基于大数据的用电信息采集运维监测系统设计.docxVIP

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基于大数据的用电信息采集运维监测系统设计

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摘要：随着社会的发展，迎来了大数据时代。在电力营销过程中每天都会产生大量的数据，在这样的发展背景下，构建用电信息采集运维监测系统，能从海量的数据中挖掘出隐藏的用电信息，为电力企业向用电客户提供更加优质的电力服务奠定了重要的基础，同时也是电力企业智能化、信息化建设进程深入推进的重要举措。本文对基于大数据的用电信息采集运维监测系统设计进行了分析。

关键词：大数据；用电信息；采集运维；监测系统

随着电网规模的扩大，用电信息数据规模增大，用电信息采集及计量业务的工作量不断增多，用电信息采集和管理涉及到对电网的故障诊断、用电调度、电力稽查、智能电能表设计及通信、计量、远程费控等诸多业务，对用电信息采集的运维监测是实现对用电数据的供电电压监测、电能质量管理的数据分析过程，采用大数据分析技术进行用电信息采集运维监测，通过终端厂商协助运维监测，实现对用电网络的故障定位、故障处理及用电监测等。

一、大数据简介

大数据(bigdata)是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有以下特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

此外，大数据还具有以下特征：容量(Volume)：数据的大小决定所考虑的数据价值和潜在的信息；种类(Variety)：数据类型的多样性；速度（Velocity)：指获得数据的速度；可变性(Variability)：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。真实性(Veracity)：数据的质量。复杂性(Complexity)：数据量巨大，来源多渠道。价值(value)：合理运用大数据，以低成本创造高价值。

二、数据中心运维大数据的来源与特征

1、来源。1)基础设施监控系统获取，如动力、环境、网络等指标信息；2)安防系统的人员设备出入管理数据；3)管理流程数据如工单、服务申请记录、设备部署信息等；4)CMDB库中的设备资产信息。

2、特征。1)基础设施的监控数据大多以秒级时间间隔来采集，数据体量大。2)视频监控、告警信息及服务申请记录等数据的非结构化导致运维数据具有多样性。3)数据中心的高可用性和连续性要求数据处理速度快，以便于快速响应并处理故障。4)当前数据中心运维数据利用率低，多停留于简单报表呈现。

三、用电信息采集运维监测系统总体构架与数据分析

1、总体构架模型。大数据用电信息采集运维监测系统采用ROLAP(关系型联机分析处理)结构模式，ROLAY结构能实现对存储在关系数据库中的数据作动态多维分析，构建用电信息采集和数据存储的关系型数据库，以关系型结构模型进行大数据结构分析，建立用电信息采集的监测系统。将采集的用电信息作为用电信息运维监测的数据源，输入到中央处理机中，通过OA邮件等方式进行总线调度，将采集的运维信息输入到关系型联机分析数据库中，用于存储关键指标和维关键字，实现从采集主站、营销系统、采集运维监测、总线数据传输。

在用电信息采集运维监测系统的物联网体系设计中，采用三层体系结构模型，分别为数据采集层、中间层和应用层，使用RDBMS存储数据库对采集的用电信息，对采集、营销和运维数据通过外键和主键形成“星型模型”，通过数据ETL层向数据分析层提供用电信息采集运维监测所需数据，并在应用层中进行优化数据检索，实现用电信息的运维监测和智能派发，根据上述设计原理，设计了用电信息采集运维监测系统，其总体架构如图1所示。

2、用电采集信息的融和处理。在用电信息采集后，需对所采集信息进行融合处理，用电信息采集采用分布式批处理的方法来进行，而用电采集信息的融和处理主要通过采用相空间特征组合与基向量重构方法来实现。

四、基于大数据的用电信息采集运维监测系统设计实现

1、用电信息的特征挖掘。在构建了基于大数据的用电信息采集运维监测系统的总体构架模式和进行用电信息采集后的信息融合基础上，进行用电信息采集运维监测系统的优化设计，本文提出设计一种基于大数据的用电信息采集运维监测系统，采用关联规则挖掘算法进行用电信息的特征挖掘，对用电信息采集的异常数据进行谱分析，通过对异常数据的关联规则挖掘，进行用电网络的故障判断和定位。

2、系统模型的设计。通过对原始数据进行加工处理，生成数据宽表，同时，确定需要解决的业务问题，其中业务目标即为模型因变量，选取数据宽表中的数据作为模型自变量。然后再进行模型设计，如选线性或非线性算法。再进行模型训练、校验和预测，并通过调整模型自变量来优化模型算法，最后输出模型预测