用电信息采集系统数据库的云存储设计

发布时间：2017-04-28 17:13

  本文关键词：用电信息采集系统数据库的云存储设计，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着用电采集范围的逐步扩大,特别是“全覆盖、全采集、全费控”建设工作的推进,用电采集数据量的不断激增给数据管理带来了极大的难题,一是大量采集数据的存储问题,二是大数据的业务分析应用问题。以采集系统全覆盖为支撑,深入挖掘采集系统数据,深化应用采集系统功能,加强与营销、配电等相关系统集成,实现电费抄核自动化、线损管理精细化、互动服务智能化、费控功能实用化的“四化”目标,全面推进营销发展方式转变,全面提升公司供电服务水平。但面对电网每天采集上传的大数据如何实时存储和对存储采集数据的业务分析挖掘成为系统控制和应用的关键。特别是线损管理、负荷管理、计量在线监测、电压合格率管理、供电可靠性分析等都需要通过对所采集到的数据进行存储、快速分析和智能诊断,为系统应用提供支撑。 根据目前用电信息采集系统中存在的存储、计算和扩展瓶颈,积极探索新技术的应用。利用基于实时数据库、云计算一体机相融合技术,即实现由传统的“集中分析-集中处理-统一展示”到“分布式分析-分布式处理-统一展示”的过度,用电采集信息数据入库采用实时数据流处理技术,底层数据管理采用DataCube分布式基础架构,基于云存储文件系统,以实现类关系型数据库的复杂关联查询。主要工作、方法及研究内容： 1)研究基于用电信息采集系统的数据实时处理支撑技术,解决用电信息实时高效存储、实时分析、实时计算等时效性比较高的一系列需求； 2)针对不同的数据类型,开发关系数据库、实时数据库及云实时存储平台之间进行数据交换共享的接口； 3)设计通用的数据接口,为营销稽查监控系统、供电品质实时在线智能评价系统、配电生产指挥平台、营销业务应用系统、营销GIS系统等提供数据分析及数据处理支持； 4)搭建具有高可靠性、稳定性和扩展性的云计算服务平台,为用电信息采集系统的业务功能拓展做好技术支撑； 5)研究针对海量数据实时在线分析挖掘和统计的功能,为有序用电智能决策分析提供强有力的依据。 项目应用实施效果： 基于实时数据库与云计算、云实时存储平台技术相融合的一体化应用,由主控制节点和处理节点构成,包括了存储子系统、处理子系统和调度子系统等,使用高效的并行计算技术和先进的索引机制实现实时任务的快速处理、复杂任务的高效计算以及大数据批处理任务的高吞吐率。为电力企业提供一个整合的业务框架蓝图,帮助电力企业成为“随需而变”的企业。
【关键词】：用电采集 实时数据库 分布式存储与计算 海量数据 云计算 云存储
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM76;TP333;TP311.13
【目录】：

• 中文摘要8-10
• Abstract10-12
• 第一章 绪论12-14
• 1.1 系统现状12
• 1.2 面临问题及发展趋势12-14
• 第二章 问题描述、理论基础及先进技术14-54
• 2.1 现有业务应用和数据构成14
• 2.2 业务应用需求分析14-16
• 2.2.1 基本应用14
• 2.2.2 高级应用14-15
• 2.2.3 业务应用需求总结15-16
• 2.3 数据构成分析16-18
• 2.4 数据存储性能分析18-19
• 2.5 研究探索19
• 2.6 理论基础19-28
• 2.6.1 系统目标及原则21-22
• 2.6.2 优化存储策略22-23
• 2.6.3 分布式文件存储系统23-25
• 2.6.4 存储访问接口25-26
• 2.6.5 分级动态存储方式26
• 2.6.6 优化存储关键技术26-27
• 2.6.7 分布式调度引擎27-28
• 2.7 应用技术说明28-54
• 2.7.1 系统安全性28-35
• 2.7.2 系统可靠性与扩展性35-38
• 2.7.3 数据存储系统38-40
• 2.7.4 计算与存储集群的可靠性与负载均衡设计40-54
• 第三章 应用解决方案54-66
• 3.1 总体应用54-61
• 3.1.1 性能提升54
• 3.1.2 数据存储54-56
• 3.1.3 数据处理56-59
• 3.1.4 基于云实时存储与关系数据库的应用系统架构59-61
• 3.2 系统特点、性能和功能61-66
• 3.2.1 系统特性61
• 3.2.2 系统特点61-62
• 3.2.3 系统性能62-64
• 3.2.4 系统功能64-66
• 第四章 应用实施规划66-69
• 4.1 应用工作原理66
• 4.2 与原系统整合方案66-67
• 4.3 应用实施步骤67-69
• 第五章 结论69-70
• 参考文献70-72
• 致谢72-73
• 学位论文评闽及答辩情况表73

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