この記事では、タオJianhuiタオは、04発表された論文で初めて、パワーでビッグデータ・プラットフォームに希望をネットワーキングタオパン思考のデータは、その技術的優位にプレーした2019年に「国家電力」のデータを考える貢献の創設者です。
物事のユビキタス電源の建設は、株式会社国家グリッド株式会社は、「3種類の2つのネットワーク」構築の重要かつ重要な部分を促進します。堅牢なデータプラットフォームを構築する方法をどの、電源工事におけるパン物事の前提と基礎を加速することです。
物事のデータユビキタス電力量が大幅に増加します
常にリアルタイムデータベース処理電力網や各種データの収集の使用に、1980年代から、電力業界のデータや情報技術を重視し。しかし、グリッド規模の拡大、そう、近年では、電力業界は、インターネット業界のビッグデータプラットフォーム技術を使用し始め、要件を処理する大規模なデータを満たすことができなかったデータ収集、リアルタイムデータベースと伝統的なITアーキテクチャの量が大幅に増加し、最も典型的なとカフカ、Hadoopの、HBaseの、スパークに、Redisの技術は、大量のデータ処理を統合しています。そのような生産システム、料金計算とスマートメータのように、そのようなプログラムが用いられます。
パンは、ネットワークの状態の完全な範囲を実行するために必要とされた電力の建設を促進するためのネットワークは、そのようなリアルタイムの監視、早期警告、分析、データ収集ポイントと収集頻度として電気の利用者は、元の基礎で百倍に増加し、データ量の大幅な増加となります。
スマートメーターでは、例えば、スマートメーターの日の今ユーザーがレコードを送信します。代わりに、同じ事業とスマートメータの場合は、15分では、クラウドにレコードを送信するために、データの量は、少なくとも96倍の増加より96倍に対応するデータ挿入要求の数を増加させます。統計500万台のスマートメーターのネットワーク全体では、データの数は、1日480億までに生成されます、既存のビッグデータ・ソリューションおよびインフラ水平拡大によるサーバ台数の増加がそのを処理するためにもかかわらず、大きな課題に直面するだろう営業費用は、大きさが増加します。
分配ネットワークの観点から、収集ポイントと収集頻度が有意に増加していない場合であっても、なくD5000、主流製品の代表としてCC2000は、履歴データの対象は能力、依然としてわずか約リアルタイムデータ収集、ビルドアプリケーション部に履歴データを処理します、トポロジカル解析技術は、時間ディメンションにスケールアップすることはできません。
电网数据采集及监控系统（SCADA）作为物联网的一部分，不但要看实时数据，还需要看历史数据，不单需要实时监控，更需要故障预警、趋势分析、运营指标的分析、效率分析等。通过快速存取、分析高频采集数据，将为电网的安全高效运行提供更精准的数据决策支撑。
另外一方面，泛在电力物联网与通用的物联网一样，不仅会存在云端的数据中心，也会存在边缘节点。这些边缘节点具备一定的计算和存储能力，能进行数据的预处理和缓存，大幅缓解数据中心平台的压力，而且能更好的保证边缘节点覆盖的区域有更好的数据实时响应能力，更好的支撑本地业务的实时智能化决策与执行。但是边缘计算与云计算需要通过紧密协同才能更好地满足各种需求场景的匹配，从而最大化边缘计算和云计算的应用价值。边云协同对打造泛在电力物联网大数据平台提出了新的要求。
采集点的增加和采集频次提高，能带来什么样的效益呢？以智能电表为例，如果将所有电表的数据采集频次提高到1次/15分钟，电网将实现对每个台区线损的实时监测，而不是现在的T-1模式，从而对异常线损实时处理。同时，对输电线路故障实时监测，再也无需用户上报，大大提升运维效率和服务质量。
以Hadoop体系为代表的互联网大数据解决方案，主要处理的是互联网领域的非结构化数据，比如爬虫数据、微博、微信数据等。但是，泛在电力物联网的数据与互联网数据有显著不同的特点，表现在几个方面：数据都是时序的，由传感器和设备不断产生，形成一个数据流；除视频、图像外，都是结构化的数据；数据是机器日志类型的，不会有删除或更新的动作；数据是有保留时长的，到期删除；数据流量是平稳可预测，知道测点数、采集频率，能较为准确估算流量大小；数据需要进行实时计算、分析；数据的分析、计算一般都是基于某一个时间段和地域进行；数据量巨大，一天产生上几百亿条记录。
データに加えて、特徴同じではない、一般的なインターネットに比べ、処理ネットワークとユビキタスパワーデータに、さまざまな要件があります。例えば、補間区間データおよび時間の特定のポイントのような数学関数を計算します。そして、これらのデータの処理は、多くの場合、直接機器の取得と管理、所有権統計収集デバイス、地理的およびその他の属性に基づいて、さまざまなカテゴリのための必要性にリンクされています。
互換性のある大規模なデータプラットフォームの構築
電力データサイズが数桁が増加しますので、物事のユビキタス電源の建設の加速では、ビッグデータ技術のための既存のインターネットプラットフォームは、大きな課題に直面するだろう、データ解析の量がリアルタイム要求も高くなっても、より多くのです。したがって、構築、改善するための情報技術のさらなる増加の革新は、ニーズを構築するものの大規模なデータプラットフォームユビキタス電源に対応します。
ビッグデータプラットフォームのこの新しい世代は、次のような特徴があります物事のパワーのユビキタスなデータ特性をフルに活用し、技術的な最適化、大幅に改善されたデータの挿入、クエリのパフォーマンスのすべての種類を行う運用コストを削減;することができなければなりませんリアルタイム、クエリ要求に処理データ挿入、クラウドコンピューティングとクラウドシナジーの支持端側;レベルは、サーバーのみ膨張に増加させる必要があり、データ量の増加に伴って、拡張されなければならない維持することが容易でなければならない、低減運用・保守担当者が必要な、開いている必要があり、アプリケーション統合のための一般的な業界標準のSQLインタフェースがあり、Pythonの、R、またはその他の便利なインタフェース、人工知能アルゴリズムを機械学習の様々なを通じて統合されなければなりません。
現時点では、多くの国内および外国企業は、モノのインターネットの台頭は、伝統的なビッグデータテクノロジーは、新しいテストや課題に直面し、ビッグデータプラットフォームの新世代の開発に着手している確認してください。私は、グリッドオペレータのより信頼性の高い保護、効率性と有効性を高めるために、さらにタップにグリッドオペレータを資源と良好なデータグリッドの使用をエネルギーパワービッグデータプラットフォームの新世代を構築する、物事のユビキタス電源が建設を加速し続けていることを信じていますセキュリティ、そして、新しいアプリケーションやサービスを提供しています。
