电力企业中台云化构建及大数据分析研究

电力企业中台云化构建及大数据分析研究

赵祥

国网西藏电力有限公司信息通信公司 西藏拉萨 850000

摘要：电力企业采用中台共享服务是数据资源管理规模扩大和计算模式升级的需要。中台管理源自业务系统的数据，基于业务系统数据衍生分析数据，以服务共享促进数据价值和新业务挖掘。基于此本文主要分析了电力企业中台云化构建及大数据分析。

关键词：云计算；数据中台；大数据计算服务；服务共享 1、电力大数据基本概述 随着我国互联网经济发展水平的提升，大数据技术也随之出现。目前，大数据技术已经渗透我国诸多行业中，对于人类未来经济建设产生不可估量的意义。将大数据技术应用于电力行业中，就诞生了电力大数据。电力大数据在应用中以计算机专业数据分析技术为重要基础，通过电力大数据建设成庞大的智能电网体系，为我国电力企业提供优质的服务。目前，我国较多的用电单位、个人家庭用电中使用到的智能电表，其反映出来的实际数据也是通过智能电网收集起来的，智能电表同时也作为数据处理中心，对供电企业统计家庭与单位用电数据产生科学的指导。通过智能电表采集相关数据，可以进一步促进我国电力事业的可持续发展，并在一定层面上建设相对稳定的智能电网体系，对大力发展智能电网工作产生关键性意义，从而满足广大人民群众的基本用电需求。

2、电力企业中台构建 2.1 元数据管理 元数据是数据的“数据”，对数据及信息资源进行描述、解释、定位，并使其更方便检索、使用或管理的数据。元数据有指示存储位置、资源寻找和文件记录等功能，是数据共享和交换的基础与前提。电力企业中台作为大型系统，中台内各类资源统筹管理需要强化的元数据管理，通过元数据作为顶层抽象控制层，对中台内的数据和服务进行全方位管控。中台是数据资源和服务共享中心，原则上不涉及具体业务功能的直接支持，因此中台元数据强化技术元数据的管理。元数据主要内容包括： 2.1.1基础数据模式

即业务数据导入、整合到中台后形成的基础数据的模式信息。中台管理的数据资源的形式是多样的，有按关系或对象模式管理的结构化数据，也有大量非结构化数据。 2.1.2数据服务描述

包括中台基础数据服务和分析结果数据服务描述两部分。中台基础数据服务基于RDB、Web服务以及电力行业所采用的IEC61970、IEC62541等标准规定的标准服务，分析结果数据服务主要采用微服务形式。分析结果数据通过提炼、回补成为基础数据一部分之后，可通过平台基础数据服务访问。 2.1.3数据分析逻辑、任务描述

数据分析逻辑通过配置建立，由大数据分析引擎或基于ECS自定义的数据处理任务执行相应的分析任务。 2.1.4分析结果模式

以关系或对象模式描述的数据分析结果元数据。这部分模式在需求稳定后，与数据管理相同步，融合到2.1.1中。 2.1.5视图、应用描述

视图和应用使用中台的数据内容、方式的描述。元数据的获取采用自动和手动获取两种方式。自动获取是利用元数据获取接口（如数据库访问库表结构的接口）或导入标准化文件格式（如IEC 61970 501）存储的信息模型。通过人机界面录入无法自动获取的元数据。元数据采用中台规定的格式存储，通过界面查看、修改。应用需要使用元数据时，可通过元数据访问服务读取。除可整体管控平台内数据、服务内容外，元数据还被广泛用于数据质量分析、服务授权等方面。

2.2 业务数据整合管理 中台的数据源自安全生产管理、发电控制、电网调度、电力营销等各业务系统。根据业务系统提供数据的方式，将源端数据整合到中台中管理。关系型业务数据通过数据抽取转换导入中台的RDS。对象型数据依据企业公共信息模型进行规范化，包括对对象包含路径、对象关联等进行规范。这些业务数据是原始数据，通过RDS和对象数据访问服务发布。进入到中台RDS的关系型业务数据，在企业公共信息模型覆盖范围内的，编写运行于ECS上的数据规范化汇集任务进行对象化转换。对象化转换后的业务系统数据与直接引入的对象型数据作为待处理的整体，按照层次、关联、分类多级匹配的方式，实现多源系统的数据的匹配、关联，完成一体化数据的规范化整合，消除业务系统数据间的关联障碍。中台内已有数据通过服务共享提供给外部应用使用的同时，为提升数据质量和数据价值，在平台内通过大数据引擎或自行开发的数据分析软件进行综合分析应用。 2.3 服务体系 电力企业中台提供多样的符合国际标准、行业标准和企业标准的共享服务满足各类数据访问需求。关系型、对象型以及非结构化数据均配备多种类型的服务。除关系型数据基于RDS 所固有的数据库表访问接口外，所有类型的数据都配备了微服务和Web 服务（OSB Web）。对象数据访问支持IEC 61790 第一代的通用数据访问（Generic Data Access，GDA）和作为IEC 61970 CIS第二版的OPC UA服务。GDA提供类似SQL语言的对象访问语义支持，便于按类批量、按关联链导航查询。OPC UA是工业互联网通信层的核心标准，在统一地址空间管理对象的模型、实时、历史、事件数据，能基于安全通道以二进制编码方式高效传输数据。在应用端对数据访问效率要求极高时，可考虑优先使用OPC UA服务。

3、在电力领域中应用大数据的具体分析 在电力领域中应用大数据，其重要基础为计算结构。为更好地发挥电力大数据的重要优势，在电力领域中应用大数据分析技术时需要用到专业的电力信息系统及相关软件，在这些基础设施的辅助下实现一系列电力数据采集和处理。在系统性的电力大数据发展中，计算机作为最主要的信息处理系统，可以有效处理各类基础数据，并在信息化条件下建设数字化仓储系统，收集、整理并分析有关数据，为电力事业发展提供科学的指导。此外，以电力大数据为根基，查询有关数据并实现智能处理软件，进一步引导技术的转型和升级，确保电力大数据技术良好功能的发挥，在数据查询中提高准确性，从而更好地处理各类电力数据。不仅如此，在电力行业中充分应用电力大数据技术，与传统电力管理体系比较，有助于降低经济费用和相关成本，对不必要的资金进行节省。在电力系统建设及发展中，应用完善的智能化管理系统与设备，可以充分解决电力企业管理困难的问题，还可以让电力大数据分析技术在应用中更加高效化，充分促进其实际效率的提升。电力领域中涉及到的信息比较广泛，通过电力大数据提升效率，势在必行。例如，在电力行业的信息采集工作中，充分借助专业化电力大数据分析技术进行不定期的信息收集和整理，在用户端进行智能化电信息处理，可以有效收集到科学、准确的用电信息，并在数据库中建设起完善的用电信息系统。电力行业工作者在数据库中可以对电子数据实现智能化分析，确保数据的真实无误，并在再三检查后进行数据存储，可以更好地保存各种数据，降低数据遗失的概率。

结语：利用阿里云大数据计算提供的数据集成、大数据计算服务，完成中台管理业务系统数据的综合分析统计。大数据分析形成的结果数据作为新的数据资源补充到中台，作为新型业务的基础数据。云化构建电力企业中台，实质性提升数据资源的整合和共享能力，为业务快速响应变化提供助力。

参考文献：

[1]杨佳.基于云计算的电力大数据分析技术与应用[J].信息与电脑（理论版），2019（08）：30-31.

[2]江疆，黄剑文，杨秋勇，等. 基于CIM和OPC统一架构的配用电网数据平台研究[J].电力系统保护与控制，2019，47（03）：160-167.