摘要：在我国电网总部发起电力用户用电的信息采集系统实现全部采集与覆盖的指示，近年来电力系统的采集信息量大大地增加。对于海沙般地用电数据信息，使目前电信采集的系统呈现出很多的问题。本文试对云计算技术进行分析，并结合现阶段电力系统的现状，探讨云计算在电力用户的用电信息采集系统当中的运用情况。
关键词：电力系统；电力用户用电信息采集的系统；云计算；大数据
所谓的电力用户用电信息的采集系统（下文“电力用采系统”）主要实现国家电网在线监测与实时采集的一个关键的信息系统。它是智能电网的重要组成。近日来，随着采集用电信息的大量激增情况，使相关部门在数据分析与处理工作上添加了负担。云计算作为目前先进的信息存储与处理的技术，已广泛应用在诸多行业中。本文简单地对现在电力用采在复杂环境下的问题，并结合云计算的特点，分析了云计算的技术在电力系统中的运用提供了一些参考。
一、我国电力用户用电信息采集的系统当前具体的状况
（一）电力用采系统的基本构成
按照相关部门的规定指出：“电力用采系统是对于用户的用电信息采集、处理与实时监控的主要系统，可达到用电信息进行自动式采集、电能质量的监测、异常监测、对信息分析与处理、主要信息发布、智能用电的设备等用电信息的交互性能”。利用较短路径的无线通信模式，将各采集点的智能电表等监控设备进行连接，然后通过采集器或专变采集的终端等设备把采到的信息数据借助远程的通信网络，如230M专网发送到电力部门主站系统的前置型采集服务器中；再通过主站的系统将信息进行妥善地存储，并且为其它的应用系统（如电能质量系统）提供相关的服务。
（二）在大数据条件中的电力用采系统现状
大数据主要指的是不能实现在确定时间里应用常规性的软件对内容实行抓取、处理及管理的数据集合。当下，国家电网企业所管辖的电力系统中已设置的智能电表可达到1.75亿块而且还有增加的趋势。由于电能仪表与其监控的设备的大幅度增多，无形中为电力用采的系统增加了众多的用电信息数据，而这些数据在一起集合的特点，与大数据的基本含义是十分相符的。因此，在电力系统大数据的背景下，以往的电力用采的系统在很多地方呈现了诸多的困难。主要表现有三点：
A.规模庞大的终端并发性接入引起的困难
因为电能计量的仪表与相关监控的设备很多，无疑给电力的用采系统带来了负担，如前置采集、通信服务器等。会出现前置机的数量成倍增加，还有前置机漏采的情况，网址增多引起的计算机网络连接与管理难等问题。
B.大量的用电数据信息入库缓慢
NoSQL数据库一般关注的数据高并发的读写功能与对海量的数据信息储存等，在功能与灵活度方面显然是比以往的关系型的数据库优越的。它拥有NoSQL数据库关于海量的数据信息管理的功能，还具有对以往的数据库的原则支持与NoSQL的查询等，预示着云计算在大数据状况下的方向。
C.并行化的数据处理机制
云计算应用在大数据环境被运用主要表现在其分布式的并行计算的先进技术，基中包含三大主要的系统：Hadoop，Spark及Storm等。其中云计算的分布式并行的先进技术，是有着很多优点的，如具有系统容错的性能，就是在发生节点的故障时候，能够重新启动节点或者将计算的任务有效地转移，进而确保系统依然可以平稳地运作，一定程度上提高了系统运行的安全可靠特点。
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二、云计算在电力用采系统中的实际运用
（一）云计算的储存系统的运用
云计算的储存系统利用分布式的文件系统对数据信息进行储存，所以能够实现并发性的信息读写方式。此外，云计算的储存系统还能够依据节点进行分区备份。这样的话，能够很好地进行高速度读写，还会提供很好的容错机制。在进行数据的读写操作的进程中，先向储存的系统发送相关的数据申请，再通过储存的系统元数据的服务器进行数据信息空间的构建，包括储存节点的选取与数据块进行地址选择的偏移。在建立数据块完成以后，会出现返回可输入的地址空间，然后，客户端口处就可以将数据输入相对应的地址节点之中了。当要想读取数据的时候，能够通过客户端口储存的相关数据块地址进行读取。因每个储存的节点在物理的结构中是互相独立的，所以，几个或是多个客户能够将数据信息进行并发式的读写。这样，极大地提升了数据入库的速度，节约了时间。有效地解决了“入库难”的问题。还可以在多节点的数据进行备份，因为一个数据块能够在不同的节点上储存相应的副本。此外，当系统想要实现扩容的时候，只要将储存的节点增多就可以了，为系统的扩展带来了很大的便利。云计算的储存系统一般利用GFS与HDFS系统，这样，就可以与典型的NoSQL数据库（如Hbase）进行无缝式衔接。
（二）关于云计算数据库的系统运用
现阶段，云计算的技术中常见的SQL数据库主要采用分布式的架构与键值对数据的模型，这样的特点可以增加其并行的能力、可靠性能与扩展性能。由于数据复杂或实时要求很高等因素，SQL数据库对业务系统的支持力量是很小的。所以，建议把电力用采的系统中进行档案、告警及费控等数据利用关系型的数据库加以储存，而采集的数据如电量的数据、源码的数据等信息则利用NoSQL数据库来储存。这样，不但增加了电力用采的系统对于业务的支持力度，而且还解决了海量的采集数据信息的检索、计算、分析与处理缓慢的问题。
值得一提的是，有的电力管理的业务目前还需对电力采集的数据实时分析与计算，因此，为满足业务的需求可以把相关数据库里的档案信息在云计算数据库中进行同步储存，这样就提升了对于电力采集数据的管理速度与水平。为了确保电力用采的系统由以往的架构到新的结构的转变过程中固固平稳运行，建议把原来数据库的系统与业务的模型当作备份的系统来管理。
（三）并行的处理机制有效运用
分布并行的处理机制是云计算中的一大特色，也是目前进行大数据分析与处理最佳的方法。在电力用采的系统里，进行数据挖掘、线损的分析、信息统计及数据解析、合理性的检查等计算较为密集型的任务。这里的线损分析与数据统计会与很多的历史性数据有关联，所以，建议利用离线的批处理系统如Hadoop进行有效地处理。而对于数据规约的解析与合理检查等会在采集的数据后实时进行，所以可以利用在线实时流的数据处理系统（如Storm）来完成。并行批处理的技术主要用在电力用采的系统中。而批处理的主要任务是对于历史数据进行分析计算。通过对资源数量进行增减计算，可以更好地对系统的处理性能作调整，以满足扩展系统的要求，有利于信息的资源化利用。
结束语
通过对电力用采系统的现状分析与云计算在其中的运用，可知道，云计算的技术在大量数据信息进行储存、分析与计算等具有很好的优势，解决了电力用电信息采集系统中的以往问题，云计算可以在资源的管理、并行计算助推了大数据背景下的电力用采系统的性能。从而提升了电力用采系统的整体功能，还为其提供了一系列的增值性服务。
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论文作者:张占云,李向军,李建华
论文发表刊物:《电力设备》2017年第23期
论文发表时间:2017/12/6
标签：数据论文; 系统论文; 电力论文; 信息论文; 节点论文; 数据库论文; 用户论文; 《电力设备》2017年第23期论文;