多源異構(gòu)的智能配用電數(shù)據(jù)存儲處理技術(shù)

葛磊蛟 王守相 王 堯 郭乃網(wǎng)

（1.天津大學(xué)電氣與自動化工程學(xué)院 天津 300072 2.河北工業(yè)大學(xué)電氣工程學(xué)院 天津 300055 3.國網(wǎng)上海市電力公司 上海 200122）

0 引言

隨著智能電網(wǎng)建設(shè)的推進(jìn)，智能配用電的快速建模、仿真等高級應(yīng)用技術(shù)[1]以及云計算、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等在電力系統(tǒng)中得到了越來越多的應(yīng)用。這些新興技術(shù)的應(yīng)用需要大量基礎(chǔ)的輸入數(shù)據(jù)，與傳統(tǒng)的配電網(wǎng)潮流計算、短路計算等穩(wěn)態(tài)分析相比，數(shù)據(jù)形式從一個時間斷面變成一段時間（一天、一月、一年乃至多年）的整體數(shù)據(jù)或者辦公文檔、文本、圖片、視頻、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，現(xiàn)有的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)已無法滿足其實際運算需求。同時，智能配用電采集的數(shù)據(jù)不僅采集頻率大幅增強(qiáng)，而且采集類型呈多樣化。一方面，常規(guī)的配電管理系統(tǒng)、地理信息系統(tǒng)（Geographic Information System,GIS）、配電 SCADA系統(tǒng)、用電信息采集系統(tǒng)、95598等配用電相關(guān)的系統(tǒng)采集運行配用電管理、計量計費等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，使得網(wǎng)省公司年數(shù)據(jù)量達(dá)到TB級，甚至 PB級，從存儲的經(jīng)濟(jì)性角度考慮需要應(yīng)用大數(shù)據(jù)存儲管理技術(shù)；另一方面，電力客戶的文本信息、視頻數(shù)據(jù)、圖片數(shù)據(jù)等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，能夠更加客觀清晰地表達(dá)用戶信息，是大數(shù)據(jù)技術(shù)分析的重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，如果依然按照配用電相關(guān)的各個應(yīng)用系統(tǒng)分別采集-傳輸-集中存儲的方式，將使數(shù)據(jù)冗余大、重復(fù)存儲多、系統(tǒng)資源利用率低等問題更加突出，并且主流關(guān)系型數(shù)據(jù)庫一般不支持非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的存儲。

近年來，國內(nèi)外針對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的管理已開展了很多研究。文獻(xiàn)[2]提出通過元數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)一數(shù)據(jù)接口、異構(gòu)存儲以及數(shù)據(jù)的高可用性與一致性等數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化流程，設(shè)計一種異構(gòu)存儲設(shè)施的選擇機(jī)制，完成了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲管理平臺的構(gòu)建。文獻(xiàn)[3]從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特征提取方法、分布式索引方法和局部索引的分片策略三方面介紹了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分布式分析和索引方法。

國內(nèi)外學(xué)者針對大數(shù)據(jù)技術(shù)以及相關(guān)算法在電力系統(tǒng)和相關(guān)行業(yè)中的應(yīng)用也開展了一些相關(guān)研究。文獻(xiàn)[4]提出一種基于云計算技術(shù)的電力大數(shù)據(jù)屬性預(yù)處理簡約方法。文獻(xiàn)[5]提出一種面向大電網(wǎng)多級調(diào)度管理一體化的融合型搜索引擎設(shè)計方法，實現(xiàn)了分布式環(huán)境下的異構(gòu)數(shù)據(jù)資源整合。文獻(xiàn)[6]在智能調(diào)度系統(tǒng)方面提出了一種基于云架構(gòu)的無損集壓縮新方法。文獻(xiàn)[7]提出利用 Hadoop云平臺的改進(jìn)方案，解決了智能電網(wǎng)海量數(shù)據(jù)存儲中節(jié)點狀態(tài)信息缺失、系統(tǒng)負(fù)載不均、存儲效率下降等諸多瓶頸問題，提升了計算機(jī)存儲性能。文獻(xiàn)[8]提出利用 Hadoop云平臺對人類的購物、醫(yī)療、日常交談和視頻分享等方面信息進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，并提出一種復(fù)合回話的新方法，提高了大數(shù)據(jù)分析的速度。

當(dāng)前國內(nèi)外對云計算技術(shù)[9-14]、Hadoop[15-18]以及智能電網(wǎng)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面都有研究[19-27]，但是對作為大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)的多源異構(gòu)配用電數(shù)據(jù)的存儲處理技術(shù)方面涉及不多。本文針對智能配用電數(shù)據(jù)具有海量、結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化混雜、多源異構(gòu)等特點，從資源層、存儲層和查詢層三方面闡述了基于 Hadoop技術(shù)的智能配用電數(shù)據(jù)存儲處理技術(shù)框架設(shè)計方案，為配用電大數(shù)據(jù)的應(yīng)用奠定了良好的基礎(chǔ)。

1 多源異構(gòu)的智能配用電數(shù)據(jù)

在國家實施區(qū)域能耗總量控制的背景下，智能配用電成為電力行業(yè)中實現(xiàn)電網(wǎng)資源優(yōu)化配置、電能合理利用、節(jié)能降耗和能效提升的重要手段。由于智能配用電涉及政府、企業(yè)、商業(yè)用戶與居民用戶等眾多市場參與主體，含有量大面廣的電力設(shè)備和應(yīng)用系統(tǒng)，為了支撐這些設(shè)備和系統(tǒng)的正常運行，保障相關(guān)電力業(yè)務(wù)的開展，必然涉及對多途徑、多類型的輸入、輸出海量數(shù)據(jù)的處理[28-33]。

智能配用電涉及的海量數(shù)據(jù)根據(jù)其所屬用戶性質(zhì)，主要分為電網(wǎng)企業(yè)、電力用戶、政府及第三方機(jī)構(gòu)三個方面分別對應(yīng)的電網(wǎng)數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)和社會數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)一般以信息集成化平臺的方式呈現(xiàn)，如圖1所示。其中，電網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)主要包括配電自動化、GIS、SCADA、用電信息采集系統(tǒng)、客戶營銷服務(wù)系統(tǒng)、用戶用能管理系統(tǒng)以及95598等各個業(yè)務(wù)部室所需的電網(wǎng)數(shù)據(jù)；電力用戶數(shù)據(jù)主要包括分布式電源 EMS、微電網(wǎng) MG-EMS、家庭HEMS、樓宇BEMS、企業(yè)EMS等用戶數(shù)據(jù)；政府及第三方機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)主要包括氣象監(jiān)測系統(tǒng)、能耗監(jiān)管系統(tǒng)、智慧城市監(jiān)控系統(tǒng)、能源公共服務(wù)平臺等社會數(shù)據(jù)。

圖1 智能配用電數(shù)據(jù)組成Fig.1 Data components of smart power distribution and utilization

智能配用電各參與主體由于所聚焦的業(yè)務(wù)重心和關(guān)注重點不完全一致而存在信息異構(gòu)，不僅包括硬件異構(gòu)，即國-網(wǎng)-省-市-縣多級電網(wǎng)企業(yè)分布式配置的大型服務(wù)器、單片機(jī)、普通 PC等不同層次、品牌、性能配置混雜的硬件資源；也包括軟件異構(gòu)，主要有Linux、Windows等不同操作系統(tǒng)，Oracle、SQL Service、MySQL等不同數(shù)據(jù)庫以及多參與主體根據(jù)業(yè)務(wù)所需所設(shè)計的應(yīng)用平臺[34,35]。智能配用電在數(shù)據(jù)異構(gòu)方面呈現(xiàn)如下特點。

（1）設(shè)計風(fēng)格異構(gòu)。作為智能配用電建設(shè)與運營的電網(wǎng)企業(yè)一般從售電、電網(wǎng)安全和經(jīng)濟(jì)等角度，重點關(guān)注電網(wǎng)的計費計量（累計有功電量、累計無功電量、功率因數(shù)等）、客戶的用能習(xí)慣分析（負(fù)荷總量、電網(wǎng)總用電量等）、配電網(wǎng)的調(diào)度管理（電壓、電流、頻率等）、電能服務(wù)質(zhì)量（用戶總量、滿意度等）等方面的數(shù)據(jù)；作為電能供應(yīng)服務(wù)使用者的電力用戶從經(jīng)濟(jì)性、舒適性出發(fā)，重點關(guān)心當(dāng)前的能源消耗量（日、月、年用電量等）、成本（月電費、年電費等）等數(shù)據(jù)；作為監(jiān)管和服務(wù)部門的政府及第三方機(jī)構(gòu)則從全社會能耗分布、能源和氣候關(guān)系等方面，聚焦于能耗總量（總電量、總用水量、總用油量等）、節(jié)能減排（標(biāo)煤總量、CO2總排放量等）等數(shù)據(jù)。于是，不同主體根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求出發(fā)，設(shè)計了不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫、表、字段。若同一數(shù)據(jù)在電力企業(yè)、電力用戶、政府及第三方機(jī)構(gòu)之間進(jìn)行數(shù)據(jù)對接，需要大量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和解析工作。

（2）存儲方式異構(gòu)。智能配用電涉及的電網(wǎng)企業(yè)、電力用戶、政府及第三方結(jié)構(gòu)等多方主體均各自具有多個應(yīng)用系統(tǒng)。在單一主體內(nèi)部的多個應(yīng)用系統(tǒng)之間不僅所選擇的數(shù)據(jù)存儲軟、硬件平臺不同，而且數(shù)據(jù)重復(fù)采集和存儲，即使近年來數(shù)據(jù)總線技術(shù)、共享內(nèi)存技術(shù)等得到較好的應(yīng)用，但是數(shù)據(jù)的冗余依然較大；在主體與主體之間的數(shù)據(jù)存儲由于涉及數(shù)據(jù)隱私、組織管理、經(jīng)濟(jì)能力等諸多方面，所選用的存儲形式有直接附加存儲、網(wǎng)絡(luò)附加存儲、存儲域網(wǎng)絡(luò)等多種形式，存在較大的兼容性方面的實際問題。

（3）結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化共存。智能配電網(wǎng)相關(guān)的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)涉及狀態(tài)估計、潮流計算、短路計算等穩(wěn)態(tài)分析，主要由結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)支撐。隨著分布式電源、微電網(wǎng)、電動汽車接入智能配電網(wǎng)以及電網(wǎng)與用戶的雙向互動化、區(qū)域負(fù)荷預(yù)測、第三方機(jī)構(gòu)的客戶在線認(rèn)證、客戶日志信息分析等高級應(yīng)用業(yè)務(wù)分析的發(fā)展，智能配用電的基礎(chǔ)分析數(shù)據(jù)包含了越來越多的文本、視頻、聲音等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這形成了結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)共存的情形。

智能配用電數(shù)據(jù)具有海量、數(shù)據(jù)更新速度極快、分布地域廣泛等特點。當(dāng)前非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理技術(shù)、大數(shù)據(jù)存儲和分析技術(shù)均處于研究階段，數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)手段還不夠完善、大數(shù)據(jù)快速分析算法還不夠成熟。而當(dāng)前硬盤、磁盤陣列等IT信息存儲物理設(shè)備在緩存容量、硬盤容量和處理器速度以及性價比、異構(gòu)兼容性等方面也正處在發(fā)展之中。因此，構(gòu)建一種快速有效的智能配用電數(shù)據(jù)存儲管理解決方案是十分必要的。

2 多源異構(gòu)的智能配用電數(shù)據(jù)存儲技術(shù)框架

智能配用電數(shù)據(jù)一方面具有用戶種類復(fù)雜、點多面廣、類型多樣、海量、難以快速發(fā)現(xiàn)有價值信息和規(guī)律性等特點，另一方面具有很多內(nèi)在的規(guī)律，符合大數(shù)據(jù)的信息特征，具備很大的挖掘空間。如果能夠合理利用有效的大數(shù)據(jù)分析工具對用戶的日志信息（視頻、音頻、文本等）、用電習(xí)慣、用能特性進(jìn)行分析，對區(qū)域范圍內(nèi)的能源需求進(jìn)行有效預(yù)測和預(yù)判，可為未來營銷業(yè)務(wù)的拓展提供新思路和新途徑。

為此，將結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化混合組成的智能配用電數(shù)據(jù)按照資源、存儲和查詢等三個層級設(shè)計對其進(jìn)行管理，如圖2所示。其中，資源層主要實現(xiàn)智能配用電大數(shù)據(jù)計算資源的虛擬化、標(biāo)準(zhǔn)化和負(fù)載均衡；存儲層實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的快速存儲管理；查詢層實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的快速檢索。下面將逐一進(jìn)行詳細(xì)闡述。

圖2 智能配用電數(shù)據(jù)存儲技術(shù)架構(gòu)Fig.2 Architecture of data storage technology of smart power distribution and utilization

3 資源層

智能配用電數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的資源層是技術(shù)平臺的基礎(chǔ)，該層選用 Hadoop集群技術(shù)，結(jié)合電力系統(tǒng)的資源特性和負(fù)載均衡優(yōu)化策略，完成存儲資源管理。其工作原理是：首先，基于分布式的主從式技術(shù)將智能配用電中的服務(wù)器、PC、移動終端和瘦終端等硬件資源虛擬化，在這些硬件平臺上構(gòu)建Master/Slave集群的邏輯結(jié)構(gòu)，為Hadoop分布式平臺的搭建提供支撐；其次，通過 Hadoop技術(shù)中的HDFS（hadoop distributed file system）和 MapReduce完成智能配用電數(shù)據(jù)存儲調(diào)度和管理；最后，通過資源層的優(yōu)化調(diào)度方法，實現(xiàn)電力系統(tǒng)智能配用電的IT資源高效利用，如圖3所示。

圖3 智能配用電數(shù)據(jù)存儲資源層框架Fig.3 Research layer architecture of data storage technology of smart power distribution and utilization

3.1 Hadoop技術(shù)

Hadoop是目前百度、新浪、Amazon、Facebook、淘寶等國際國內(nèi)大型 IT企業(yè)最為廣泛應(yīng)用的開源云計算軟件平臺之一；由 Common、HDFS和MapReduc三部分構(gòu)成，支持在大量廉價異構(gòu)的IT硬件設(shè)備組成的計算機(jī)集群上運行大型數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序的開源分布式 Maser/Slave計算框架。其中，Common的發(fā)展經(jīng)歷了兩個階段，第一階段是Hadoop 0.20及以前版本，主要包含 HDFS、MapReduce和其他項目的所有公共內(nèi)容；第二階段是從0.21版本開始，由于 HDFS和 MapReduce全部成為獨立項目，則HDFS和MapReduce以外的所有公共內(nèi)容均為Hadoop Common。

1）HDFS

HDFS是一個針對 PB級大數(shù)據(jù)存儲和管理的分布式文件系統(tǒng)，類似Google的GFS（google file system），能夠管理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，采用典型的Master/Slave結(jié)構(gòu)，其 Master/Slave調(diào)度管理分別對應(yīng)NameNode/DataNodes進(jìn)程。

其工作方式為運行于Master節(jié)點的Namenode進(jìn)程對智能配用電 IT資源虛擬化后的元數(shù)據(jù)（FSImage信息和 EditLog信息）進(jìn)行管理；運行于Slave節(jié)點上的DataNodes進(jìn)程，將智能配用電的任意一個大文件按照缺省的64M 數(shù)據(jù)塊進(jìn)行分割，并存儲在分區(qū)分層的多個不同數(shù)據(jù)Slave節(jié)點上。

2）MapReduce

MapReduce是一種大規(guī)模 PB級別的典型Master/Slave數(shù)據(jù)處理計算模型，其Master/Slave分別對應(yīng) JobTracker/TaskTrackers進(jìn)程，且每一個JobTacker和TaskTrackers進(jìn)程均含有Map和Reduceh函數(shù)。

其工作原理是 Map函數(shù)負(fù)責(zé)將智能配用電數(shù)據(jù)打散，Reduce函數(shù)負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)合并，即由用戶定義的Map函數(shù)負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)打散從而形成一個對，以及映射成有若干相同Key值的中間對；然后，由用戶定義的Reduce函數(shù)負(fù)責(zé)將所有這些中間的有著相同Key值的Values進(jìn)行合并。

3.2 資源層的負(fù)載均衡優(yōu)化調(diào)度策略

在充分利用網(wǎng)省公司現(xiàn)有的配電自動化主站、GIS主站、用電信息采集系統(tǒng)主站等數(shù)據(jù)中心軟硬件IT資源前提條件下，以現(xiàn)有的配電自動化主站平臺構(gòu)建智能配用電的大數(shù)據(jù)資源層的主節(jié)點，由于企業(yè)內(nèi)外網(wǎng)的關(guān)系，分別配置企業(yè)內(nèi)網(wǎng)Master節(jié)點和外網(wǎng)Master節(jié)點，且均配置有互為備用的冗余熱備用節(jié)點；其中，內(nèi)網(wǎng)Master節(jié)點負(fù)責(zé)內(nèi)網(wǎng)的資源調(diào)度管理，外網(wǎng)Master節(jié)點負(fù)責(zé)外網(wǎng)的資源調(diào)度管理；其他網(wǎng)省公司應(yīng)用平臺均作為從節(jié)點，并將空閑的辦公、區(qū)/市/縣配用電相關(guān)的前置子系統(tǒng)以及電網(wǎng)企業(yè)外網(wǎng)的政府與第三方機(jī)構(gòu)、電力用戶等的IT資源，也作為資源層的從節(jié)點，利用電力業(yè)務(wù)所構(gòu)建的光纖、以太網(wǎng)、無線GPRS網(wǎng)、微功率230MHz無線等網(wǎng)絡(luò)作為連接紐帶，與用戶、第三機(jī)構(gòu)進(jìn)行友好互聯(lián)互通，從而組成一個多源異構(gòu)的智能配用電大數(shù)據(jù)中心集群。

為有效提升集群的計算層每一臺設(shè)備運行性能，進(jìn)行靜態(tài)和動態(tài)相結(jié)合的負(fù)載均衡優(yōu)化調(diào)度策略，如圖4所示。電網(wǎng)企業(yè)內(nèi)網(wǎng)，由內(nèi)網(wǎng)Master節(jié)點負(fù)責(zé)調(diào)度管理，采用靜態(tài)負(fù)載均衡優(yōu)化調(diào)度策略，即帶權(quán)重的輪循算法。圖4中，小圓圈內(nèi)的數(shù)字代表每一個 Slave節(jié)點所占的缺省權(quán)重系數(shù)，依次循環(huán)利用內(nèi)網(wǎng)的IT資源；在電網(wǎng)企業(yè)外部網(wǎng)，由外網(wǎng)Master節(jié)點負(fù)責(zé)調(diào)度管理，采用動態(tài)負(fù)載均衡優(yōu)化調(diào)度策略，即最快響應(yīng)速度算法。圖4中，小橢圓內(nèi)的數(shù)字代表每一個Slave節(jié)點所缺省的響應(yīng)時間，根據(jù)時間的長短，依次利用外網(wǎng)的IT資源。

圖4 智能配用電數(shù)據(jù)存儲資源層負(fù)載均衡優(yōu)化調(diào)度策略Fig.4 Optimization scheduling strategy for resource layer of data storage technology of smart power distribution and utilization

4 存儲層

智能配用電數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的存儲層是實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲輸入的標(biāo)準(zhǔn)化和分布式存儲，主要由數(shù)據(jù)預(yù)處理和 NoSQL兩部分構(gòu)成。其中，數(shù)據(jù)預(yù)處理主要負(fù)責(zé)將結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)統(tǒng)一為標(biāo)準(zhǔn)化XML格式，為數(shù)據(jù)的存儲和檢索提供基礎(chǔ)條件；NoSQL則是對數(shù)據(jù)進(jìn)行實際的分布式存儲。

4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

智能配用電的數(shù)據(jù)有以下幾個特點：①視頻、音頻、文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式不同，存儲空間范圍和元數(shù)據(jù)的內(nèi)存劃分尺度不同；②相同數(shù)據(jù)格式的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，不同用戶的數(shù)據(jù)容量大小和屬性不同；③不同數(shù)據(jù)格式和不同數(shù)據(jù)屬性組成混合文件屬性。如此多樣性的數(shù)據(jù)，給數(shù)據(jù)存儲、分析和檢索均帶來諸多不便，因此進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理使所有的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)成為標(biāo)準(zhǔn)化系統(tǒng)可識別數(shù)據(jù)是存儲設(shè)計的第一步。

多源異構(gòu)的智能配用電數(shù)據(jù)預(yù)處理策略是：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)由于異構(gòu)性相對簡單，預(yù)處理主要包括數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)歸一化兩部分；而非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括數(shù)據(jù)的清洗、選樣、變換和歸一化四部分，最終實現(xiàn)將結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)以XML（extensible markup language）格式存入實際數(shù)據(jù)所在的Slave節(jié)點中，從而完成數(shù)據(jù)預(yù)處理工作。預(yù)處理過程如圖5所示，其中，XML是一種用于標(biāo)記電子文件使其具有結(jié)構(gòu)化的標(biāo)記語言，用來標(biāo)記數(shù)據(jù)、定義數(shù)據(jù)類型，提供統(tǒng)一的方法來描述和交換獨立于應(yīng)用程序或供應(yīng)商的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；XML非常適合萬維網(wǎng)傳輸，易于通過HTTP協(xié)議傳輸，并支持標(biāo)準(zhǔn)的DOM、SAX、XSLT、Xpath等 API接口[36,37]。

智能配用電數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)預(yù)處理后，結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn) XML格式，為數(shù)據(jù)處理提供了基礎(chǔ)。然后利用基于 Hadoop平臺通過 NoSQL技術(shù)對智能配用電數(shù)據(jù)進(jìn)行實際分布式存儲。

4.2 數(shù)據(jù)快速存儲優(yōu)化策略

智能配用電數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的存儲層經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理后，實現(xiàn)了元數(shù)據(jù)全部以 XML格式存儲于實際數(shù)據(jù)所在的Slave節(jié)點中，故其實際數(shù)據(jù)在NoSQL上分配的存儲策略為：①數(shù)據(jù)主節(jié)點依據(jù)內(nèi)外網(wǎng)原則，進(jìn)行冗余熱備用；②電網(wǎng)企業(yè)內(nèi)、外網(wǎng)的數(shù)據(jù)完全隔離存儲，即電網(wǎng)企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)僅僅存儲于電網(wǎng)內(nèi)部的IT資源，外網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲在相應(yīng)的單位IT資源中；③將配電自動化、GIS、SCADA、用電信息采集系統(tǒng)、客戶營銷服務(wù)系統(tǒng)、用戶用能管理系統(tǒng)以及95598等內(nèi)網(wǎng)數(shù)據(jù)按照業(yè)務(wù)部室屬性進(jìn)行分類，即電網(wǎng)內(nèi)部數(shù)據(jù)分為低壓配電、用電、營銷、客服等，分別進(jìn)行數(shù)據(jù)的分類存儲，電網(wǎng)企業(yè)外部數(shù)據(jù)依據(jù)政府、第三方機(jī)構(gòu)、電力用戶等不同對象分別進(jìn)行分類存儲；④最小路徑分配存儲策略，即以 NoSQL中主節(jié)點為出發(fā)點，先從元數(shù)據(jù)中查詢所屬類別的對應(yīng) XML數(shù)據(jù)表，然后從元數(shù)據(jù)XML表中分配足夠的存儲空間給原始數(shù)據(jù)，若同類元數(shù)據(jù) XML表中剩余存儲空間不足時，以相鄰最近為原則以續(xù)存方式給原始數(shù)據(jù)分配所缺額的存儲空間，最后依據(jù)XML存儲分配信息尋找距離Slave節(jié)點路徑最近的對應(yīng)空閑 IT資源進(jìn)行優(yōu)先分配存儲，如圖6所示。

圖6 數(shù)據(jù)快速存儲優(yōu)化策略Fig.6 Fast storage optimization strategy for data

5 查詢層

智能配用電數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的查詢層主要實現(xiàn)智能配用電數(shù)據(jù)的快速數(shù)據(jù)檢索。數(shù)據(jù)檢索是指將經(jīng)過選擇、整理和評價的數(shù)據(jù)存入某些存儲設(shè)備載體或者管理系統(tǒng)中后，根據(jù)用戶需要或者設(shè)定的關(guān)鍵字從某些數(shù)據(jù)集合中檢索所需數(shù)據(jù)的過程或技術(shù)。

含有結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型的智能配用電數(shù)據(jù)，其主要查詢原則是：①類型不同，采用的查詢策略不同；②針對傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，一般采用傳統(tǒng)的關(guān)鍵字、條件等檢索方法；③針對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，按照文本、圖像、音頻和視頻等不同數(shù)據(jù)類型分別進(jìn)行檢索，如圖7所示。

圖7 智能配用電大數(shù)據(jù)檢索技術(shù)Fig.7 Data retrieval of big data for smart power distribution and utilization

數(shù)據(jù)檢索并行策略如圖8所示。智能配用電數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的查詢層，進(jìn)行分層分區(qū)并行策略，即：①當(dāng)數(shù)據(jù)查詢時，先在Master主節(jié)點上，依據(jù)用戶的檢索需求，從節(jié)點對所有的Slave依次進(jìn)行多進(jìn)程的XML半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并行Top-k檢索，從Slave從節(jié)點中找到所查詢數(shù)據(jù)的映射信息；②在 Slave節(jié)點上，依據(jù)用戶檢索到的XML節(jié)點存儲映射信息，先確定所檢索數(shù)據(jù)所屬的分類區(qū)域（電網(wǎng)企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)區(qū)、電網(wǎng)企業(yè)外部數(shù)據(jù)區(qū)、電網(wǎng)內(nèi)部數(shù)據(jù)的中低壓配電數(shù)據(jù)/用電/營銷/客服數(shù)據(jù)區(qū)、電網(wǎng)外部數(shù)據(jù)的政府/第三方機(jī)構(gòu)/電力用戶數(shù)據(jù)區(qū)），然后確定所查詢數(shù)據(jù)的類型；③依據(jù)所確定的分區(qū)和數(shù)據(jù)類型，在 Slave節(jié)點上運行 Top-k方法查詢數(shù)據(jù)的實際映射地址，并結(jié)合第一步從節(jié)點所檢索到的數(shù)據(jù)所屬分區(qū)，快速定位原始數(shù)據(jù)的確定位置。

6 結(jié)論

多源異構(gòu)的智能配用電的海量數(shù)據(jù)面臨存儲維護(hù)難的技術(shù)問題，本文在存儲處理方面，按照計算層、存儲層和查詢層的思路在一定程度上解決了海量智能配用電信息數(shù)據(jù)的存儲和管理問題。但是由于智能配用電數(shù)據(jù)關(guān)系企業(yè)的用能特點和居民用戶的生活習(xí)慣，涉及一定的個人隱私或者商業(yè)機(jī)密，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的安全性保護(hù)和網(wǎng)絡(luò)共享以及如何合理挖掘利用這些大數(shù)據(jù)，是下一步的研究重點。同時，本設(shè)計方案從先進(jìn)理念上對智能配用電數(shù)據(jù)中心的大數(shù)據(jù)存儲進(jìn)行了前期框架設(shè)計，其效果需在其具體實施過程中進(jìn)行驗證及必要改進(jìn)。

圖8 數(shù)據(jù)檢索并行策略Fig.8 Parallel strategy for data retrieval

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