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量测数据是工业用户用电设备或设备群上安装的各类电表记录的数据。但是，电表仅记录电压、电流、电量等原始数据，对用电行为的描述并不直观，而且单个表计只能记录一家工厂部分设备的用电情况，那么为了对一家工厂乃至一个地区、一个行业的用电行为获得更好的认识，DSM系统必须整合、分析原始数据，让原始数据变得有意义，才能加以利用。怎样才能让数据变得有意义呢?根据电力原理和多年工作经验，佛山电力总结出了一系列模型，将原始量测数据变为更具描述性的近二十个指标，包括单厂的月用电量、月平均负荷、月最大负荷出现时段、用能设备平均负荷、用能设备负荷占比、电能单耗等等。单企业指标和企业所在行业有直接关系，孤立地看单企业指标会导致描述偏差，所以佛山电力还需要计算各个行业中这些指标的均值、单企业和行业的对标(指标对比)以及在行业内的单企业指标排名。将原始量测数据变成指标需要一整套数据的处理：将数据从电表处采集、写入存储系统、从系统中读取、进行计算以及展现计算结果。这些任务需要一个功能强大的数据库，在这一步，佛山电力遇到了第二道障碍。佛山的制造业每天都要产生上亿条各类用电数据，DSM平台不仅需要对日积月累达到海量的历史数据进行分析，还要能够处理每天新增的数据。佛山电力原先为DSM选择了老牌数据库Oracle进行数据处理和指标生成，然而投产不久后，Oracle便显示出了计算能力的不足，在计算指标时，往往耗时过长，降低了错峰计划生成的效率，为了解决这个问题，佛山电力选择了为处理海量数据而生的大数据技术。

近年来，大数据技术得到了长足的发展。佛山电力选择了上海星环科技开发的一站式大数据处理平台Transwarp Data Hub下的实时数据库Hyperbase做为DSM平台全新的数据支撑系统。佛山电力为什么选择星环科技的Hyperbase呢?首先，DSM平台每天都要增加新的用电数据。而且为了更准确地评估用电行为，佛山电力可能会提高数据采集频度(比如从每十五分钟采集一次提高到每分钟一次)，数据量会成倍增长。将来，佛山电力还考虑对居民用电数据进行分析，届时，数据量会再一次爆发。所以，存储系统适应数据量增长的能力是必须的。星环科技的Hyperbase是一个分布式的存储系统，可以在经济的商用服务器上搭建大规模存储集群，并且通过向集群中添加服务器便可以增加存储空间，有着极好的横向扩展能力，这是DSM平台需要的特性。第二，因为用电数据在源源不断地产生，DSM平台有大量的写入任务，目前每天的写入达到近一亿条，将来只会更多。Hyperbase有极高的并发写能力，可以批量写入数据，适合DSM平台的应用场景。第三，DSM系统需要大量读取用电数据，包括一个、一批、一个地区或一个行业内的电表在一个、多个时间点或时间段的量测数据，这些数据将直接被用于计算用电行为描述的相关指标。Hyperbase有极高的并发读能力，而且还配备了高效的二级索引，使得DSM平台可以对任意键进行快速查询，将直接提高指标计算的效率。在DSM平台上部署Hyperbase后，实时的量测数据将从生产企业侧通过RabbitMQ接入Hyperbase，Hyperbase中的数据再通过调用API进行计算、分析和展现，如下图所示：

配备了这套数据处理系统的DSM平台可以快速高效地从Hyperbase中获取数据，生成错峰计划所需要的指标，例如一个表计在一段时间内记录数据的极值、一批表计在某个时间段内记录的所有数据、一批表计在多个不同时间段分别记录的所有数据以及极值等等。

原标题：撬动百万千瓦——星环大数据助力佛山电力需求侧管理

投稿与新闻线索：陈女士微信/手机：13693626116 邮箱：chenchen#bjxmail.com（请将#改成@）

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