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大数据分析技术在采集运维业务中的应用研究

北极星输配电网  来源:高电压技术    2017/6/19 13:16:08  我要投稿  

北极星输配电网讯:摘要: 近年来,随着用电信息采集系统的大力推广,用电信息采集规模日渐庞大,数据深化应用不断加强,对系统的运行维护工作也随之扩大,迫切的运维需求与落后的运维能力不匹配等问题逐渐凸显出来。 文章提出运用大数据多维分析技术,从异常工单智能化派发、异常工单智能处理和采集运维多维度质量评价 3 方面入手,对整体采集运维工作进行优化,从而提升整体运维效率和质量,提高管理水平。

关键词: 采集运维; 大数据; 多维度; 智能化

0引言

用电信息采集系统建设已经接近尾声,目前累计接入智能电能表 4.2 亿只、采集终端 1 263.84 万台,覆盖用户 3.86 亿户 [1],因此,如何保证采集系统中各项业务的顺利开展,将是今后要解决的主要问题。 采集运维业务中主要存在如下问题。

1)缺乏故障处理优先级,运维效率低下。 各省电力公司平均每天产生 10 000 条异常工单,远远超过目前配备运维人员的工作能力。 大部分公司没有制定合理的消缺机制,无法依据故障的紧急程度和重要等级开展运维业务 [2]。

2)故障种类复杂多样,故障分析定位困难。 用电信息采集系统涉及的运维对象有: 智能电能表、采集终端、采集主站、本地通信信道和远程通信信道 [3]。

目前统计的异常现象共七大类59 种, 故障原因98 种。 故障分析定位非常困难,普通的运维人员通常不具备定位故障原因并确定消缺方案的技术能力。

3)缺少有效的考核评价体系。 目前采集运维工作大多采用“故障查询 – 线下派工” 的模式,缺少运维结果和故障信息的反馈环节。 采集设备、计量设备、现场运维工作质量等方面均缺乏相关的考核评价体系,无法进一步提高运维工作质量 [4]。

为了解决以上问题,本文从采集运维业务中工单智能派发、智能分析处理和多维度质量评价 3 个角度介绍了大数据分析技术在采集运维业务中的应用。

1采集运维大数据系统模型

1.1大数据分析关键技术

大数据在采集系统中的应用包括数据采集、数据清理、数据存储、数据分析、数据处理、数据解读和数据应用 6 个环节 [5],本文针对数据分析环节中,引入关系型联机分析处理机制和多维分析技术进而优化整个系统进行论述。

1) 关 系 型 联 机 分 析 处 理(Relational Online Analytical Processing, ROLAP)。 关系型联机分析处理是联机分析处理(OLAP)的一种形式。 这种技术基于关系型数据库,以关系型结构进行多维数据的表示和存储,对存储在关系数据库(而非多维数据库)中的数据作动态多维分析。 使用关系数据库管理 系 统(Relational Database Management System,RDBMS)存储数据,数据文件大小受 RDBMS 限制;数据装载速度快; 存储空间耗费小; 维度数没有限制;可以通过 SQL 对数据进行处理 [6]。

2)多维联机分析处理(Multidimensional OnLine Analytical Processing, MOLAP)。 多维联机分析处理是 OLAP 的另一种形式,基于专门的多维分析数据存储结构。 MOLAP 使用专有多维结构存储

数据,数据文件大小可能受到操作系统平台文件大小限制,难以达到 TB 级; 规划存储时需要对数据量进行预测算,否则可能导致数据爆炸; 数据装载速度慢; 维数有限,无法支持维的动态变化; 缺乏数据模型和数据访问的标准; 分析查询响应速度高于其他传统 OLAP 技术,支持高性能的辅助决策计算 [7]。

1.2大数据运维业务架构

该业务架构收集采集、营销和运维数据,通过数 据 抽 取 转 换 加 载(Extraction-TransformationLoading, ETL)层对数据进行分类适配,向数据存储层提供数据,数据存储层对数据进行分类存储后向数据分析层提供所需数据。 数据分析层对数据进行优化、数据检索,为应用层的异常工单智能派发、异常工单智能处理及采集运维多维度质量评价提供数据支撑。 大数据运维业务架构示意如图 1 所示。

数据源主要实现从采集主站、营销系统和采集运维闭环系统获取所需数据,如用户档案、采集成功 率和异常工单等数据。

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