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摘要：大数据时代要求电力企业利用电力运营监测系统平台，加强对平台数据的利用，从而为供电部门的运作提供基础支持，为企业发展提供技术支撑。本文即详细阐述了大数据时代电力运营监控系统的数据处理。
关键词：大数据；电力；运营监控；数据处理
一、电力大数据时代概述
（一）大数据
大数据就是指种类繁多的，具有数据流量大、容量大特性且价值量高的复杂数据的集合。大数据不同于传统的数据库，具有种类多、流量大、容量大、价值高的特性，即所谓的4V特性，这些特性主要是从大数据“大”的方面进行阐述的，概括起来就是从大内容以及大分析的角度来表现大数据的特性。
从传统的数据库时代到大数据时代，数据的处理方式如果仅仅依靠工程处理已经远远不够，这就需要提出一种新的数据思维来应对。著名数据库专家Jim Gray博士通过归纳总结了人类科学研究在经历了实践、理论、计算三种范式之后，认为在数据泛滥的时代，需要一种新的数据探索型方式，他将其定义为科学研究的“第四种范式”即以数据处理为核心的思维方式。
（二）大数据时代下电力企业面临挑战
“数据海量，知识匮乏”是大数据时代多数企业的通病。目前，虽然电力企业在日常生产管理中会产生大量的企业生产运营数据，然而大多数电力企业的数据库仅仅实现了数据存储、查询、统计等最基本层次的功能，无法深入挖掘出隐藏在海量数据背后潜在的价值。电力大数据时代下必将会对作为我国经济社会中存储电力运行信息知识、提供电力运行数据的电力企业带来巨大的影响。因此，深刻理解大数据的内涵，联系目前我国电力系统的发展以及电力系统数据存储、利用的现状就显得十分必要，这也为电力企业真正应对大数据时代下电力企业面临的挑战提供了相关的思考。
二、电力运营监控系统中的数据类型
（一）基础型数据
主要是与电力自动化系统中的电力设施设备属性相关的数据，如，发电机、变压器等电力设施设备的基础数据。对于这些数据一般是电力单位根据相关的数据规划各自进行管理，并通过相关数据服务器对其数据进行数据同步，便于调度中心对这些数据进行集中存储、整理和相关计算。
（二）实时数据
大多数是在电力系统运行过程中进行实时采集的数据，其数据量很大，对存储空间的要求比较高。这些数据是在电力系统运行过程中产生的，通过对其进行纠错处理后，能够为调度部门或市场运营提供决策参考依据。目前，我国电力自动化系统在实时数据处理方面比较成熟，对收集到的实时数据不需要进行相关的处理，只需要在数据输入、输出过程中建立一个稳定的接口即可。
（三）日常管理的数据
主要是在电力系统运行过程中对各种相关数据进行统计，各部门对在工作中遇到的问题进行相关处理后的数据信息。一般情况下，这些数据只需要在特定的范围内进行同步和共享即可。在电力系统运行过程中，建立这一类型数据同步和共享的数据平台是十分必要的。 主要原因表现在以下几个方面：①这些日常管理的数据在某种程度上反映电力系统中电力设施设备的运行情况；②方便电力系统中各个部门对日常管理数据的获取，以便更好的开展部门工作。
（四）市场经济数据
随着市场经济的发展，电力系统的经济效益越来越突出，电力系统运行中的相关数据对电力单位的发展具有重要影响，将其作为经济性数据十分有必要。 市场经济数据对城市建设规划中的电力规划有很重要的决策参考依据。市场经济数据具有非常大的扩展空间，其数据规划的重点将是实时数据。
三、大数据时代电力运营监控系统数据处理
（一）监测异动数据的处理
对于运营监测（控）信息支撑系统而言，异动管理环节可大致可分为异动产生、异动处理和异动统计。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆异动类型可以分为以下三大类：
1、业务异动
根据业务规则，从业务数据中发现的异常变动。业务异动可细分为流程异动、指标异动、明细数据异动。
2、数据质量异动
根据配置的规则，对数据接入进行及时性、完整性、准确性校验，针对校验出来未接入、不及时、不完整、不准确的数据产生的异动信息。
3、接口异动
对数据传输接口进行监测（包括DXP、ETL），如果接口异常则产生接口异动。
（二）电力自动化系统中的数据采集
电力自动化系统运行过程中的数据，主要是通过数据信息的采集、集中、整理和转发来实现的。根据数据类型的不同，采用不同的传输介质进行传输。数据信息的通信方式主要有两种：
①有线传输，如，光纤、电缆等多种介质，具有数据信息传输的实时性和可靠性等优点；
②无线传输，如，微波、无线扩频等通信模式，具有无需铺设通信通道、工作量少等优点。在实际的电力自动化系统运行过程中，其涉及面十分广、系统种类多，根据不同的部门需求的多个系统组成，能够满足每个部门在数据系统中获取数据信息。电力自动化系统中的设施设备的采购，可以适当的将一些先进的技术和经济性能的指标进行考虑，再在操作技术上进行优化处理，以最大程度的实现电力单位的经济效益和社会效益。
（三）电力自动化系统中的数据共享
数据共享的方式有五种：
文件共享，通过这种方式进行数据文件的传输，具有目的性 明确、结构简单、方便读取等优点，但是其在数据文件的读写方面还有很大的提升空间；
直接内存访问，读写速度非常快，但是其在编程方面比较复杂，对数据系统的安全存在一定的威胁性等；
网络通讯，最常用的是通过UDP、TCP/IP等网络通讯将数据信息进行打包后发送，其传输速度快，但是编程比较复杂；
通过商业数据库，目前，很多数据库在数据信息的共享性方面的功能比完善，能够对数据库内的数据信息进行及时的共享，但是在电力自动化系统运行过程中，很难将实时数据进行实时共享；
内存数据库，将电力自动化系统中的全部数据存储在内存中，具有结构简单、应用灵活和高速的访问速度等优点，但是，在实际的电力自动化系统运行过程中，很难做到数据信息的实时共享和快速读取。
根据电力自动化系统在数据信息共享的五种方式，可以看出：内存数据库能够很好的满足电力自动化系统在运行过程中进行数据信息的实时共享。通常情况下，采用 DCOM 技术提供一个标准化的数据库访问接口，保证内存数据库在数据信息共享过程中的开放性和稳定性。DCOM是COM的一种扩展形式，可以满足不同计算机上的数据接口与客户程序之间的相互通信。DCOM 技术将电力自动化系统运行过程中的数据信息实时共享予以实现。
（四）电力自动化系统中的数据容灾
通常情况下，需要对电力自动化系统中的重要数据信息进行数据备份，再通过网络通信技术将其传输到异地进行数据信息保存。当发生灾难后，可以由相关的计算机专业人员根据备份的数据对电力自动化系统中的数据进行程序恢复和数据恢复。这有利于降低电力单位在数据信息备份方面的成本，操作也相对而言较为简单方便。当电力自动化系统中需要备份的数据量逐渐增加时，就会出现数据信息存储介质不易管理的问题，在发生灾难后，也不能够及时的将大量的数据信息进行恢复。
结语
综上，数据信息的维护和处理对电力自动化系统的运行有着重要的意义，因此，在大数据时代，有关人员要加强对电力自动化系统数据的分析、处理和应用，针对不同的电力自动化系统中的数据类型，对如何实现电力自动化系统数据的快速、准确处理和分析提供不同的策略指导，从而实现大数据时代我国电力自动化系统数据处理和应用的健康发展。
参考文献
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[3]李皎. 大数据时代到来对电力行业发展提出新要求[J]. 华北电业. 2012(04).
论文作者:车广存
论文发表刊物:《电力设备》2016年第10期
论文发表时间:2016/7/24
标签：数据论文; 电力论文; 自动化系统论文; 异动论文; 信息论文; 时代论文; 过程中论文; 《电力设备》2016年第10期论文;