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摘要：随着电网规模的扩大，电力信息数据规模不断增大，电力信息采集与测量业务工作量不断增加，电力信息采集与管理涉及电网调度故障诊断、电力、电力检测、智能电能表设计与通信、测量、远程控制、和许多其他用电信息采集业务和运营监控是实现供电电压的电力数据监测、数据分析电能质量管理的过程,大数据分析技术被用来改善用电信息采集业务监控,通过终端制造商协助运行监测,实现故障定位、故障处理和电力监控网络。因此，研究电力信息采集与运维监控系统，对于提高供电电压的稳定性，实现电能的智能化管理与监控具有重要的应用价值。
关键词：电网大数据；电能计量；异常监测；
电网大数据下对用户电能计量异常的监测，能够有效的确保供电企业和用户的利益双赢。对用户电能计量的异常进行监测时，需要根据度量电能数据的异常程度，重新定义数据离群度，从而完成对用户电能计量异常监测。
一、用电信息采集运维监测系统总体构架模型
为了实现基于大数据的用电信息采集运维监测系统设计，首先分析大数据的用电信息采集运维监测系统的总体构架模式，基于大数据的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，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、营销系统和采集运维监测和总线数据传输。在用电信息采集的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。
二、数据中心运维的大数据的来源与特征
1.数据中心运维的大数据的来源。（1）基础设施监控系统获取的如动力、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.数据中心运维的大数据的特征。（1）基础设施的监控数据大多是以秒级时间间隔来采集，数据体量非常大。（2）视频监控、告警信息以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）现阶段数据中心运维数据利用率较低，多停留于简单报表呈现。
三、用电采集信息的融合处理
根据上述构建的用电信息采集运维监测系统的总体结构模型，采用决策树信息融合方法进行用电信息采集后的信息融合，采用相空间特征组合与基向量重构方法，构建用电信息采集的监测决策树模型，基于Takens嵌入定理，构建用电信息采集的分布式特征向量轨迹模型描述为：
其中，τ为用电信息的采样延迟，p ij表示现有关系型数据库中用电信息运维监测的时频分布函数，对分类后的用电信息数据使用RDBMS数据库进行存储，在数据处理层采集运维多维度特征量，使用规范的接口实现大量运维数据和系统历史数据的并行调度和数据分析，实现模块之间的功能融合，完成用电信息采集运维监测系统的设计。
总之，为了提高电能信息采集和监测的工作效率，提出设计一种基于大数据的用电信息采集运维监测系统。采用大数据分析，构建用电信息采集运维监测系统的总体构架模式，采用决策树信息融合方法进行用电信息采集后的信息融合，采用关联规则挖掘算法进行用电信息的特征挖掘，结合模糊C均值聚类算法对挖掘到的用电信息及潜在关联规则进行分类处理，实现用电信息采集的大数据采集运维监测。研究表明，改进设计的监测系统提高了用电信息采集运维监测能力，在用电管理和统计分析中具有很好的应用价值。
参考文献
[1]王小娟.浅谈电网大数据中用户电能计量异常优化监测仿真.2017.
[2]高宏宇.大数据分析技术在装备监测系统中应用研究.2017.
论文作者:任慎昂,崔磊
论文发表刊物:《电力设备》2019年第9期
论文发表时间:2019/10/14
标签：数据论文; 信息论文; 电能论文; 信息采集论文; 监测系统论文; 电力论文; 电网论文; 《电力设备》2019年第9期论文;