电力调度综合数据平台体系结构及相关技术
2017-10-30朱克喜
朱克喜
摘要: 在现阶段随着我国社会经济快速发展,其对电力需求也随之提高。对此,相关电力企业需要重视电力调度综合数据及相关技术的工作。只有这样才能够进一步的保障电力系统的正常运行。本文就对当前电力调度综合数据平台体系结构及其相关技术进行重点探讨和分析,以便能够更好的适应电网发展变化的需求。
关键词:电力调度;综合素质;平台体系;结构;技术
根据当前电力用户的数量的实际用电情况情况得知,用户对其需求量逐渐提高,因而给电力系统提出更高的要求。对于这种情况,我国电力企业则开始不断的提升带电网系统信息化程度。对于其中综合数据平台的建设,已经成为现阶段电力调度工作中必不可少的环节。但是在实际建设和应用中,由于受到多种因素的影响,该系统存在一定的问题。对此,相关电力企业就需要根据电力调度综合数据平台的体系结构和相关技术进行综合分析,通过这种形式能够在一定程度上提升该平台体系结构和实际运行效率。
一、综合数据平台体系结构
在当前电网系统中,之所以重视对电力调度综合数据平台的建立,主要是因为其能够有效的保障整个电力系统的安全运行,同时还能够及时的应对一些突发情况,进而确保用户对用电的需求[1]。由于电力系统在实际运行过程中会产生系统运行装状态的数据,即变压器、电流互感器、断路器以及其他相关电器设备的运行设备。对于这些数据,相关人员就能够对其进行相应的整理和分析,在此过程中要能够深入的挖掘这些数据,这样能够使其及时的发现该设备在运行中所存在的故障隐患,并采取针对性的措施来处理。
现阶段电力企业行业中,其在电力调度数据网的相关业务上都是严格按照国家电力调度通信中心的规定和标准来划分的[2]。因而相关电力企业在这方面必须要严格执行。在对数据进行整合时,要能够注重数据的标准化和规范化。因为相关人员在对相关数据进行整合时,其会涉及到不同的方面,同时还需要多方的参与和配合。所以需要企业制定具有一定规范化和标准化的工作标准。要想能够更好的实现调动数据的整合目标,相关工作人员则需要建立相应的数据平台,并结合实际情况来制定符合应用需求的调度数据规范和标准。其会涉及到各个方面,即数据采集、存储、传输、加工、交换以及共享这几个方面。对于这些数据,其是相关人员进行关联分析的重要基础,因而该企业在数据分析时,要这方面予以足够的重视。
二、主要技术
对于当前电力调度综合数据应用中相关技术,主要有以下几个方面:
(一)数据采集
在数据采集工作中,要能够建立数据采集系统,这样做能够准确的将相关的数据信息进行筛选,并在此过程中保留重要的数据信息[3]。在通常情况下,数据采集在数据平台应用中的技术主要分为两种,即网络数据采集技术和设备数据采集技术。包括不同的功能,具体来说就是报表定義、数据评审、数据填报以及数据预处理等功能。对于数据采集的形式,主要以文件、报文以及历史数据抽取等形式为主,而在数据格式上, 则有EXCEL、TXT等。因此,该企业在数据采集中要能够根据实际情况来选择。
(二)数据存储技术
相关工作人员在的采集完相关的数据之后,要能够对其进行分类储存。由于采集的数据涉及到不同的方面,如电力生产、电力运行以及电力管理等方面,因此,相关人员在对数据存储模型进行设计时,要能够全面考虑到数据储存问题的效率和动态修改的相关问题,以便能够更好的保障系统的使用性[4]。为了能够更好的对数据储存模型进行设计,作为设计人员则要根据相关的公共信息模型和数据模型来进行。通过这种形式能够有效的实现内外平台和调度指挥管理系统自动同步的目标,进而保障数据的统一性。
(三)数据传输
在数据传输的过程中,其可能会经过一条链路或者多条链路,具体来说就是在数据源和数据宿之间传送数据的过程。数据平台的主要功能之一就是对外输出数据,以便能够更好的满足电力调度中心对相关数据的实际需求。相关人员在通过数据采集系统完成数据采集任务之后,必需要严格按相关的标准和要求来将数据储存,然后在有数据输出系统将已经存储好的数据通过反向映射技术将需要的数据传送出来[5]。根据电网的要求能够得知,相关电力企业需要将传输的数据集中在相应的数据中心进行整合,然后在将这些数据提供给各个部门使用,能够取得较好的效果。
(四)数据加工
对于数据来说,如文字、数字以及图形等。数据加工技术在应用中主要就是在大量且较为复杂的信息中获取一定价值的数据。数据加工是指相关人员对储存系统中的原始数据进行二次处理,然后在对加工生成的数据进行再次加工,进而逐渐形成加工循环。之所以要对该数据进行加工,主要就是为了能够让存储系统内形成更加具有层次的数据模型,并为接下来的数据应用提供丰富的数据资源储备。
(五)数据交换与共享
在当前的电力调度综合系统中,将相关数据进行交换和共享是其在重要的组成部分,在实际应用中,数据能够在一定程度上实现对数据的交换,进而实现对资源综合利用的目的[6]。这种方式更加符合综合性的环境特点。此外,相关人员还可以在数据交换平台和统一的数据模型的基础上来对于的数据存储技术进行适当的结合,这样能够进一步的提高实际应用的水平。
(六)数据仓库与数据挖掘技术
电力企业可以在数据平台中应用数据仓库和数据挖掘技术。不仅能够在一定程上有利于相关人员根据数据平台中所积累的数据资源来挖掘重要的数据价值,还能够为管理人员在决策分析上起到重要的作用。电力企业在使用BI技术来开展多维分析工作时,其首先就要能够根据实际情况来构建相应的模型,在一般情况下,多数工作人员都以星形连接模式为主来构建该模型。对于这种模型,主要应用与对联机的分析和处理上。如果维度模型在实际加载过程中呈现出服务器后,相关工作人员就需要借助相应的数据查询工作来完成相应的任务,同时还要在此基础上实施各个方面的交互计算,如钻取以及切片等。
作为电力企业,要想能够更好的满足的人们的用电需求,首先就要能够充分的认识到电力调度工作的重要性,同时在建立电力调度综合数据平台时,必须要按照相关的标准和要求来进行,此外,还要能合理的采用相关技术,具体来说就是数据采集、数据存储技术、数据传输、数据加工、数据交换与共享以及数据仓库与数据挖掘技术等。通过这些技术的应用,不仅在一定程度上提高电力系统运行的信息化程度,还进一步的保障电力系统的安全运行,进而满足当前电力企业发展的需求。endprint