基于大數(shù)據(jù)的電力信息通信預警技術(shù)研究
0 引言
電力信息通信網(wǎng)作為電力系統(tǒng)的專用網(wǎng)絡,作為支撐電力系統(tǒng)的“三大支柱”之一,保障著電力系統(tǒng)生產(chǎn)的安全、穩(wěn)定運行[1]。在電力信息通信行業(yè)中,故障風險發(fā)生具有強耦合性,當某個信息設備或者系統(tǒng)受到的故障破壞、惡意攻擊時,會使得大量終端設備的采集功能、監(jiān)測能力受到影響,進而造成電力系統(tǒng)物理空間設備無法正常運行[2]。
雖然目前電力信息通信技術(shù)發(fā)展迅速,近年來建設了多個電力信息運維監(jiān)測和管理系統(tǒng),為電力系統(tǒng)運維工作提供了強大的支撐,但電力信息通信網(wǎng)絡中的運行數(shù)據(jù)采集缺乏統(tǒng)一有效的手段,數(shù)據(jù)全面性、準確性以及效率都有很多不足,并且各種監(jiān)控告警信息非常分散,導致信息通信運行中發(fā)生的問題往往只能被動響應,無法通過基于業(yè)務系統(tǒng)基礎架構(gòu)、信息系統(tǒng)實時運行狀況和歷史運行狀況的信息系統(tǒng)風險預警模型進行運行故障的全面監(jiān)測與趨勢預測,嚴重影響了業(yè)務的正常開展。
在大數(shù)據(jù)時代,隨著電網(wǎng)信息系統(tǒng)架構(gòu)的不斷擴展,IT設備的數(shù)量越來越多,網(wǎng)絡也變得更加復雜,信息通信系統(tǒng)中的狀態(tài)數(shù)據(jù)、運行數(shù)據(jù)以及故障數(shù)據(jù)等體量越來越大,且具有典型的大數(shù)據(jù)特征[3],如果數(shù)據(jù)未經(jīng)過處理,則對運維沒有任何意義和價值。綜合運用大數(shù)據(jù)采集技術(shù)、實時數(shù)據(jù)流處理技術(shù)、關(guān)聯(lián)分析挖掘技術(shù)、狀態(tài)評估技術(shù)、趨勢預測及風險評估技術(shù),建立科學的分析模型,實現(xiàn)信息通信風險態(tài)勢全面感知、運維數(shù)據(jù)全面分析、運維風險實時預警,達到在故障發(fā)生前解決問題的主動運維效果,有助于提升信息通信故障監(jiān)測和風險預警能力,對提高信息通信系統(tǒng)的安全性、穩(wěn)定性及其服務能力具有重要的理論價值和實際意義。
1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.1 國內(nèi)外大數(shù)據(jù)技術(shù)研究現(xiàn)狀
在學術(shù)界,《Nature》早在2008年就推出了“big data”專刊,從互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、超級計算、生物醫(yī)學等方面來專門探討對大數(shù)據(jù)的研究[4];2011年5月,全球知名咨詢公司麥肯錫發(fā)布了“Big data: The next frontier for innovation,competition and productivity”的報告[5],首次提出“大數(shù)據(jù)”的概念;世界經(jīng)濟論壇(World Economic Forum)2012年發(fā)布并指出了大數(shù)據(jù)的發(fā)展為世界帶來的新機遇[6];美國政府在2012年3月29日發(fā)布了“大數(shù)據(jù)研究發(fā)展倡議”,正式啟動“大數(shù)據(jù)發(fā)展計劃”[7];2012年
7月,日本推出“新ICT戰(zhàn)略研究計劃”,其中重點關(guān)注大數(shù)據(jù)應用,將大數(shù)據(jù)定位為戰(zhàn)略領域之一[8]。
在應用界,谷歌公司在2009年通過對人們在網(wǎng)上檢索的詞條與疾病中心的數(shù)據(jù)進行分析處理,及時地判斷出流感的傳播來源,為公共衛(wèi)生機構(gòu)提供了有價值的信息;美國最大的西奈山醫(yī)療中心使用來自大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司Ayasdi的技術(shù)分析大腸桿菌的全部基因序列,包括超過100萬個DNA變體,來了解為什么菌株會對抗生素產(chǎn)生抗藥性;美國俄亥俄州運輸部(ODOT)利用INRIX的云計算分析處理大數(shù)據(jù)來了解和處理惡劣天氣的道路狀況,減少了冬季連環(huán)撞車發(fā)生的概率,方便了人們的出行。
大數(shù)據(jù)技術(shù)描述了一種新一代的技術(shù)和構(gòu)架,用于以很經(jīng)濟的方式,以高速的捕獲、發(fā)現(xiàn)和分析技術(shù),從各種超大規(guī)模的數(shù)據(jù)中提取價值。國外的大數(shù)據(jù)研究工作主要集中在如何進行大數(shù)據(jù)存儲、處理、分析、管理的技術(shù)及軟件應用上。經(jīng)過多年的研究和發(fā)展,已有很多優(yōu)秀的挖掘方法,其中常見有路徑分析、關(guān)聯(lián)分析、序列模式、分類分析、聚類分析以及統(tǒng)計分析等[9]。目前的大數(shù)據(jù)平臺以Hadoop為主,其可以有效解決傳統(tǒng)日志系統(tǒng)無法處理海量日志數(shù)據(jù)的問題,但Hadoop并不擅長處理實時應用,主要采用離線處理方式[10]。基于Hadoop的實時處理應用目前還比較少,采用流處理數(shù)據(jù)對日志數(shù)據(jù)進行處理是未來的發(fā)展趨勢[11]。
1.2 國內(nèi)外信息通信數(shù)據(jù)智能分析技術(shù)研究現(xiàn)狀
在學術(shù)界,近年來信息通信數(shù)據(jù)智能分析方面已有很多相關(guān)研究成果:文獻[12]從在控制與監(jiān)控方面入手建立了功能失效模型,提高了電力通信網(wǎng)絡的可靠性;文獻[13]、文獻[14]分別從業(yè)務和通道段業(yè)務的風險度角度出發(fā),構(gòu)建了基于電力通信網(wǎng)業(yè)務風險均衡度的評估模型和相應的評估指標,以提高業(yè)務系統(tǒng)的可靠性。上述文獻對傳統(tǒng)網(wǎng)絡或電力信息通信網(wǎng)絡的風險評估、可靠性進行了研究,但均未從大數(shù)據(jù)的角度對信息通信網(wǎng)絡風險、預警技術(shù)進行研究,該方面的研究在國內(nèi)外均處于起步階段。本文主要對電力信息通信網(wǎng)絡風險、預警技術(shù)進行研究,結(jié)合先進的大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù),設計了一套大數(shù)據(jù)信息通信預警平臺、風險預警和數(shù)據(jù)處理架構(gòu),并利用電力行業(yè)各單位之間的通信流量數(shù)據(jù)進行危險預警架構(gòu)合理性及算法有效性驗證。
在應用界,國外對信息通信數(shù)據(jù)智能分析的研究起步較早,包括很多行業(yè)規(guī)范和技術(shù)都是起源于各廠商。國內(nèi)雖然對信息通信技術(shù)的研究起步較晚,但是由于國內(nèi)軟件技術(shù)水平的飛速發(fā)展和技術(shù)資源的開放性越來越高,為國內(nèi)的信息通信數(shù)據(jù)管理技術(shù)發(fā)展帶來了生機和活力。基于現(xiàn)代大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、自動測量技術(shù)、自動控制技術(shù)、計算機應用技術(shù)及相關(guān)的專用分析軟件形成的信息管理技術(shù)已經(jīng)廣泛應用于各行各業(yè)。目前國內(nèi)比較成熟的產(chǎn)品包括北塔、東華、神州泰岳、摩卡、泰豪等公司的IT運維監(jiān)控管理系統(tǒng),其對數(shù)據(jù)中心涉及的應用服務器等設備進行數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控,結(jié)合一些安全閾值實現(xiàn)故障的告警。不足之處是均為被動的告警運維,缺乏主動預警效果,不滿足智能電網(wǎng)的發(fā)展需求。
2 基于大數(shù)據(jù)的電力信息通信風險預警架構(gòu)研究
2.1 基于大數(shù)據(jù)電力信息通信風險分析及預警架構(gòu)
Hadoop和Spark作為開源的大數(shù)據(jù)處理平臺,近年來得到了快速發(fā)展,出現(xiàn)了許多相關(guān)應用與解決方案。Hadoop支持大規(guī)模集群操作,在集群上可以方便地增加多至上千個節(jié)點進行并行計算,其計算速度會隨著集群數(shù)量相應增加,可解決傳統(tǒng)日志分析系統(tǒng)無法處理海量日志數(shù)據(jù)的問題[15],但Hadoop并不擅長處理實時應用。Spark是一種與Hadoop相似的通用并行計算框架,是對Hadoop的補充,它采用內(nèi)存并行計算技術(shù)與流式處理技術(shù),在實時處理方面表現(xiàn)得更加優(yōu)越[16]。本文針對電力通信特點所設計的大數(shù)據(jù)分析平臺架構(gòu)采用了Spark的并行計算及流處理技術(shù)。電力通信大數(shù)據(jù)分析平臺架構(gòu)如
圖1 電力通信大數(shù)據(jù)分析平臺架構(gòu)Fig.1 Analysis platform architecture of power communication big data
2.2 基于大數(shù)據(jù)的電力信息通信數(shù)據(jù)處理
電力信息通信大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)如
圖2 電力信息通信大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)Fig.2 Big data processing architecture for power information and communication
基于大數(shù)據(jù)的信息通信風險預警架構(gòu)如
圖3 基于大數(shù)據(jù)的信息通信風險預警架構(gòu)Fig.3 Information communication risk early warning framework based on big data
2.3 基于大數(shù)據(jù)的電力信息通信趨勢預測
趨勢預測可利用數(shù)據(jù)本身的變化情況以及外部需求因素的影響規(guī)律進行分析和研究,在對故障的產(chǎn)生原因與傳播不建立復雜模型的情況下,實現(xiàn)對信息通信需求的估計和預測。由于信息通信網(wǎng)絡容量具有不確定性的特點,預測工作一般必須在一定的條件下才可進行。
本文考慮了兩種時間序列預測模型:ARIMA模型和Holt-Winters模型。其中ARIMA (
由公式(2)—公式(4)可得預測公式如下:
由公式(6)—公式(8)可得預測公式如下:
圖4 某年7月8日-9月5日期間的總流量曲線Fig.4 Total flow curveduring from July 8th to September 5th
將原始數(shù)據(jù)中工作日的流量數(shù)據(jù)提出單獨分析并做預測。工作日的流量數(shù)據(jù)曲線如
圖5 工作日的流量數(shù)據(jù)曲線Fig.5 Working day traffic data curve
上述模型編程使用R語言完成

責任編輯:售電衡衡
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