摘要:电力自动化系统是未来电力系统一项非常重要的发展趋势,其能够全面实现发电控制及电力调度的自动化运转,是实现电力系统运转过程中电能生产、运输、管理、控制、调度自动化的重要电力体系。而正是由于电力自动化系统组成内容复杂、涉及因素繁多,其电力管控功能强大的同时也涉及到庞大的数据处理工作,且要求电力自动化系统必须做好信息共享及数据交换工作,以此确保电力自动化系统运行的稳定性、安全性和可靠性。基于此,本文将针对电力自动化系统中的数据类型进行全面分析,进而针对电力自动化系统运行过程中涉及到的数据仓库及数据共享进行分别阐述。
关键词:电力自动化系统;数据类型;数据仓库;数据共享
伴随当前计算技术、网络技术、通信技术以及数字技术的持续发展与广泛应用,数据处理工作已经成为各行各业生产、经营、管理过程中非常重要的一项工作内容。尤其对电力自动化系统来说,其相较于传统的电力系统在运行的可靠性、稳定性以及智能化、自动化程度上均得到明显提升,但其运行过程中的数据处理也变得更加复杂、多样,对电力自动化系统的数据处理功能提出了非常高的要求。本文将针对电力自动化系统中的数据类型进行全面分析,进而针对电力自动化系统运行过程中涉及到的数据仓库及数据共享进行分别阐述。
一、电力自动化系统中的数据类型
1.1实时数据
实时数据的产生源自于电力自动化系统运行过程中数据采集系统所采集到的各项实时数据内容,包括电力自动化系统的生产数据、调度数据、管理数据等多项内容。电力自动化系统的实时数据范围较广且数量较高,是管理人员针对电力自动化系统进行调度控制的重要数据依据。而电力自动化系统运行过程中针对实时数据的处理,其一般不需要接受多重处理,而是在人机交互界面进行输入、输出指令,直接通过电力自动化系统的服务器完成对实时数据的分析即可,能有效保证实时数据的精准性、真实性和全面性。
1.2基础属性数据
电力自动化系统运行过程中涉及到的基础属性数据,包括发电机管理数据、路线管理数据、变压器管理数据等,是电力自动化系统管理维护过程中对上述设备进行维修保护的重要数据依据。一般来说,电力自动化系统运行过程中对基础属性数据的管理均由管理中心进行统一管控,同时上述数据与调度中心的服务器连接,具备数据同步传输功能,以此帮助相关维修人员在电力自动化系统设备维修管理过程中能够快速及时的获得相应的设备数据。此外,一般情况下基础属性数据会被电网调度中心存储到专门的服务器中,通过集中统筹、记录规划的方式进行全面分析,以此保障电力自动化系统设备运行的稳定性和可靠性。
1.3数据规范管理
电力自动化系统运行过程中对其日常运行的数据内容均会进行全面细致的记录,同时不同部门、岗位、流程、人员对电力自动化系统的操控数据也会进行详细记录。一般情况下上述数据内容只会在小范围内进行传输交换,以确保上述数据能够在限定的区域范围内进行同步传输,以此检测电力自动化系统的日常运行状态。如果电力自动化系统能够拥有一个统一的数据处理平台,则其日常运行数据需要在数据处理平台中得到规范化、标准化的管理。其原因在于电力自动化系统的日常运行数据内容直接反映了电力设备的实际运行信息,同时电力自动化系统的日常运行数据本身在各个部门的日常工作流程中存在一定的交叉现象,且各个部门数据标准、数据结构存在差异性的情况下,想要将所有数据都进行相应的数据交换其难度较高。因此相关人员必须做好电力自动化系统日常运行数据的规范化管理,统一筹划系统日常运行数据的交换标准和存储位置。
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1.4市场经济数据
当前电力市场本身存在着较强的竞争态势,企业在电力自动化系统数据收集和应用的过程中,必须注重数据的拓展性,使电力自动化系统的相关数据内容能够与电力市场的技术规划形成有效结合,以此提升电力自动化系统数据内容的规范性、全面性和发展性。也正因此,市场经济数据同样是电力自动化系统数据内容的重要组成部分,包括电力市场的技术数据、电力设备的技术数据等,是保障电力企业后续技术规划发展的重要依据。
二、电力自动化系统运行过程的数据仓库
就当前电力自动化系统的实际运行情况来看,其数据系统存在诸多漏洞,包括数据收集缺乏组织性、数据利用效率整体偏低、数据存储不够完整全面等,均对电力自动化系统运行过程中的数据处理造成了不利影响。对此,相关人员可以以数据仓库为基础,对电力自动化系统中涉及到的不同类型、内容、标准、区域的数据信息进行全面可靠的收集和存储,通过联机分析等多项措施对电力自动化系统的运行数据进行潜能挖掘,最终以数据为核心完成电力自动化系统的数据分析决策。而所谓数据仓库,即要求电力自动化系统运行过程中必须从运行数据的全局角度出发,建立一个具备选择性功能的数据处理中心,由此向电力自动化系统的内外设备进行数据收集、传播,确保电力自动化系统能够与电网中心形成有效连接,确保电力自动化系统运行的稳定性和可控性。对此,数据仓库的建立必须要确保数据采集过程中的及时性、正确性和完整性。同时,数据仓库应当拥有清晰的仓库分支结构,针对不同类型的数据建立不同的数据仓库层次,例如数据库源属于最低层次的数据仓库,调度系统数据库、用电管理系统数据库、自动化管理系统数据库等则属于中间层次的数据仓库,以此提升不同数据仓库的针对性和完善性。结合不同系统其数据类型、特征、标准的差异,使得电力自动化系统的数据处理工作能够更具针对性。
三、电力自动化系统运行过程的数据共享
当前数据共享存在多种表现形式,包括文件共享形式、内存访问形式、网络通讯形式、内存数据库形式等。其中文件共享形式中其数据内容结构清晰、目的明确,具有编程简单、读取方便等优点;内存访问形式则具有读取速度较快等优点,但同时也存在着变成较为复杂、系统可靠性降低等缺点。同时内存访问形式无法进行联网,不能直接通过网络进行数据读取和共享;网络通讯形式则是利用商业数据库的建立,为相关数据提供相应的安全连接和共享机制,具有良好的开放性;内存数据库形式则是将所有的数据全部存储在内存之中,具有访问速度较快、数据结构较为灵活等优点。
结合当前电力自动化系统的实际运行情况来看,内存数据库是最适用于电力自动化系统运行过程中的数据共享形式,其能够充分满足电力自动化系统运行过程中对数据实时性、快速性和安全性的要求。相关人员需要规范电力自动化系统设备的接口规格,同时使用DCOM技术作为电力自动化系统内存数据库的访问接口,以此确保内存数据库的开放性和稳定性。
四、结语
综上所述,本文针对电力自动化系统运行过程中涉及到的数据类型进行了总结。而电力自动化系统的数据处理工作,不仅要考虑到做好数据的保护、传输、交换等工作,还要进一步提升电力自动化系统数据内容的拓展性和维护性。相关人员在电力自动化系统数据的维护过程中,应当为数据规划留下一定的修改和扩展空间,通过建立不同层次的数据仓库提升电力自动化系统数据处理的针对性,确保电力自动化系统数据处理的工作取得实效。
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论文作者:易姣娇
论文发表刊物:《基层建设》2019年第14期
论文发表时间:2019/7/29
标签:自动化系统论文; 电力论文; 数据论文; 数据处理论文; 过程中论文; 数据仓库论文; 内容论文; 《基层建设》2019年第14期论文;