国网辽宁省电力有限公司阜新供电公司 辽宁 阜新 123000
摘要：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。基于此，本文针对电力用户用电信息采集系统建设进行了分析与探讨。
关键词：电力用户；用电信息采集系统；建设
1 电力用户用电信息采集系统的意义
我国电网公司在采集用户用电信息时准备工作做得不够，不能掌握全部电力用户的用电信息，而用电信息采集系统能够在相应基础上完善我国电网企业系统中存在的不足，建设新的用户系统，以更好地服务于公司系统各方面。基于用户用电信息的要求，使电网公司的管理水平有所提高。如果这种信息采集系统变得更加完善之后，就能够在国内全面推行，根据区域的大小建立相应规模的采集系统，之后在区域再设立一个总的用户用电信息管理系统，使这种管理系统更加合理，从而使全国用电信息管理更加快捷、方便，例如“大营销”就是一个非常典型的事例。通过电力用户用电信息采集系统的建立，可以使全国建立起智能用电服务体系，做到现代化营销管理，开展智能化业务。因此，全盘推动电力用户用电信息采集系统的建立是现在电网系统的必然。我国要想使电网公司得到更好的发展，就必须运用好电力用户用电信息采集系统，以确保全面采集、全部覆盖和实行预付费的最终目的。
2 电力用采系统的现状
2.1根据国家电网关于电力用电信息采集系统的要求，电力用采系统担负着自动采集、处理用电信息、计量异常检测、用电分析、信息发布、能源检测、设备信息交互等职责。
2.2电力用采系统包括主站、电力载波、总线、无线通信、智能电表等。通过采集器、智能采集终端等，将数据远程传送到通信网络，发送给主站系统服务器中进行存储，并提供“检测计量异常、电能质量，管理用电，发布信息，监控能源，设备之间的信息交互”等服务。
2.3对当前电力用采系统的运行情况进行分析，其显存的问题主要包括终端并发接人、海量数据入库慢、数据查询速度慢、应用程序反应迟缓等问题。①电能计量仪表和监控设备的增加给电力用采前置采集和通信软硬件带来巨大压力，使得网络连接池管理难度增大。②电力用采系统要处理的数据信息量巨大，因此采集频率越来越高，数据类型越来越多，使得数据入库处理的速度跟不上激增的规模，数据库结构显得日渐单一。③传统关系型的数据库的数据检索等耗费时间增加，因此，在数据的分析、统计和计算方面，难以应对当前用户层的需求。④用电数据的运行需要系统的稳定可靠性的支持，但是随着数量的增加，对于数据的备份、存储、恢复等都出现了困难，出现系统故障后难以维持系统的正常运行。
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3 电力用采的大数据化建设策略
常规软件对信息的抓取和处理的能力是有限的，当前，随着国家电网公司的大发展，诸如智能电表等现代化设备的安装和使用规模在不断增加，电能计量仪表和监控设备给电力用采系统增加了成倍额压力，如何对海量信息进行整合，需要大数据才能解决。当前，大数据最有效的手段就是云计算，这种智能化的计算模式完全可以应对电力用电数据的变化趋势，以其崭新的功能和特性实现了电力用采系统的完善和升级。
3.1使用云计算技术，对内存进行批处理，采用可恢复分布式数据集的数据状态转换机制进行数据的处理。通过微批处理模拟实时数据，针对大规模实时流时数据进行并行处理。在大数据环境下，涉及多种计算框架后，同时运行MapReduce任务、Storm流式数据进行数据处理和Spark批处理任务，以MESOS和YARN为代表的集群框架对计算资源实行动态的分配和调度，对CPU和内存等资源进行细粒度的调度，保证资源的使用效率和可靠性。
3.2采用分布式文件系统进行数据的存储、读写等，将存储系统进行节点分区备份，为数据的高速读写提供良好的容错机制。
数据库系统在进行数据操作时，首先发送数据写请求给存储系统，存储空间由存储系统元数据服务器创建数据，选取节点，选择数据块进行地址偏移。数据系统对客户端产生的数据写入对应的节点地址中，直接通过客户端存储的地址来读取数据。多个客户端可以在相对独立的存储节点的物理架构基础上实现多个存储节点同时写数据，这种方式可以加快数据库的入库，而且生成不同节点上对数据库的存储副本，同时还能扩展系统的存储节点，使得系统产生整体扩容。
3.3对电力用采数据进行数据采集、存储，可采用NoSQL数据库进行电量数据、负荷数据、源码数据等的存储，将一般档案数据、日志数据等统统进行检索、分析，解决了由于海量的数据造成的计算慢的问题。同时，将相关关系数据库中的档案数据同步存储到云计算数据库中，可以对电力采集数据进行实时分析和计算，增设了NOSQL数据库后的电力用采系统原理架构后，保证了从原有架构到新架构的平稳过渡，而且将原有数据库胸痛和业务模型统一备份并运行，进一步提高了电力采集数据的分析处理效率。
3.4流处理任务主要执行采集数据检查、解析等任务，通过发送业务逻辑控制终端设备，工作原理为由中心站呼叫遥测站，发出指令后，遥测站根据取数命令收集数据，执行数据挖掘、分析计算后进行汇总，系统可根据资源的数量进行动态的处理分析，满足了系统资源的扩展需求，实现了资源的高效利用。
3.5当集群中出现多个计算框架后，云计算提供两个层面的资源和调度功能，第一个层面管理粗粒度的硬件资源，以虚拟机为单位用作电力用采系统的硬件资源的管理。第二个层面使用hadoop批处理系统等，实现不同计算框架之间的细粒度资源的隔离、调度和管理。快速、动态地调整不同计算框架之间的资源管理系统，在虚拟化技术的基础上更进一步地增加了速度和粒度上的优化。
4 云计算应用于电力用采系统的挑战
云计算的技术应用于电力用采系统后，在实际运用中也面临着一些挑战，例如数据模型上存在差异的问题，需要考虑如何在表模型和键值对模型之间的转型问题，再就是分布式数据库面对复杂的数据库事务时如何加强实时性的问题，第三就是如何解耦数据之间的相关性以及如何运用设计的理念得到更加合适的并行分析算法，第四就是如何解决不同系统之间的接口，实现新旧系统的过渡，等等。
结语
电力用采系统的云计算技术的升级改造是目前对电力用电信息采集系统海量数据进行存储、分析、管理的有效手段。在大数据、云计算技术的支持下，电力用采系统的能力得到大幅度提高，切实提升了整体技术性能，为电企的发展提供了更多的增值服务。今后应在提供电力用采系统更多的功能以适应多种新需求上加大研究力度，力求整个电力行业取得更多的效益和更大发展。
参考文献
[1]陈盛,吕敏.电力用户用电信息采集系统及其应用[J].供用电,2014:45-49.
[2]严石,杨振国.基于物理结构的低压电力用户用电信息采集系统故障分类和处理[J].理化检验(物理分册),2014.
论文作者:赵勇,佟丽新,杨璐
论文发表刊物:《防护工程》2017年第12期
论文发表时间:2017/9/20
标签：数据论文; 电力论文; 系统论文; 信息论文; 采集系统论文; 用户论文; 节点论文; 《防护工程》2017年第12期论文;