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3.2系统关键技术
为了解决上述技术难题,系统在建设时有针对性地采用了多项关键技术。
1)智能采集装置停电事件采集规则、生成规约以及研判标准。系统对供电运行数据的采集通过智能电能表、用电信息采集终端及其主站实现,通过制定事件记录采集规则,实现供电运行数据的自动采集和上报。
事件记录采集规则将电能表事件和采集终端事件按照不同紧急或重要程度分为4个等级,并对不同等级事件采取不同的采集策略,见图3。
图3事件采集结构
按照系统对停、上电事件的定义,采集设备按照自身的电源接入情况,形成停、上电事件记录。采集终端当供电电压低于停电发生电压限值时产生停电事件并主动上报。为提高停电时间生成的准确性,系统还创新性地提出了用户停电事件的准确性综合研判机制。
目前系统已实现了对城市范围158万和农村地区95万用户采集装置(覆盖约1.6亿低压用户)停电事件以及约5万个供电电压监测点的按日自动采集。数据采集时间由原来的7天缩短至最快1h,系统自动采集准确率可达到90%以上。
2)通过数据处理技术解决数据的兼容性问题。本系统通过制定数据公共模型库,对来自于不同业务系统的数据进行规范编码,并通过数据清理、加工和计算等技术完成各类指标数据、业务数据在公共模型库中的转化与存储,从而解决了来自于不同业务系统的数据兼容问题。公共数据模型技术组建设计见图4。
图4公共数据模型技术组件设计
目前系统涵盖了来自生产管理、电网调度、用电信息采集及营销等业务应用系统的可靠性、电压、频率相关数据,且在公司系统各单位均稳定运行。
3)对象化并行计算。系统通过对象化并行计算框架,构建了多维度、全方位、可视化的展现框架,解决了大数据挖掘和分析应用时缓存和计算能力的问题。针对磁盘IO瓶颈造成的性能问题,系统采用了对象化内存建模方式,实现资源数据的对象化缓存;同时为了解决有效解决单台服务器缓存和计算能力不足的问题,采用基于资源对象属性的多维度数据水平划分技术,实现数据的水平拆分;为了提高任务处理效率,系统采用对象化任务封装和子任务拆分机制,实现任务的分解与调度。
经试验,对中压可靠性指标统计1.8亿条记录,141个指标进行统计,所消耗的时间为5.6s,相比传统数据库架构,性能提升800倍。
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