大数据支持下的电力能源信息采集系统设计与实现

周晓峰，曾晨煌

（1.杭州简单点科技有限公司，浙江 杭州 310000；2.杭州百恒网络科技有限公司，浙江 杭州 310000）

0 引 言

随着社会的发展，电力系统规模逐渐扩大，人们对电力能源的需求也在不断增长。为确保电力系统的可靠性、安全性及高效性，必须及时、精准地获取各类电力能源信息，包括电力生产、传输、分配及消费等方面的数据[1]。同时，大数据技术在电力行业的应用覆盖电网监测、负荷需求预测、能源分配优化等多方面[2]。通过大数据分析，可以实时监测电网运行状态，预测未来负荷需求，并提供智能决策支持[3]。这样的技术优势不仅能够识别电力系统中的异常情况，还能够推动电力资源配置的优化，提高能源利用效率，推动电力行业的可持续发展。文章旨在充分发挥大数据技术的优势，构建一套高效可靠的电力能源信息采集系统，以满足电力行业对于实时、准确信息的需求，从而提高电力系统的管理水平和运行效率。

1 大数据支持下的电力能源信息采集系统设计

1.1 大数据支持下的电力能源信息采集需求分析

大数据支持下的电力能源信息采集系统在设计与实现中需要特别关注电力能源信息的内容，以确保系统能够有效地监测、分析及管理电力系统的各个方面。对系统的具体需求分为5 个方面。一是实时采集电力负载数据。系统应能够实时采集电力负载数据，包括不同时间段内的负载变化、高峰负载时段以及负载类型。这有助于预测系统的电力需求，优化电力分配和调度。二是实时收集可再生能源生产数据。对于采用可再生能源的电力系统，应该能够收集太阳能、风能等可再生能源的实时生产数据，包括太阳能电池板产生的电能、风力发电机输出的电力等信息，以便系统管理员了解可再生能源的利用效率。三是实时监测和采集电力设备运行状态。电力设备运行状态包括发电机、变压器、开关设备等，系统应能够实时监测和采集设备的工作参数、温度、湿度等信息，从而实时评估设备健康状态，预防潜在的故障。四是实时监测和采集电力质量参数。系统应能够监测电力质量参数，如电压、电流、功率因数等，有助于识别电力系统中的电压波动、谐波等潜在问题，以保障电力系统的稳定性和可靠性。五是需要引入实时告警和异常检测机制。设计系统时应考虑引入实时告警和异常检测机制，以便及时响应电力系统中出现的异常情况。通过大数据分析技术，可以检测到潜在的问题，如设备故障、负载异常等，提前采取措施避免事故的发生。

1.2 大数据支持下的电力能源信息采集系统架构

大数据支持下的电力能源信息采集系统采用分层架构，每个层次在系统中都担负着独特的任务，以确保电力系统的全面监测、分析及管理，具体的系统架构如图1 所示。

图1 大数据支持下的电力能源信息采集系统架构

1.2.1 数据采集层

数据采集层位于系统的底层，主要负责与电力系统中的传感器交互，实时采集各类电力能源信息。该层的重点是选择合适的传感器并合理布局，以确保采集的信息具有全面性和准确性。特别关注电力系统的电力负载数据、可再生能源生产数据、电力设备运行状态等多方面信息，确保数据采集的广度和深度。例如，负载传感器用于监测电力负载，太阳能电池板和风力发电机传感器用于收集可再生能源生产数据，设备传感器用于监测电力设备的运行状态等。

1.2.2 数据传输层

数据传输层连接数据采集层和数据处理层，接收来自数据采集层的原始数据。该层负责通过标准的数据采集协议和方法将数据可靠地传输至数据处理层。在这个过程中，关注的是数据的及时性和完整性，以确保采集的电力能源信息能够有效地进入下一阶段处理。实现数据传输层，采用标准的数据采集协议和方法，确保数据从采集层可靠地传输至数据处理层。常用的通信协议包括消息队列遥测传输（Message Queuing Telemetry Transport，MQTT）、超文本传输协议（Hyper Text Transfer Protocol，HTTP）等。

1.2.3 数据处理层

数据处理层是系统的核心部分，利用大数据技术清洗、分析、存储传输过来的数据。重点处理电力负载数据的变化趋势、可再生能源的利用效率、电力设备的运行状态等信息。采用先进的数据处理算法，如离群值检测和时序分析，以确保电力能源信息的质量。大数据技术应用于数据管理工作包括分布式存储和数据压缩，以确保数据的安全性和可靠性。

1.2.4 应用层

应用层位于系统的顶层，负责向电力系统管理者呈现实时分析和预测的结果。系统通过可视化界面或报告形式向管理者呈现关键的电力能源信息，包括电力负载趋势、可再生能源利用效率、设备健康状态等。该层输出的信息有助于管理者做出合理决策，维护电力系统的稳定性和高效性。

大数据支持下的电力能源信息采集系统部署于电力系统的服务器集群，以实时采集和处理电力能源信息。特别关注传感器网络，确保数据采集层的设备与电力系统中的传感器有效连接，并实时传输数据。该系统与电力系统的现有设备和网络无缝集成，可以避免对电力系统运行造成不必要的影响。

2 数据采集与处理

2.1 数据采集与传输

为满足电力系统监测需求，数据采集层需选用负载传感器监测电力负载变化，包括高峰时段和不同负载类型。安装太阳能电池板和风力发电机等传感器实时采集可再生能源生产数据，评估利用效率。运行状态监测需要利用传感器监测并采集发电机、变压器、开关设备的工作参数、温度及湿度等信息，实时评估设备健康状态。传输层需确保数据及时、完整传输至数据处理层，满足电力系统实时性和数据完整性要求。电力系统管理者获得实时的运行状态信息后，可准确分析电力系统的状态。

2.2 大数据支持的数据处理和清洗算法

数据处理层采用大数据技术进行数据清洗和处理，以确保采集的电力能源信息质量。文章采用的孤立森林算法可以识别电力能用使用中的异常波动，帮助监测潜在的问题[4]。设数据集为X={x1,x2,…,xn}，i=1,2,…,n，其中xi是一个包含多个特征的数据点。构建的孤立森林包含m棵随机树，表示为T={T1,T2,…,Tm}，j=1,2,…,m。对于每棵树Tj，递归地进行分割直到达到树的最大深度或终止条件。设h(xi,Tj)表示数据点xi在树Tj中的路径长度。每个数据点在所有树中的路径长度的平均值为

最终，通过设定阈值，可以将路径长度较短的数据点识别为异常值。孤立森林可以通过基于树的方法在大数据集中高效地孤立异常值，数据处理和清洗能力较强。孤立森林算法清洗数据流程如图2 所示，该算法的流程包括随机抽样、构建树、递归划分、孤立异常值及结果合并等步骤。首先，从电力能源信息数据集中随机选择样本，并在特征空间中选择特征。其次，递归地进行数据分割，使用随机特征和划分点构建树，直到达到最大深度或叶节点样本数量小于某阈值。在构建的树中，异常值一般在路径长度较短的叶节点，因此这些样本被孤立作为异常值，整个过程重复多次以构建多个随机树[5]。最后，通过计算每个样本在所有树中的路径长度平均值，将路径长度较短的样本标识为异常值。

图2 孤立森林算法清洗数据流程

3 系统应用及测试

3.1 实时监测与预测

通过应用层，管理者能够实时监测电力系统的运行状况，包括电力负载、可再生能源产量即设备状态。系统还能够利用大数据分析技术预测未来电力需求，以支持决策制定。

3.2 异常检测与预警

数据处理层的孤立森林算法能够实时识别电力系统中的异常情况，如负载突变、可再生能源异常波动、设备故障等。系统应用层的实时报警和警告功能使通知管理者能够及时采取措施，预防潜在问题。

3.3 能效评估与优化

利用大数据分析，电力能源信息采集系统可以评估电力系统的能效，包括能源利用效率和设备运行效率。大数据支持下的电力能源信息采集系统为电力系统提供优化建议，如负载调整、可再生能源配置优化等，以提高电力系统的整体效益。

对大数据支持下的电力能源信息采集系统的性能进行全面测试，包括数据处理速度、实时分析响应时间及预测准确性等关键指标。同时，采取一系列优化手段，包括并行计算、异步处理等，引入分布式计算环境，如Apache Spark，以增强电力能源信息采集系统在大数据量情况下的处理能力，并优化数据库索引和查询语句，以提高系统数据检索的效率。大数据支持下的电力能源信息采集系统优化前后的关键指标对比如表1 所示。

表1 关键指标对比

表1中的对比测试数据显示，采用优化方法之后，大数据支持下的电力能源信息采集系统的处理速度提升25%，实时分析响应时间降低30 ms，预测准确性提高5 个百分点。这表明在实际应用中,优化措施具有的高效性和可靠性。

4 结 论

文章设计并实现了一个大数据支持下的电力能源信息采集系统，为电力系统管理者提供全面、实时、可靠的电力能源信息。系统的应用将为电力系统的智能化管理和决策提供强有力的支持，有望提高电力系统的可靠性、效率及稳定性。未来，研究方向可以包括进一步优化算法、扩展系统的功能及在更多实际场景中的验证和应用。