CN104361110B - 海量用电数据分析***及其实时计算、数据挖掘方法 - Google Patents

海量用电数据分析***及其实时计算、数据挖掘方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种海量用电数据分析***，包括：数据源；数据获取模块；数据存储模块；数据计算模块，用于采用SmartMing、和/或Rhadoop分析工具和/或Spark框架，对数据计算模块的海量用电数据进行98分布式并行计算；基础服务模块，提供GIS服务和可视化服务，以及根据数据计算模块的计算结果进行数据分析；用电分析平台，用于根据基础服务模块进行计量装置分析、实时线损计算、用电行为分析、馈线分析、电力负荷预测和负荷实时预测。本发明还公开了一种基于海量用电数据分析***的海量用电数据实时计算方法和一种基于海量用电数据分析***的海量用电数据挖据方法。本发明可以对海量用电数据进行分析处理，处理效率高。

Description

海量用电数据分析***及其实时计算、数据挖掘方法
技术领域
本发明涉及用电数据处理领域，尤其涉及一种海量用电数据分析***。
背景技术
随着电网规模的高速发展，信息化技术手段已广泛应用于电网的各个层面，取得了显著效果，为满足国民经济和社会发展的需要，提高客户服务质量做出了有力支撑。电力企业的计量自动化、采集***也在不断完善普及，从而产生了海量的用电数据。
而企业对用电数据的应用管控却远远滞后于用电数据的增长，使其管理难度和复杂性也成倍增加。作为决策者必须在海量的用电数据中经过长时间的整理分析才能得出有效的结论，无疑增加了管理上的难度。
当前电网采集的用电数据实时性高且数据量巨大，传统的数据存储方式性能出现瓶颈，在此基础上的统计分析也出现响应时间长、可靠性和稳定性等问题。因此技术人员将挖掘算法用到智能用电领域进行客户分析，但是大规模的海量用电数据在处理时存在运算量大，采用传统的挖掘算法效率太低。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种海量用电数据分析***，可以对海量用电数据进行分析处理，处理效率高。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种海量用电数据分析***，包括：
数据源，用于提供海量用电数据；
数据获取模块，用于采用web服务方式和/或ETL方式从所述数据源中获取海量用电数据；
数据存储模块，用于对所述数据获取模块获取的海量用电数据进行存储；
数据计算模块，用于采用SmartMing、和/或Rhadoop分析工具和/或Spark框架，对所述数据计算模块的海量用电数据进行分布式并行计算；
基础服务模块，用于提供GIS服务和可视化服务，以及根据所述数据计算模块的计算结果进行数据分析；
用电分析平台，用于根据所述基础服务模块进行计量装置分析、实时线损计算、用电行为分析、馈线分析、电力负荷预测和负荷实时预测。
本发明还提供了一种基于所述的海量用电数据分析***的海量用电数据实时计算方法，包括：
采用所述数据获取模块中的ETL方式从所述数据源中获取海量用电数据；
根据实时计算所需要达到的指标，基于所述数据计算模块的Spark框架，采用内存并行计算技术对所述海量用电数据进行数据处理，并进行去噪、过滤重复主题/删除与制定目标无关的冗余和垃圾信息；
基于所述数据计算模块的Spark框架，采用内存并行计算技术对数据处理结果进行汇总，并将汇总结果存储到数据仓库中；
结合所述基础服务模块的所述GIS服务和/或可视化服务对数据仓库的数据进行展现。
本发明还提供了一种基于所述的海量用电数据分析***的海量用电数据挖据方法，包括：
采用所述数据获取模块中的Web服务方式和ETL方式从所述数据源中获取海量用电数据；
采用所述数据计算模块中所述Rhadoop分析工具中hadoop的map技术将所述海量用电数据存储到HDFS中，
采用所述数据计算模块中所述Rhadoop分析工具中hadoop的分布式计算技术对所述海量用电数据进行数据处理；
采用数据计算模块中所述Spark框架或者RHadoop分析工具的数据挖掘算法对数据处理结果进行分析计算，并将分析计算结果存储到MySQL数据库中；
结合所述基础服务模块的所述GIS服务和/或可视化服务对MySQL数据库的数据进行展现。
本发明可以对海量用电数据进行分析处理，提高了海量数据的可管理度及海量数据的入库效率，满足海量历史数据查询统计分析的需求，提高数据计算的速度，处理效率高，在此基础上提供丰富的分析统计满足业务和管理要求，能够让现有***顺畅地处理数据采集任务，应对简单的应用展现，满足更多和更高效的统计分析需求。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的海量用电数据分析***的实施例的结构框图；
图2是本发明提供的基于图1所示海量用电数据分析***的海量用电数据实时计算方法的实施例的流程示意图；
图3是本发明提供的基于图1所示海量用电数据分析***的海量用电数据挖据方法的实施例的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1是本发明提供的海量用电数据分析***的实施例的结构框图，如图1所示，包括：
数据源，用于提供海量用电数据；
数据获取模块，用于采用web服务方式和/或ETL方式从所述数据源中获取海量用电数据；
数据存储模块，用于对所述数据获取模块获取的海量用电数据进行存储；
数据计算模块，用于采用SmartMing、和/或Rhadoop分析工具和/或Spark框架，对所述数据计算模块的海量用电数据进行分布式并行计算；
基础服务模块，用于提供GIS服务和可视化服务，以及根据所述数据计算模块的计算结果进行数据分析；
用电分析平台，用于根据所述基础服务模块进行计量装置分析、实时线损计算、用电行为分析、馈线分析、电力负荷预测和负荷实时预测。
其中，所述数据源为计量自动化***、能量管理***、营销***、营配一体化数据中心以及外部数据中的一种或多种。
其中，所述数据存储模块包括数据仓库和实时与关系型数据库相结合的数据库。例如，MySQL数据库和Oracle数据库。
其中，用电分析平台具体包括：
计量装置分析单元，用于根据所述基础服务模块的数据分析结果对计量装置状态进行判断，从而减少周期巡视误差；
实时线损计算单元，用于基于各个计量点的最小颗粒度数据实时进行线损计算，并采用所述GIS服务将线损反馈在GIS地图上；
用电行为分析单元，用于根据所述基础服务模块的数据分析结果对客户用电行为分析，为用电客户精细化管理提供决策依据；
馈线分析单元，用于结合所述GIS服务对馈线实时分析；
电力负荷预测单元，用于借助历史数据模型离线分析某一阶段的历史数据，从而进行短期的电力负荷预测；
负荷实时预测单元，用于根据所述基础服务模块的数据分析结果对负荷进行实时预测。
图2是本发明提供的基于图1所示海量用电数据分析***的海量用电数据实时计算方法的实施例的流程示意图，如图2所示，包括步骤：
S201、采用所述数据获取模块中的ETL方式从所述数据源中获取海量用电数据；
S202、根据实时计算所需要达到的指标，基于所述数据计算模块的Spark框架，采用内存并行计算技术对所述海量用电数据进行数据处理，并进行去噪、过滤重复主题/删除与制定目标无关的冗余和垃圾信息；
S203、基于所述数据计算模块的Spark框架，采用内存并行计算技术对数据处理结果进行汇总，并将汇总结果存储到数据仓库中；
S204、结合所述基础服务模块的所述GIS服务和/或可视化服务对数据仓库的数据进行展现。
图3是本发明提供的基于图1所示海量用电数据分析***的海量用电数据挖据方法的实施例的流程示意图，如图3所示，包括步骤：
S301、采用所述数据获取模块中的Web服务方式和ETL方式从所述数据源中获取海量用电数据；
S302、采用所述数据计算模块中所述Rhadoop分析工具中hadoop的map技术将所述海量用电数据存储到HDFS中，
S303、采用所述数据计算模块中所述Rhadoop分析工具中hadoop的分布式计算技术对所述海量用电数据进行数据处理；
S304、采用数据计算模块中所述Spark框架或者RHadoop分析工具的数据挖掘算法对数据处理结果进行分析计算，并将分析计算结果存储到MySQL数据库中；
S305、结合所述基础服务模块的所述GIS服务和/或可视化服务对MySQL数据库的数据进行展现。
本发明可以对海量用电数据进行分析处理，提高了海量数据的可管理度及海量数据的入库效率，满足海量历史数据查询统计分析的需求，提高数据计算的速度，处理效率高，在此基础上提供丰富的分析统计满足业务和管理要求，能够让现有***顺畅地处理数据采集任务，应对简单的应用展现，满足更多和更高效的统计分析需求。
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (5)

1.一种海量用电数据分析***，其特征在于，包括：
数据源，用于提供海量用电数据；
数据获取模块，用于采用web服务方式和/或ETL方式从所述数据源中获取海量用电数据；
数据存储模块，用于对所述数据获取模块获取的海量用电数据进行存储；
数据计算模块，用于采用SmartMing、和/或Rhadoop分析工具和/或Spark框架，对所述数据计算模块的海量用电数据进行分布式并行计算；
基础服务模块，用于提供GIS服务和可视化服务，以及根据所述数据计算模块的计算结果进行数据分析；
用电分析平台，包括：计量装置分析单元，用于根据所述基础服务模块的数据分析结果对计量装置状态进行判断，从而减少周期巡视误差；实时线损计算单元，用于基于各个计量点的最小颗粒度数据实时进行线损计算，并采用所述GIS服务将线损反馈在GIS地图上；用电行为分析单元，用于根据所述基础服务模块的数据分析结果对客户用电行为分析，为用电客户精细化管理提供决策依据；馈线分析单元，用于结合所述GIS服务对馈线实时分析；电力负荷预测单元，用于借助历史数据模型离线分析某一阶段的历史数据，从而进行短期的电力负荷预测；负荷实时预测单元，用于根据所述基础服务模块的数据分析结果对负荷进行实时预测。
2.如权利要求1所述的海量用电数据分析***，其特征在于，所述数据源为计量自动化***、能量管理***、营销***、营配一体化数据中心以及外部数据中的一种或多种。
3.如权利要求1所述的海量用电数据分析***，其特征在于，所述数据存储模块包括数据仓库和实时与关系型数据库相结合的数据库。
4.一种基于权利要求1所述的海量用电数据分析***的海量用电数据实时计算方法，其特征在于，包括：
采用所述数据获取模块中的ETL方式从所述数据源中获取海量用电数据；
根据实时计算所需要达到的指标，基于所述数据计算模块的Spark框架，采用内存并行计算技术对所述海量用电数据进行数据处理，并进行去噪、过滤重复主题/删除与制定目标无关的冗余和垃圾信息；
基于所述数据计算模块的Spark框架，采用内存并行计算技术对数据处理结果进行汇总，并将汇总结果存储到数据仓库中；
结合所述基础服务模块的所述GIS服务和/或可视化服务对数据仓库的数据进行展现。
5.一种基于权利要求1所述的海量用电数据分析***的海量用电数据挖据方法，其特征在于，包括：
采用所述数据获取模块中的Web服务方式和ETL方式从所述数据源中获取海量用电数据；
采用所述数据计算模块中所述Rhadoop分析工具中hadoop的map技术将所述海量用电数据存储到HDFS中，
采用所述数据计算模块中所述Rhadoop分析工具中hadoop的分布式计算技术对所述海量用电数据进行数据处理；
采用数据计算模块中所述Spark框架或者RHadoop分析工具的数据挖掘算法对数据处理结果进行分析计算，并将分析计算结果存储到MySQL数据库中；
结合所述基础服务模块的所述GIS服务和/或可视化服务对MySQL数据库的数据进行展现。
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