挥系统运行的眼睛，地位尤为重要。目前，A省动力环境监测系统省市两级部署，14地市告警数据采集与呈现由三家厂商分别完成，省级平台通过开发接口与14地市实现互联互通。这种工作模式直接导致的问题：（1）两級平台互通导致的接口开发需有大量资金投入，告警延迟加大，系统稳定性降低；（2）多厂商独立完成告警量采集与处理，导致各地阈值设定不一致，告警响应时长不一致；（3）未部署告警量中心数据库，无法规范各厂商告警量采集标准，无法快速实现全省告警量分级分类管理。

在A省电力公司适时开展动力环境监测系统优化，融合云计算、大数据技术会带来哪些变化？（1）建立告警量数据中心，可全面规范告警量采集、输出、阈值设定，可满足用户更多维度的应用需求，可更加灵活地分级分域部署，系统具备自我修复完善能力，而不需要任何重复投资；（2）融合云计算技术，可实现云存储、云备份功能；（3）融合大数据技术，可辅助新建项目可行性研究、系统运行趋势分析等工作的开展。

1 A省电力公司信息通信机房动力环境监测系统现状

A省两级部署的省集中、地市集中动力环境监控系统现状如图1所示。

2 现状分析

通过对“图1 A省动力环境监测系统现状拓扑图”的分析，可知当前系统的运行模式存在以下固有问题：

（1）全省14个地市的动力环境监测系统覆盖由三家设备供应商完成，范围从66kV变电站至地市中心机房，各厂家之间不存在技术层面的互通，导致施工标准、技术标准、告警响应时长、阈值设定范围等存在不一致的情况；（2）告警数据分散存储于各地市服务器，近期，为扩大省集中动环平台的监测范围，三家设备供应商二次开发数据接口，向省集中动环平台输出220kV及以上变电站的全部告警量数据。二次开发不仅导致大量资金投入，而且带来省集中平台的告警量响应时长再次加大；（3）为满足更高层次TMS、IMS等应用的管理需求，在省集中的动力环境监测系统尚未成熟的基础上，再次实施省级平台二次开发，向TMS、IMS输出220kV及以上站点的告警数据，并逐步实现全部66kV站点数据的接入。二次开发不仅导致大量资金投入，而且带来TMS、IMS平台的告警量响应时长再次加大；（4）因当前系统存在架构缺陷，为实现更高层级的管理目标，只能被动实施二次开发，而二次开发是以大量资金投入，以牺牲系统稳定性为代价的，系统根本性的架构问题，没有得到解决。

3 系统架构优化

A省动力环境监测系统架构优化拓扑图2所示。

4 系统架构的演进

（1）分散于全省的变电站、通信站、县供、地市中心、省中心等各类机房站点，告警量以10Mb/s或100Mb/s的带宽通过数据通信网，均衡接入全省统一部署的动力环境监测系统数据中心；（2）多数据中心异地部署，保持互联互通，实现云存储、云备份功能；（3）应用服务器集群完成全部终端用户对告警数据中心的访问工作，确保告警响应的稳定性、实时性、一致性；（4）各地市中心、省中心调度指挥，经同一应用服务器集群，访问标准告警数据中心，应用功能与应用界面可实现高度自定义，避免接口二次开发带来大量资金投入；（5）TMS、IMS等管理系统提出的更高层级的数据应用需求，只需开放标准告警数据中心的访问权限，即可完成数据接入，避免各地市中心、省中心应用端重复性开展接口二次开发工作，并由此带来大量资金投入。

5 融合大数据技术展望

国际数据公司（IDC）报告[1]称，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB（1ZB≈1021B），在短短5年间增长了近9倍，而且预计这一数字将每2年翻一番，而且这个速度在2020年之前会继续保持下去，人类真正进入了一个数据的世界。大数据这一术语正是产生在全球数据爆炸增长的背景下，用来形容庞大的数据集合。如今，工业界、学术界甚至政府部门都对大数据产生了浓厚的兴趣。

当前，电力企业正在建设以特高压电网为骨干网架、各级电网协调发展的智能电网，这势必会产生大量结构多样、来源复杂的数据，为大数据提供了充足数据源，因此近年来电力企业对大数据这一研究领域产生了浓厚的兴趣。在此基础上，适时提出“电力大数据”的概念。电力大数据是以业务趋势预测、数据价值挖掘为目标，利用数据集成管理、数据存储、数据计算、分析挖掘等方面的核心关键技术，实现面向典型业务场景的模式创新及应用提升[2]。在电力信息通信领域，蕴含着支持生产运行的海量数据。这些数据包括主机设备、网络设备、安全设备、终端设备及信息系统等在长期运行的各个环节累积的巨量日志信息，新增业务、调整业务产生的大量业务配置数据，资产新增、投退运产生的管理数据，门禁、水浸、UPS、空调、电源、温湿度等机房设备及视频监控系统产生的大量动力环境数据。面对每天还在不断产生的信息通信运行数据，需借助大数据平台对这些数据进行分析和处理，从而挖掘其中的价值，通过复杂的关联分析，让数据创造新的价值，提升精细化管理水平，促进管理方式和商业模式创新[3]。

6 结语

大数据技术是未来信息社会发展的一个大方向，大数据应用是通过数据分析的方法从大数据中发掘潜在价值，具有重要的研究意义和实际价值。利用大数据平台可以快速准确的统计出所设条件的结果，并自动生成结果展示。电力企业利用好大数据平台这一数据分析和挖掘技术手段，充分地分析企业信息数据资源，从而可以为电力用户提供更优质的服务。

参考文献

[1]Gantz J，Reinsel D.Extracting value from chaos[R].IDCiView，2011：112.

[2]孟圆.遥感大数据处理系统测试策略与系统优化[D].河南大学，2013.

[3]许海清，黄敏.浅谈电力大数据对信息运行的影响[J].江苏电机工程，2015，（3）：62-64.endprint