谢雷
国网邢台供电公司 河北邢台 054000
摘要：为提高信息数据采集与管理效率，本文在概述云技术以及云计算的关键技术的基础上，深入分析了云技术下的电力数据采集与管理终端系统，以供参阅。
关键词：云计算；云技术；电力数据采集与管理终端系统
1云技术的概述
云技术(Cloud technology)是基于云计算商业模式应用的网络技术、信息技术、整合技术、管理平台技术、应用技术等的总称，可以组成资源池，按需所用，灵活便利。
云技术也可称之为云计算，云计算(Cloud Computing)是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。
2云计算的关键技术
2.1虚拟化技术
虚拟化技术是指计算元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行，它可以扩大硬件的容量，简化软件的重新配置过程，减少软件虚拟机相关开销和支持更广泛的操作系统方面。通过虚拟化技术可实现软件应用与底层硬件相隔离，它包括将单个资源划分成多个虚拟资源的裂分模式，也包括将多个资源整合成一个虚拟资源的聚合模式。虚拟化技术根据对象可分成存储虚拟化、计算虚拟化、网络虚拟化等，计算虚拟化又分为系统级虚拟化、应用级虚拟化和桌面虚拟化等。在云计算实现中，计算系统虚拟化是一切建立在"云"上的服务与应用的基础。虚拟化技术主要应用在CPU、操作系统、服务器等多个方面，是提高服务效率的最佳解决方案。
2.2分布式海量数据存储
云计算系统由大量服务器组成，同时为大量用户服务，因此云计算系统采用分布式存储的方式存储数据，用冗余存储的方式保证数据的可靠性。冗余的方式通过任务分解和集群，用低配机器替代超级计算机的性能来保证低成本，这种方式能够保证分布式数据的高可用、高可靠和经济性，即为同一份数据存储多个副本。云计算系统中广泛使用的数据存储系统是Google的GFS和Hadoop团队开发的GFS的开源实现HDFS。
2.3编程方式
云计算提供了分布式的计算模式，客观上要求必须有分布式的编程模式。云计算采用了一种思想简洁的分布式并行编程模型Map-Reduce。Map-Reduce是一种编程模型和任务调度模型。主要用于数据集的并行运算和并行任务的调度处理。在该模式下，用户只需要自行编写Map函数和Reduce函数即可进行并行计算。其中，Map函数中定义各节点上的分块数据的处理方法，而Reduce函数中定义中间结果的保存方法以及最终结果的归纳方法。
2.4云计算平台管理技术
云计算资源规模庞大，服务器数量众多并分布在不同的地点，同时运行着数百种应用，如何有效的管理这些服务器，保证整个系统提供不间断的服务是巨大的挑战。云计算系统的平台管理技术能够使大量的服务器协同工作，方便的进行业务部署和开通，快速发现和恢复系统故障，通过自动化、智能化的手段实现大规模系统的可靠运营。
3云技术下的电力数据采集与管理终端系统
3.1物理组成
电力数据采集和管理终端系统包含了相当多的子系统，而数据采集和管理终端系统就是由这些子系统组成的，这些子系统包括云计算与存储管理平台、电力数据节点和数据采集与数据采集和处理终端，它们是终端系统中最重要的三个部分。电力系统的数据普遍具有实时性、范围宽和容量大的特点，而针对这些特点，采用云技术就能够很有效的应对。
电力系统运用云技术完全控制云计算方式和云储存管理，能够独立建立起智能的电力系统，有效处理电力企业在日常运营中所产生的大数据。电力数据采集和管理终端系统的主要功能在于储存、分析和计算电力企业的数据，运用智能化的处理方式将电力数据分区整合并统计是终端系统工作的方法之一。关于智能电网的子系统，最主要的一个就是电力数据节点，它也是组成智能电网的核心和基础。智能电表是电力数据节点的表现形式，它将数据采集后和终端联系到一起，将采集到的数据上传给终端系统。
3.2系统层次结构
3.2.1数据采集层与基础管理层
在电力终端管理系统中，各类信息数据高度集中，数据采集层是电力数据采集和管理终端系统的基本数据汇集层，它连接了所有的智能终端接口，在多样化总线接口作用下，顺利和多个智能电表节点相互作用，数据采集换算、通讯接口等包含在数据采集层中，基础管理层等同于云计算和存储中心，和信息数据采集层相互作用，结合各方面情况，准确计算不同节点信息数据，在准确分解基础上，科学“存储、管理”，动态监督不同智能电表节点。基础管理层是电力数据采集和管理终端系统进行计算和存储的核心，它主要负责连接数据采集层，将采集层收集到的各项数据进行计算，并集中存放。基础管理层通过计算收集到的数据，对各个数据节点进行监控，了解它们的实施状态，以便为决策者提供有价值的信息。
3.2.2应用接口层、高级访问控制层
应用接口层是该系统最灵活的部分，其是管理远程数据和本地数据交互的桥梁，各级电网可以根据需要、权限，提供不同的接口和服务。应用层通过用户权限的验证后，可以开启相应的功能，对权限范围内的各点数据进行分析整理，以各种形式图形化的显示电力耗能、历史情况和未来走势等。就高级访问控制层而言，其属于高级接口，是该系统云技术的关键所在，借助远程电力监控管理中心，以对应的云计算与存储为切入点，顺利和本地分布式存储系统等交互，各类信息数据不断“融合、交互”，是云服务的真实写照，其不仅有效满足了远程监控中心相关要求，高级终端要求、系统维护要求等，还有效的提高了电力系统运行效率。
3.3设计实现
目前在云技术的作用下，大部分电力系统都采用了“双进程、双线程”混合模式，电力数据采集以及管理效率进一步提高，需要注意的是系统运行前需要对其初始化，构建可行的保护进程、应用进程。这其中，保护进程是为了维护终端系统的正常运行而设置的，而应用进程是为了实现电力数据的具体采样和管理而设置的。应用进程下的各个线程按功能模块划分，分别完成不同的功能，实现实时采集、实时计算分析、实时监控、实时安全防护、实时调度以及实时交互等功能。按照应用程序的实现，各个节点数据经过采集、计算、分析后，能存储并对比显示，直观的呈现给用户。
4云技术下的电力数据采集和管理终端系统的发展
目前，我国的电力数据采集和管理终端在采集范围上普遍较小，其采集到的数据也难以得到非常好的处理。随着我国社会发展水平的提升，电力企业为了更好的顺应时代，应该着力提高电力数据的采集和管理水平，提高企业的运行效率。智能电表是智能电网的终端，它比传统电表具有更多的功能，包括双向费率计量、用户端控制以及多数据传输。智能电表的普及可以方便企业实时掌握信息数据，但大量的信息采集显然不是只依靠智能电表就能应付的了的，因此，现在更多的电力企业开始更加关心云技术的运用。电力企业的电力数据采集终端如果能和云技术有机的结合在一起，那么电力企业处理数据的速度将会大幅度提升，并且其储存的容量也会显著扩大。
5结束语
在电力企业运营管理过程中，电力企业要结合自身各方面情况，以社会市场为导向，优化云技术，构建全新的电力数据采集与管理终端系统，以确保电力系统运行的安全、稳定，并降低电力企业运营成本，实现最大化的经济效益。
参考文献
[1]秦波.试论云技术下电力数据采集和管理终端系统分析[J].科技经济导刊，2016(04):35.
[2]柯辉.云技术下的电力数据采集与管理终端系统分析[J].通讯世界，2018，0(2):103-104.
作者简介：
谢雷（1975.12），男，籍贯河北省清河县，华北电力大学，工程师，单位：国网邢台供电公司。