刘占贺 要攀攀
国网河北省电力有限公司保定市满城区供电分公司, 河北 满城 072150
摘要:随着近年来大数据、物联网、5G技术、云计算、可视化、智能控制等技术的进一步发展，电站运维管理数据也将越来越庞大。面对如此海量增长的信息数据，传统的数据采集、数据互联、数据处理等技术难以适应大数据时代调控中心对其数据存储与分析的需求，更加难以达到对数据深度挖掘、信息模型规范化、智能高级应用的要求。为此建立电力数据中心，可更好地为电力企业提供准确、有效的信息支撑，为企业的智能化建设奠定坚实的基础。
关键词：大数据技术；电力数据中心；运维管理
引言
近些年来，随着电力企业信息化建设进程的不断加快，电力系统的信息通信已经成为安全运营和高质量服务的重要基础。但是在目前的电力数据中心运维管理工作中，仍然存在一些显著的问题严重阻碍着电力企业的发展，针对存在的问题，进行有效地解决，是当前电力数据中心运维管理要做的重要工作。
1 电力数据中心运维管理数据类型及特点
（1）数据量大。从目前的技术发展来看，目前在电站的过程层、单元层上已做了大量的研究与应用推广，比如：变压器等主要设备保护测控智能装置；可用于人脸识别、红外热成像、智能巡检的工业电视系统等等。这些智能设备和智能控制技术的引入，使得国内电站的智能化建设初见成效。同时，也致使电站的运维管理数据越来越庞大，数据类型也越来越丰富全面。比如：通过对用电量、售电量等信息统一采集和深入挖掘，可为电力市场营销提供有效的信息指导。（2）动态性强。大数据技术下，电力数据中心依托数据采集监控系统，完全能够实现对各类数据信息的实时采集工作，采集的时间单位为秒。（3）结构化明显。结构化数据时电力数据中心运维管理中的常见数据，所有的结构化数据都将会进入到数据库中。而诸如日志、音频、视频等的半结构化文件，则不会做长期存储。
2 电力数据中心运维管理发展呈现的问题
2.1 资源调配不灵活
在大数据技术支持下的电力数据中心建设过程中，过分重视保持软硬件和业务系统的稳定运行，忽视对时效性的保持，将出现电力数据中心运维管理资源调配不灵活的问题。同时，资源调配不灵活，在降低设备故障率和故障恢复两个方面暴露问题较为突出。由于目前的大数据技术在电力数据中心建设上的应用处于初期阶段，缺乏明确的标准规范，故而在资源池构建中，采用“多对一”或“一对多”的映射方式并没有得到很好地应用与体现。
2.2 信息应用的快速交付
在传统的电力数据中心发展建设过程中，往往单台硬件设备的作用比较单一，如果电力企业想发展新的建设应用，必须提前采购相应的设备，并且要按照规定的架构完成模块部署。但是在设备采购的过程中，一旦出现采购的设备有稍微的变动，就会造成信息应用的上线变得不可控制。通过使用云计算相关技术，电力企业就可以对网络、计算和存储资源等进行有效地构建和灵活调度。在采用模块化、标准化的硬件设备和软件设施的基础上，电力数据中心运维人员就能够根据用户的实际需求进行有针对性的调整，实现对数据信息资源的充分利用，用户也会根据实际需求进行费用交付，大大地提升了信息应用的交付效率。
2.3 资源盲区管理难
重视业务系统运行状况，忽视对虚拟层的管理，是大数据技术下电力数据中心运维管理常见的问题。由此使得硬件架构中虚拟计算服务器数量增加，资源盲区增加，使得管理的难度加大，甚至一定程度上会造成电力数据中心的失控，待系统发生故障时无法进行有效控制与精准定位。
3 大数据技术下的电力数据中心运维管理
3.1 基础架构
在基础架构方面，电力数据中心运维管理平台采用“云计算、云存储”的设计理念。相较于传统的电力行业各业务系统平台建设方案而言，构建云基础资源池的架构，可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源；支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余；支持海量信息处理；支持异构多业务体系；以及动态分配计算资源，减少成本等特点。从而更好地实现了软硬件“解耦”，为打造以“资源服务”为基础形式的运维管理基础架构奠定坚实的基础。
3.2 运维体系的组成
在电力数据中心的运维管理工作中，现代化的资源管理并不是进行单纯的资产或者是设备的管理，最重要的是电力数据中心要进一步形成建立在云计算基础上的服务。就目前电力企业的发展来看，用户需要的不再是传统意义上的设备的数量、存储数据信息的容量，需要的是电力部门处理数据信息的能力。对于电力数据中心运维而言，通过云计算技术，做到电力数据信息的资源分配，使系统运行的更加稳定高效。
3.3 数据质量管理
数据质量管控平台工单管理模块业务应用覆盖数据治理工作组以及各个相关业务部门，业务功能涵盖工单发起功能、工单处理功能、统计查询功能、系统管理功能五个业务类。业务架构如图。工单发起功能：系统工单来源主要分为三个方面：平台页面录入工单、平台分析结果产生工单、其它系统接入工单，工单发起后统一由工单调度人员处理。工单处理功能：为工单调度人员和工单整改人员提供工单指派、工单处理、工单转单、工单退回、工单暂停、工单结束功能。统计查询功能：提供多条件综合查询功能，并支持查询结果导出及打印功能；提供按数据类型、源端系统、责任部门、订单状态等类别的工单统计功能，支持图形化展示。系统管理功能：提供数据治理机构和人员管理；系统人员、组织机构、角色、权限数据直接从统一权限平台同步。接口功能：提供相关系统工单创建和工单处理结果反馈接口集成功能。
3.4 对数据网络结构进行合理的设计和维护
依托于传输网络，包括SDH网络、MSTP网络、OTN网络，优化数据网络的拓扑结构，形成核心、汇聚、接入的结构，同时，基于可靠性原则，接入汇聚节点优先选择光缆可靠的县公司110k V变电站（根据网络组网需要，可选择供电局变电站）或者35k V枢纽站，确保接入层站点能够就近接入两个接入汇聚节点。接入层站点与接入汇聚站点的比例不大于15:1，每台汇聚路由器汇接的接入路由器/交换机不大于30。
3.5 优化协议配置
骨干汇聚节点与地区综合网核心节点全局路由采用OPSF，县公司骨干汇聚节点与接入汇聚节点单独设置OSPF区域（由各局自行统一规划）。骨干汇聚节点作为核心的BGP反射客户端，同时作为接入汇聚节点、接入层节点和终端节点的BGP反射器。接入层站点宜采用纤芯直连手拉手串联接入两个接入汇聚点，形成环网结构，接口采用千兆以太网光口，接入环上的站点数原则上不超过5个。接入层站点与接入汇聚节点同属于一个OSPF区域，作为骨干汇聚节点的BGP反射客户端。
结束语
随着信息化技术的发展，大数据技术在电力数据中心的应用越来越深入，由此给电站的运维管理带来了新的发展机遇与挑战。合理利用大数据技术等解决电站运维管理所遇到的问题，才能切实提高电力数据中心运维管理的水平，才能真正发挥大数据技术下电力数据中心的作用，为制定符合电力发展趋势的电力数据中心运维管理模式与体系奠定基础。
参考文献
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