摘要：隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)和信息化的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺(tái)也得到了迅猛的發(fā)展，這也標(biāo)志著大數(shù)據(jù)技術(shù)時(shí)代接踵而來(lái)，并且滲透到了我們生活中的各個(gè)方面，由于人們對(duì)于信息化服務(wù)的要求也在不斷提高，而大數(shù)據(jù)技術(shù)具有復(fù)雜性和多樣性的特點(diǎn)，進(jìn)而物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺(tái)的發(fā)展就必須要有效借助大數(shù)據(jù)技術(shù)。本文分析了大數(shù)據(jù)技術(shù)以及物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺(tái)的含義，找出了兩者之間的關(guān)系，并對(duì)泛在電力物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的運(yùn)用進(jìn)行了探究。

關(guān)鍵詞：泛在電力物聯(lián)網(wǎng)；大數(shù)據(jù)平臺(tái)

引言

建設(shè)泛在電力物聯(lián)網(wǎng)，是國(guó)家電網(wǎng)有限公司推進(jìn)“三型兩網(wǎng)”建設(shè)的重要內(nèi)容和關(guān)鍵環(huán)節(jié)。而其中，如何構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)平臺(tái)，是加快推進(jìn)泛在電力物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)的前提和基礎(chǔ)。

1大數(shù)據(jù)技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用價(jià)值

現(xiàn)如今，物聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)主要包括：感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層。感知層能夠采集信息、識(shí)別物體等感知功能，從而形成大量數(shù)據(jù)。比如微博每天評(píng)論功能可以達(dá)到1.2億條評(píng)論，上傳新的短片和視頻近800萬(wàn)個(gè)，將這樣龐大的數(shù)據(jù)的信息匯集在一起，能夠形成PB級(jí)別的數(shù)據(jù)量，物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)憑借PB級(jí)別的數(shù)據(jù)量，能夠掌握消費(fèi)者的整體用戶細(xì)習(xí)慣。物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)層能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)信息的傳輸和交流，網(wǎng)絡(luò)層是基于感知層收集到的數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析、加工，挖掘用戶的喜好、習(xí)慣，從眾多的信息中找到共性，并對(duì)產(chǎn)品做出調(diào)整和優(yōu)化，來(lái)滿足不同用戶的需求，實(shí)現(xiàn)定制化服務(wù)，而這也是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的目的。從物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的角度來(lái)講，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以為物聯(lián)網(wǎng)提供從客戶到?jīng)Q策方面的各類商業(yè)信息，進(jìn)而促使物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)不斷發(fā)展。

2大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系

2.1大數(shù)據(jù)豐富物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用

大數(shù)據(jù)發(fā)展下的物聯(lián)網(wǎng)，讓大數(shù)據(jù)的價(jià)值得到了很好的體現(xiàn)，在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用中，通過(guò)搭建遙感勘測(cè)、智能建筑、智能運(yùn)輸、檢測(cè)保護(hù)等信息手段，收集大數(shù)據(jù)，然后對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，把有用的數(shù)據(jù)篩選出來(lái)形成有價(jià)值以及有用的信息，實(shí)現(xiàn)其作用。一家頂級(jí)汽車公司，通過(guò)使用遙感技術(shù)來(lái)識(shí)別車主的身份，該技術(shù)可以有效記憶車主的重量、開車姿勢(shì)等一系列的信息，如果出現(xiàn)和這些數(shù)據(jù)不吻合的人駕駛車輛，傳感器就會(huì)把信息反饋給車主，避免車輛被盜。大數(shù)據(jù)技術(shù)是物聯(lián)網(wǎng)中的技術(shù)手段，不僅僅是收集各種數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理以后，找出問(wèn)題來(lái)完善物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，它也使得物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用更加的豐富多彩。

2.2物聯(lián)網(wǎng)促進(jìn)大數(shù)據(jù)

我們目前正處于大數(shù)據(jù)時(shí)代，物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，產(chǎn)生數(shù)據(jù)的終端由PC向包含PC在內(nèi)的智能手機(jī)，平板電腦等多樣化的終端，以及利用各行業(yè)、各領(lǐng)域的感知設(shè)備，快速入網(wǎng)并且匯總在一起，物聯(lián)網(wǎng)中傳感器把各種各樣的信息轉(zhuǎn)化成電信號(hào)，然后利用網(wǎng)絡(luò)輸送到上層應(yīng)用系統(tǒng)，物聯(lián)網(wǎng)在很短的時(shí)間內(nèi)就能夠產(chǎn)生大量的信息，在物聯(lián)網(wǎng)上，進(jìn)而產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。大量的非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)快速增長(zhǎng)的趨勢(shì)已經(jīng)在悄然形成。然而這些數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)并不是線性的，它是隨著越來(lái)越多的傳感器的研究、制造、使用，數(shù)據(jù)量會(huì)產(chǎn)生一種不可阻擋的指數(shù)性增長(zhǎng)趨勢(shì)。

3構(gòu)建相適應(yīng)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)

隨著泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的加快建設(shè)，現(xiàn)有的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)將遇到巨大的挑戰(zhàn)，因?yàn)殡娏?shù)據(jù)規(guī)模將增加幾個(gè)數(shù)量級(jí)，數(shù)據(jù)分析的量也更多，實(shí)時(shí)性要求也更高。因此，需要進(jìn)一步加大信息技術(shù)的創(chuàng)新力度，構(gòu)建和完善適應(yīng)泛在電力物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)需求的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。

這個(gè)新一代的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，要有以下幾個(gè)特點(diǎn)：充分利用泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，在技術(shù)上做各種優(yōu)化，大幅度提高數(shù)據(jù)插入、查詢的性能，降低電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)成本；必須能實(shí)時(shí)處理各種數(shù)據(jù)插入、查詢請(qǐng)求，提升電網(wǎng)運(yùn)行效率；必須是水平擴(kuò)展的，隨著數(shù)據(jù)量的增加，只需要增加服務(wù)器擴(kuò)容即可；支持邊緣計(jì)算與云計(jì)算的邊緣協(xié)同；必須是易于維護(hù)的，降低對(duì)運(yùn)維人員的要求；必須是開放的，有業(yè)界流行的標(biāo)準(zhǔn)SQL接口，便于各種應(yīng)用集成；必須通過(guò)Python、R或其他接口來(lái)方便集成各種機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能算法。

當(dāng)前，國(guó)內(nèi)外諸多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)已經(jīng)注意到物聯(lián)網(wǎng)興起后，傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)技術(shù)正面臨新的考驗(yàn)和挑戰(zhàn)，并開始著手研發(fā)新一代大數(shù)據(jù)平臺(tái)。相信隨著泛在電力物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)不斷加快，必將構(gòu)建新一代的能源電力大數(shù)據(jù)平臺(tái)，從而進(jìn)一步挖掘和利用好電網(wǎng)的數(shù)據(jù)資源，提升電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)的效率和效益，保障電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行，為社會(huì)提供新的應(yīng)用和服務(wù)。

4泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)量將大幅增加

電力行業(yè)歷來(lái)重視數(shù)據(jù)和信息技術(shù)，從上世紀(jì)80年代起，就采用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)處理發(fā)電以及電網(wǎng)采集的各種數(shù)據(jù)。但隨著電網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)大，數(shù)據(jù)采集量的大幅增加，傳統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)和IT架構(gòu)已經(jīng)無(wú)法滿足海量數(shù)據(jù)的處理需求。最近幾年，電力行業(yè)開始采用互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)，最典型的就是將Kafka、Hadoop、HBase、Spark、Redis等技術(shù)集成在一起處理海量數(shù)據(jù)。比如智能電表的用電信息采集系統(tǒng)、電費(fèi)的計(jì)算等，都采用這類方案。

從配網(wǎng)的情況來(lái)看，即使采集點(diǎn)和采集頻率不顯著增加，但以D5000、CC2000為代表的主流產(chǎn)品，受限于歷史數(shù)據(jù)處理能力，依然只能圍繞實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)、歷史斷面數(shù)據(jù)構(gòu)建應(yīng)用，拓?fù)浞治黾夹g(shù)無(wú)法在時(shí)間維度縱向擴(kuò)展。

電網(wǎng)數(shù)據(jù)采集及監(jiān)控系統(tǒng)（SCADA）作為物聯(lián)網(wǎng)的一部分，不但要看實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，還需要看歷史數(shù)據(jù)，不單需要實(shí)時(shí)監(jiān)控，更需要故障預(yù)警、趨勢(shì)分析、運(yùn)營(yíng)指標(biāo)分析、效率分析等。通過(guò)快速存取、分析高頻采集數(shù)據(jù)，將為電網(wǎng)的安全高效運(yùn)行提供更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)決策支撐。

另一方面，泛在電力物聯(lián)網(wǎng)與通用的物聯(lián)網(wǎng)一樣，不僅會(huì)存在云端的數(shù)據(jù)中心，也會(huì)存在邊緣節(jié)點(diǎn)。這些邊緣節(jié)點(diǎn)具備一定的計(jì)算和存儲(chǔ)能力，能進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理和緩存，大幅緩解數(shù)據(jù)中心平臺(tái)的壓力，而且能更好地保證邊緣節(jié)點(diǎn)覆蓋的區(qū)域有更好的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)響應(yīng)能力，更好地支撐本地業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)智能化決策與執(zhí)行。但是邊緣計(jì)算與云計(jì)算需要通過(guò)緊密協(xié)同才能更好地滿足各種需求場(chǎng)景的匹配，從而邊緣計(jì)算和云計(jì)算的應(yīng)用價(jià)值。

采集點(diǎn)的增加和采集頻次提高，能帶來(lái)什么樣的效益呢？以智能電表為例，如果將所有電表的數(shù)據(jù)采集頻次提高到1次/15分鐘，電網(wǎng)將實(shí)現(xiàn)對(duì)每個(gè)臺(tái)區(qū)線損的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，而不是現(xiàn)在的T-1模式，從而對(duì)異常線損實(shí)時(shí)處理。同時(shí)，對(duì)輸電線路故障實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，再也無(wú)需客戶上報(bào)，大大提升運(yùn)維效率和服務(wù)質(zhì)量。

以Hadoop體系為代表的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)解決方案，主要處理的是互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如爬蟲數(shù)據(jù)、微博與微信數(shù)據(jù)等。但是，泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)有顯著不同的特點(diǎn)，表現(xiàn)在幾個(gè)方面：數(shù)據(jù)都是時(shí)序的，由傳感器和設(shè)備不斷產(chǎn)生，形成一個(gè)數(shù)據(jù)流；除視頻、圖像外，都是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)是機(jī)器日志類型的，不會(huì)有刪除或更新的動(dòng)作；數(shù)據(jù)是有保留時(shí)長(zhǎng)的，到期刪除；數(shù)據(jù)流量是平穩(wěn)可預(yù)測(cè)，知道測(cè)點(diǎn)數(shù)、采集頻率，能較為準(zhǔn)確估算流量大小；數(shù)據(jù)需要進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算、分析；數(shù)據(jù)的分析、計(jì)算一般都是基于某一個(gè)時(shí)間段和地域進(jìn)行；數(shù)據(jù)量巨大，一天產(chǎn)生幾百億條記錄。

除數(shù)據(jù)特征不一樣之外，在數(shù)據(jù)處理上，泛在電力物聯(lián)網(wǎng)與典型的互聯(lián)網(wǎng)相比，還有不一樣的需求。比如插值計(jì)算、數(shù)學(xué)函數(shù)計(jì)算以及某個(gè)具體時(shí)間點(diǎn)的斷面數(shù)據(jù)等。而且這些數(shù)據(jù)的處理往往與采集設(shè)備的管理直接掛鉤，需要依據(jù)采集設(shè)備的歸屬、地域以及其他屬性進(jìn)行各種分類統(tǒng)計(jì)。

結(jié)語(yǔ)

綜上所述，大數(shù)據(jù)技術(shù)在現(xiàn)代的生產(chǎn)生活中的應(yīng)用十分廣泛，而其在物聯(lián)中的應(yīng)用還處于比較初級(jí)的階段，需要研究者對(duì)其進(jìn)行不斷地研究，促進(jìn)大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，從而提高大數(shù)據(jù)在電力物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用價(jià)值。

參考文獻(xiàn):

[1]張亞飛,閻東.大數(shù)據(jù)技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用分析[J].通訊世界,2018(1).

[2]段為.大數(shù)據(jù)技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺(tái)中的應(yīng)用[J].電信工程技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)化,2016,29(2):8-13.