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摘要：随着经济的发展和科学技术水平的提高，电力用户信息采集系统逐渐朝着智能化的方向发展。传统的电力数据信息处理能力已经无法适应当前电力行业的发展，质量管理、设备运行等工作存在较多障碍。云计算的应用是互联网技术发展到一定阶段的产物，对于电力用户信息采集系统的运行发挥着非常重要的作用，它可以显著提高用电信息采集系统的智能化和高效化运行。本文首先对电力用户信息采集系统的现状进行了分析，然后具体论述了云计算在电力用户用电信息采集系统中的实际应用。
关键词：用电信息采集系统；云计算；应用
一、引言
电力用户用电信息采集系统可以实现用电信息的实时采集和在线监测，是电力营销业务顺利开展的重要基础。随着智能电网的不断发展，电力用户用电信息采集系统逐渐成为智能电网的重要组成部分。为了进一步推进电力系统信息化和智能电网建设，各地区电力企业开始大力推广智能电表的应用，并且逐渐实现了“全覆盖、全采集、全费控”的用电信息采集系统的目标。现如今，用电数据采集量呈爆炸式增长，数据查询和分析工作的难度逐渐增大，给主站系统的运行也带来了较大的压力，急需新型的信息处理技术来提高用电信息采集系统处理海量数据的能力。
云计算是互联网技术发展到一定阶段的产物，是当前比较先进的信息处理技术，并逐渐应用到国民经济各个领域中。云计算在电力行业中的应用主要集中在输配电供电系统和系统分析仿真中，在电力用户用电信息采集系统中也得到了比较广泛的应用，有利于促进用电信息采集系统的稳定运行，因此，加强电力用户用电信息采集系统中云计算的应用具有显著的现实意义。
二、电力用户用电信息采集系统的现状
电力用户用电信息采集系统的物理架构和逻辑架构都可以分为三个部分，物理架构可以分为主站、通信信道以及采集设备等部分，逻辑架构主要可以分为主站层、通信信道层以及采集设备层等部分。经过多年的发展，用电信息采集系统基本实现了“全覆盖、全采集、全费控”的建设目标。随着用电端智能化水平的不断提高，电力设备的数量逐渐增加，系统数据也呈现出爆炸式增长的态势。电力用户用电信息采集系统发展中主要面临如下困境：
1.海量数据分析处理的速度比较慢
采集终端和监控设备的不断增长，在很大程度上就增加了数据分析处理的难度。基于中小型数据库集群方案会受到传统数据的制约，无法充分调动闲置的分布式资源，减慢了数据处理和存储的速度，服务质量得不到根本性的提高，此外，数据规模的不断扩大和数据结构的单一化特点，在数据查询和分析过程中耗费的时间比较多，效率比较低。
2.数据容灾备份预防难度大
电力企业现有的数据库系统在出现单点故障时无法确保可以正常运行，这就严重降低了系统运行的可靠性。因为数据量的海量增长，数据备份的速度比较慢，备份数据的存储和恢复都有不同程度的难度。
3.硬件设备扩充，网络开销大
建立开放能源网络后，能源路由器和其他网络设备大量接入到网络中，硬件设备数量的不断增长，增加了网络地址转换连接池的管理难度和采集网络的开销。
三、云计算在电力用户用电信息采集系统中的实际应用
1.基于云计算的资源管理调度
云计算在资源管理和调动功能上主要体现在两个层面上，首先是粗粒度硬件资源整合和管理，在这个层面上是以虚拟机为单位的。粗粒度资源管理和调度可以促进电力用户用电信息采集系统硬件资源管理的正常开展。当集群内存在多个计算框架，比如Hadoop批处理系统与Storm流处理系统共存时，就需要考虑采用何种措施来实行不同计算框架的调度和管理。第二层面是细粒度资源调度和管理工作，利用Mesos或Yarn等资源管理系统来对不同计算框架的资源进行高效管理和灵活调节。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆Mesos或Yarn等资源管理系统在资源调度和粒度上管理的优势要比虚拟技术更高一些，但是需要提供具体计算框架的大力支持。但是目前这些系统管理的资源是有限的，通常情况下只能对CPU和内存进行管理。
2.云计算存储系统的应用
云计算存储系统采用分布式存储模式，所以在数据处理上可以采用并发式的读写方式。云计算存储系统利用各个节点可以将各类数据信息进行分区备份，这样就可以在数据信息读写上进行高速调整和调用，而且还能在一定程度上扩大容量。当数据库需要写入数据时，首要的步骤是发出写入请求，云计算存储系统收到请求之后就会在服务器上留出一定的写入空间，其中主要包含两个方面，其一是存储节点，其二是空间地址。当创建完数据库之后就会返回到相应的空间地址中，之后用户端就可以正常写入数据，通过对应的数据块地址来读取数据信息。各个节点之间的关系不是相互连接的关系，而是以独立的形式存在在物理架构之上的，所以在写入数据时可以同时写入多用户的数据。此种写入方式可以显著提高数据的写入和入库速度，从根本上解决数据入库慢的问题。
3.并行处理机制的应用
分布式并行处理技术已经成为云计算技术的重要优势所在，是大数据分析处理过程中非常有效的技术方法。数据挖掘和线损分析需要离线批处理系统的支持，做好合规性检查工作，对数据进行规约解析，这两个工作通常是在获取数据之后开展，最有效的方法就是提高在线实时流数据处理系统的利用效率，有效提升系统的计算能力。流处理在对终端设备进行远程控制时，可以根据业务逻辑来发送控制指令，让远程控制信息可以在较短的时间内传送到终端设备中。
4.云计算数据库系统的应用
现阶段，云计算常用的NoSQL数据库采用的是分布式架构和键值对数据模型，这模型具有较强并行处理能力。但是NoSQL数据库无法处理复杂性较高的事务，这是因为复杂的SQL查询对实时性的要求比较严格，所以支持其他业务系统的能力就相应地降低了。电力用户用电信息采集系统的日志数据的数据量通常比较小，但是这些数据与业务系统的关系非常密切。用电信息采集系统需要采集的数据量规模十分庞大，但数据事务的难度比较小，而且对实时性的要求不高。所以，电力用户用电信息采集系统采集到的档案数据和费控数据等采用关系型数据库进行存储，其他的诸如负荷数据和源码数据等则应用NoSQL数据库进行存储。采用这种存储方法不仅可以有效增强电力用户用电信息采集系统对业务系统的支持，同时还能有效降低海量数据查询和分析的难度。
从上述分析可以看出，云计算机技术在电力用户用电信息采集系统数据存储、分析和处理等方面可以提供重要的技术支持，未来的用电信息采集系统在很大程度上会建立在云计算平台上。
四、结束语
综上所述，云计算在电力用户用电信息采集系统中的应用可以显著提高系统采集和处理数据的能力，促进电力用户用电信息采集系统朝着智能化和高效化的方向发展，实现数据资源的共享，可以保证数据信息传输、存储的安全性，在确保系统数据安全方面发挥着重要作用。因此，未来电力企业一定要加强对云计算技术的研发和应用。
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论文作者:费杨,杨佟,王呈旻,边清波,范渤
论文发表刊物:《基层建设》2018年第23期
论文发表时间:2018/10/16
标签：数据论文; 采集系统论文; 信息论文; 电力论文; 用户论文; 系统论文; 难度论文; 《基层建设》2018年第23期论文;