2.4.3 諧波風(fēng)險(xiǎn)分析

       在對(duì)諧波風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析的過程中，需要對(duì)諧波源特性數(shù)據(jù)進(jìn)行使用，可將這些數(shù)據(jù)帶入到預(yù)測(cè)模型中，模型能夠給出諧波在未來一段時(shí)間的變化趨勢(shì)，據(jù)此可確定出諧波的影響范圍，并制定相應(yīng)的治理措施。為確保預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性，應(yīng)當(dāng)對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行合理選用，推薦ARIMA模型，在使用前應(yīng)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，從而使其達(dá)到優(yōu)。

2.5 數(shù)據(jù)治理在電力行業(yè)的應(yīng)用

       在電力行業(yè)的運(yùn)營(yíng)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)管理中，經(jīng)常會(huì)遇到數(shù)據(jù)錯(cuò)誤、不完整、不規(guī)范、不一致等問題，為解決上述問題，可結(jié)合桑尼爾?索雷斯大數(shù)據(jù)治理框架、DAMA數(shù)據(jù)知識(shí)管理以及DMM數(shù)據(jù)管理成熟度模型等方法構(gòu)建起數(shù)據(jù)治理體系，為提升電力行業(yè)數(shù)據(jù)管理能力提供解決方案。數(shù)據(jù)治理體系的構(gòu)建方法如下：

2.5.1 建立大數(shù)據(jù)管理組織

       采用RACI模型明確各部門職責(zé)，辨識(shí)業(yè)務(wù)流程，根據(jù)數(shù)據(jù)生命周期POSMAD理論確定各個(gè)階段中的活動(dòng)角色，結(jié)合DAMA數(shù)據(jù)知識(shí)管理體系理論確定各部門數(shù)據(jù)管理中的角色，建立起數(shù)據(jù)管理虛擬組織。

2.5.2 梳理業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)

       參考國(guó)際電工委IEC系列標(biāo)準(zhǔn)中的CIM模型和IBM-FSDM數(shù)據(jù)模型理念，劃分電力行業(yè)的主題域，建立起主題域之間的聯(lián)系。之后，按照固定分類+業(yè)務(wù)分類的方法，對(duì)業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，識(shí)別各分類數(shù)據(jù)的實(shí)體屬性，確定各數(shù)據(jù)實(shí)體的信息項(xiàng)。

2.5.3 制定大數(shù)據(jù)治理標(biāo)準(zhǔn)

       數(shù)據(jù)治理標(biāo)準(zhǔn)主要包括業(yè)務(wù)、技術(shù)、**、管理和稽核標(biāo)準(zhǔn)，要求統(tǒng)一各類數(shù)據(jù)的名稱、編碼、屬性等，完成對(duì)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理，生成數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)清冊(cè)。在數(shù)據(jù)治理標(biāo)準(zhǔn)框架下，對(duì)新增數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格管控，對(duì)存量數(shù)據(jù)要按照重要性進(jìn)行劃分，優(yōu)先治理重要程度高的數(shù)據(jù)。其中，存量數(shù)據(jù)的治理是大數(shù)據(jù)治理的重點(diǎn)，需構(gòu)建數(shù)據(jù)包絡(luò)分析DEA模型，借助數(shù)學(xué)規(guī)劃和決策單元對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行治理。先對(duì)存量數(shù)據(jù)進(jìn)行盤點(diǎn)，劃分基礎(chǔ)類明細(xì)數(shù)據(jù)和指數(shù)類數(shù)據(jù)，再對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行差異化治理，考察數(shù)據(jù)是否存在缺失、重復(fù)等問題。通過對(duì)基礎(chǔ)類數(shù)據(jù)和指數(shù)類數(shù)據(jù)進(jìn)行治理，可提高電力行業(yè)的數(shù)據(jù)質(zhì)量。

2.6 分層處理與混合存儲(chǔ)技術(shù)的應(yīng)用

       電力行業(yè)在綜合數(shù)據(jù)分析處理中可引入分層次數(shù)據(jù)技術(shù)，構(gòu)建起具備多種功能的結(jié)構(gòu)化管理系統(tǒng)，提高電力信息收集、存儲(chǔ)和利用效率。電力行業(yè)可根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)情況，利用大數(shù)據(jù)分層處理技術(shù)建立起系統(tǒng)之間的關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)跨組織、跨應(yīng)用的信息資源共享，同時(shí)還可結(jié)合云計(jì)算、SQL數(shù)據(jù)庫(kù)等技術(shù)，滿足電力大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析和計(jì)算的需求，提升大數(shù)據(jù)處理效率，使大數(shù)據(jù)層次化分析管理系統(tǒng)適應(yīng)電力行業(yè)的整體發(fā)展。為適應(yīng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量呈幾何倍數(shù)增長(zhǎng)而擴(kuò)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容量，滿足數(shù)據(jù)更新、刪除以及快速處理的要求，可使用混合存儲(chǔ)技術(shù)提高數(shù)據(jù)資源利用率?；旌洗鎯?chǔ)技術(shù)利用主表與附表可記錄實(shí)時(shí)更新數(shù)據(jù)和非實(shí)時(shí)更新數(shù)據(jù)，降低大數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)資源的占用空間，有助于提高系統(tǒng)運(yùn)行效率。

2.7 ETL技術(shù)的應(yīng)用

       ETL是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的簡(jiǎn)稱，該技術(shù)在智能發(fā)電生產(chǎn)運(yùn)行管理中具有非常重要的作用。電力行業(yè)在生產(chǎn)運(yùn)行過程中會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，這部分?jǐn)?shù)據(jù)已經(jīng)超出系統(tǒng)的運(yùn)算能力，由此進(jìn)一步進(jìn)行電力分析難度，各種業(yè)務(wù)的開展隨之受到影響。通過對(duì)電力大數(shù)據(jù)中的ETL技術(shù)進(jìn)行合理應(yīng)用，能夠使該問題得到有效解決。具體的應(yīng)用要點(diǎn)如下：按照電力數(shù)據(jù)的類型，對(duì)相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類采集，并對(duì)釆集到的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行轉(zhuǎn)化處理。由于大數(shù)據(jù)技術(shù)無法對(duì)電力數(shù)據(jù)進(jìn)行直接分析，所以需要進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，使所有采集到的電力數(shù)據(jù)變?yōu)榭勺x數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，對(duì)轉(zhuǎn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行加載，保證每一條數(shù)據(jù)都能與數(shù)據(jù)源相對(duì)應(yīng)。電力大數(shù)據(jù)中的ETL已經(jīng)成為核心技術(shù)，對(duì)它的應(yīng)用能夠促進(jìn)電力系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性的提升。

3 安科瑞變電所電力運(yùn)維云平臺(tái)介紹及選型

3.1 云平臺(tái)概述：

       按照國(guó)家電網(wǎng)公司的統(tǒng)計(jì)，10kV及以上供電電壓等級(jí)的工商業(yè)用戶有200萬戶以上，此類“用戶側(cè)變配電所”產(chǎn)權(quán)歸電力用戶所有（工商企業(yè)、住宅小區(qū)、學(xué)校、醫(yī)院等），雖然數(shù)量眾多，但是日常的運(yùn)行維護(hù)工作比較傳統(tǒng)，普遍存在以下痛點(diǎn)：

       人工成本高：人工巡視、紙質(zhì)記錄、電話溝通，缺乏智能化的手段

       工作效率低：巡視頻率低、巡檢任務(wù)無法定位、巡檢過程不標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、巡檢缺陷缺乏閉環(huán)跟蹤；

       **隱患：有些用電單位無專業(yè)維護(hù)電工、無法即時(shí)排查電氣隱患、隱蔽工程隱患檢查難等難題；

搶修時(shí)間長(zhǎng)：變電所設(shè)備種類較多，在分布上也比較分散，無法即時(shí)識(shí)別和定位故障信息，需要用戶通知后到現(xiàn)場(chǎng)確認(rèn)；

運(yùn)行大數(shù)據(jù)缺少分析：有些用戶未有數(shù)據(jù)匯總分析平臺(tái)，甚至未安裝電力儀表導(dǎo)致運(yùn)維人員對(duì)現(xiàn)場(chǎng)電力參數(shù)信息不了解，無法確定電力系統(tǒng)是否正常運(yùn)行。

3.2  應(yīng)用場(chǎng)所

3.3 云平臺(tái)架構(gòu)