CN107273524A - 一种智能配电大数据应用*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种智能配电大数据应用***，该***包括：数据采集模块提供标准化数据接口，进行多源、异构数据源的标准化接入；数据集成清洗模块对数据采集模块接入的数据进行合并、关联、去重和行列转置；公共服务模块利用数据集成清洗模块处理后的数据；数据分析应用模块构建分析算法库，进行用户用电行为特征分析，构建应用模型和算法库，根据分析结果，构建节电应用、用电预测应用、网架优化应用和错峰调度应用；应用展示模块对数据分析应用模块的结果进行数据展示。与现有技术相比，本发明具有完成了数据的清洗、分布式平台迁移及标准化集成，开发完成了用户行为分析、用电预测应用模块，以及提升智能配用电水平等优点。
Description
技术领域
本发明涉及一种智能配用电***，尤其是涉及一种智能配电大数据应用***。
背景技术
近年来大数据(Big Data)技术得到了各国政府和全球学术界、工业界的高度关注和重视，在各行业领域的应用迅猛发展。2012年3月，美国政府发布了“大数据研究发展创新计划”，并投资2亿美元启动大数据技术研发。我国政府、学术界和工业界对大数据也予以了高度的关注。目前，在信息化较早、数据积累较多的行业，如互联网、电信、金融等领域，大数据技术已经初步显示出对行业发展的重大影响。近年电力行业的数据资源开始急剧增长并形成了一定的规模，对大数据技术也产生强烈的需求。具体表现为：数据量由TB级向PB级发展，面临数据高性能存储和高可扩展性挑战；公司业务向智能化、精益化方向发展，对复杂数据处理和实时性提出更高要求；跨业务、跨平台的数据处理和分析能力需要进一步提升。然而，目前利用大数据技术解决电力***，特别是配用电***的上述问题鲜有研究。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种智能配电大数据应用***。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种智能配电大数据应用***，该***包括：
数据采集模块：提供标准化数据接口，进行多源、异构数据源的标准化接入；
数据集成清洗模块：对数据采集模块接入的数据进行合并、关联、去重和行列转置；
公共服务模块：利用数据集成清洗模块处理后的数据，在数据分析、数据管理和数据应用方面为数据分析应用模块和应用展示模块提供基础平台工具；
数据分析应用模块：构建分析算法库，进行用户用电行为特征分析，构建应用模型和算法库，根据分析结果，进行节电设计、用电预测、网架优化和错峰调度；
应用展示模块：对数据分析应用模块的结果进行数据展示。
所述的数据采集模块接入输电、配电、用电的实时/准实时数据、电力基础数据及社会经济在内的结构化数据。
所述的公共服务模块包括通用数据挖掘算法库、统计分析模型库、数据管理服务组件和可视化组件。
所述的数据分析应用模块包括数据分析组件和数据应用组件。
所述的数据分析应用模块包括节电应用组件、用电预测应用组件、网架优化应用组件和错峰调度应用组件。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
(1)依托标准设备模型，完成了数据的清洗、分布式平台迁移及标准化集成：在数据集成及清洗层，将数据缓存区的数据迁移到大数据平台，采用大数据平台混合型分布式存储和并行处理架构，以满足性能指标和数据清洗、分析、挖掘等业务应用支撑需求，同时优化存储处理后的数据，使其更有利于前台展示和交互体验；
(2)开发完成了大数据应用***支撑平台，提供了一批基础平台工具，实现了模块化的数据算法支持、可视化的数据管理服务、标准化的可视化组件：在数据分析方面，提供Mahout、R_statistics、并行算法库等通用算法库，支撑上层数据应用的面向大数据的聚类分析、关联分析等的数据分析方法；在数据管理方面，通过数据管理服务，方便数据的业务流转、可视化监视管理；在数据应用方面，通过专业及通用的可视化组件，方便应用场景的实现；
(3)开发完成了用户行为分析、用电预测应用模块，实现了大数据对电力业务的支撑：
(4)在数据展示层面，结合任务一中提供的多种可视化展示组件，对示范工程范围内的用户用电行为特征、用电预测等应用结果进行数据展示，实现大数据对电力业务的支撑，提升智能配用电水平。
附图说明
图1为智能配用电大数据应用***总图架构图。
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，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
实施例
如图1所示，智能配用电大数据应用***分为数据采集、数据集成及清洗、公共服务、数据分析及应用、应用展示五层，***所采用的技术方案为：首先，在数据采集层，实现对多源、异构数据源的标准化接入。本示范工程落地上海浦东新区，预期接入226万电力用户，集成9个业务数据源，其中电力***内7个、电力***外2个。依据任务一的研究成果，结合示范工程的实际，分析和归类数据源特性，采用标准化数据接口规范设计，提供数据库类型接口、文件***类型接口、消息类型接口等标准化接口，实现包含输电、配电、用电的实时/准实时数据、电力基础数据及社会经济在内的结构化数据的接入，实现包含GIS图形、气象图形、文本文档等非结构化数据的接入，并将接入数据集中存放至数据缓存区。
其次，在数据集成及清洗层，将数据缓存区的数据迁移到大数据平台，采用大数据平台混合型分布式存储和并行处理架构，以满足性能指标和数据清洗、分析、挖掘等业务应用支撑需求，同时优化存储处理后的数据，使其更有利于前台展示和交互体验。
数据集成及清洗顺序包括：数据缓冲区到原始库、原始库到中间库、中间库到结果库三部分。其中第一部分(数据缓冲区到原始库)是将各业务***的原始数据迁移到大数据平台的Inceptor数据仓库，为后续分布式数据处理提供原始数据；第二部分(原始库到中间库)是借助大数据平台将原始数据进行合并、关联、去重、行列转置等操作，并将处理后的数据和清洗后的数据按新的表结构存储到Inceptor数据仓库，形成数据质量可靠、关联清晰的中间数据，为后续各应用专业分析提供良好数据基础；第三部分是将清晰完成的数据从Inceptor数据仓库迁移到更便于前台可视化查询的Hyperbase数据库，提高查询效率和用户体验。
在数据处理方面，依据数据密集型或计算密集型等不同数据运算要求，主要采用分布式批处理计算MapReduce等、分布式内存计算Spark等、高性能计算MPI等三种方式实现大数据的密集、高速运算过程；其中高性能计算主要用于满足基于迭代优化、计算密集型的网架优化、错峰调度业务应用场景需求。
第三，在公共服务层，模块化搭建一批公共服务组件，为后续业务分析及应用展示提供基础平台工具，主要包含通用数据挖掘算法库、统计分析模型库、数据管理服务、可视化组件等组成部分。在数据分析方面，提供Mahout、R_statistics、并行算法库等通用算法库，支撑上层数据应用的面向大数据的聚类分析、关联分析等的数据分析方法；在数据管理方面，通过数据管理服务，方便数据的业务流转、可视化监视管理；在数据应用方面，通过专业及通用的可视化组件，方便应用场景的实现。
再次，在数据应用层面，实现任务二、任务三的相关研究成果的示范落地，其包含业务数据分析、业务数据应用、业务应用交互三个方面。在业务数据分析方面，构建专用算法库，通过对源数据的修正，采用关联分析、聚类分析等手段，实现基于地理信息、客户信息、用电信息等的用户用电行为特征分析，并支撑业务算法和业务模型的实现。在业务数据应用方面，针对不同场景业务需求，数据共享、业务独立，构建应用模型和算法库。其一，对于节电应用，基于用电行为、环境感知等，评估用电节电潜力并提供节电策略，提供基于用户用电特性的配网无功优化调节策略。其二，对于用电预测应用，基于用电行为、气象信息、特殊事件等，实现不同用户的用电预测；基于地理信息、用电行为、社会经济等，实现融合空间地理数据的用电变化趋势和群体用电预测。其三，对于网架优化应用，基于用电预测、用电特性、供电要求、地理信息、分布式电源接入等，提供考虑多因素的配电网架优化方案。其四，对于错峰调度应用，基于电力调度、用电特性、气象信息等，评估量化错峰资源及错峰潜力，并提供错峰调度策略。在业务应用交互方面，采用高速交互引擎、内存缓存数据等技术，实现与数据展示的高速交互。
最后，在数据展示层面，结合任务一中提供的多种可视化展示组件，对示范工程范围内的用户用电行为特征、节电、用电预测、网架优化、错峰调度等应用结果进行数据展示，实现大数据对电力业务的支撑，提升智能配用电水平。
由于配用电网大数据面临数据类型多、数据量大、数据处理性能要求高的特点，因此要设计和开发满足配用电网大数据管理和应用的体系架构，必须采用最新的大数据采集、存储和处理技术。在大数据条件下实现高速的性能并开发满足应用层数据分析需求的基础架构是本课题的关键技术之一。在数据采集方面采用多节点并行数据存储技术，实现数据存储时间的技术指标；在数据存储方面研究面向配用电大数据的可扩展NoSql数据库和高速内存数据库。在数据处理方面研究面向数据密集型配用电大数据应用的批处理、图计算和内存计算架构，以及面向计算密集型配用电大数据应用的高性能计算架构，开发满足配用电大数据多样性需求的混合型存储和计算架构。
通过建设智能配用电大数据示范工程，集中实现了本课题的各种研究成果，配用电大数据体系架构、多源异构数据集成、存储、处理及可视化等共性技术，研究用户用电数据存储、分析、修正的具体实现方法，通过配用电内外部数据的多层次关联与聚类，分析用户用电行为特征，实现了节电、用电预测、配用电网架优化、错峰调度等配用电大数据典型业务应用。通过本示范工程的建设，可为探索智能配用电大数据应用***的建设模式和运营模式提供典型案例，开拓智能配用电大数据应用***的“可实现、可复制、可推广”之路。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (5)
1.一种智能配电大数据应用***，其特征在于，该***包括：
数据采集模块：提供标准化数据接口，进行多源、异构数据源的标准化接入；
数据集成清洗模块：对数据采集模块接入的数据进行合并、关联、去重和行列转置；
公共服务模块：利用数据集成清洗模块处理后的数据，在数据分析、数据管理和数据应用方面为数据分析应用模块和应用展示模块提供基础平台工具；
数据分析应用模块：构建分析算法库，进行用户用电行为特征分析，构建应用模型和算法库，根据分析结果，进行节电设计、用电预测、网架优化和错峰调度；
应用展示模块：对数据分析应用模块的结果进行数据展示。
2.根据权利要求1所述的一种智能配电大数据应用***，其特征在于，所述的数据采集模块接入输电、配电、用电的实时/准实时数据、电力基础数据及社会经济在内的结构化数据。
3.根据权利要求1所述的一种智能配电大数据应用***，其特征在于，所述的公共服务模块包括通用数据挖掘算法库、统计分析模型库、数据管理服务组件和可视化组件。
4.根据权利要求1所述的一种智能配电大数据应用***，其特征在于，所述的数据分析应用模块包括数据分析组件和数据应用组件。
5.根据权利要求1所述的一种智能配电大数据应用***，其特征在于，所述的数据分析应用模块包括节电应用组件、用电预测应用组件、网架优化应用组件和错峰调度应用组件。
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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