CN106341467A - 基于大数据并行计算的用电信息采集设备状态分析方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据并行计算的用电信息采集设备状态分析方法，包括：1）以采集终端为单位，主站接收采集终端所采集到的数据，并对数据进行分类；2）对每一个类型的数据进行分布式缓存；3）资源动态分配服务根据当前每个数据类型的数据量、数据计算复杂度、数据优先级以及计算资源针对每种类型数据的处理速度实施动态的资源分配，本发明解决了现有采集设备运行状态分析的速度，通过大数据并行计算技术，给出采集设备运行状态的方法。可以分析用户用电行为，提高异常的响应速度；防止窃电行为，监测用户的供电质量和实时线损确保电网运行安全、提高供电可靠率。

Description

基于大数据并行计算的用电信息采集设备状态分析方法
技术领域
本发明属于电力大数据计算技术领域，尤其涉及一种基于大数据并行计算的用电信息采集设备状态分析方法。
背景技术
目前集设备运行状态在线监测采用计算队列数量平均分配的原则实现，存在大量计算负责度较高的数据分配在同一个计算队列中，从而导致设备运行状态在线监测数据结果计算时间较长，不利于及时计量差错的排查，用户用电行为分析，窃电行为的处理，电网运行安全的保障，有序用电的分析，配变状态的获取的及时性有所降低。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供一种基于大数据并行计算的用电信息采集设备状态分析方法，运用大数据并行计算技术在线监测采集设备运行状态，直观简单快速发现计量故障并及时检查消缺。
本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的，
基于大数据并行计算的用电信息采集设备状态分析方法，包括如下步骤：
步骤1、以采集终端为单位，主站接收采集终端所采集到的数据，并对数据进行分类；
步骤2、对每一个类型的数据进行分布式缓存；
步骤3、资源动态分配服务根据当前每个数据类型的数据量、数据计算复杂度、数据优先级以及计算资源针对每种类型数据的处理速度实施动态的资源分配。
进一步的，所述步骤3通过资源动态分配服务根据当前每个数据类型的数据量、数据计算复杂度、数据优先级以及计算资源针对每种类型数据的处理速度实施动态的资源分配具体为：
3a)根据采集设备的运行状态个数来设置数据计算复杂度；
3b)计算出所有数据类型计算复杂度的最小公倍数，再用最小公倍数除以各类型数据的计算复杂度得到所对应的数据类型的优先级；
3c)通过数据类型查询当前数据量；根据数据类型的优先级结合当前可计算资源，分配采集终端的数据到对应的计算队列中。
进一步的，：所述分配采集终端的数据到对应的计算队列中的分配规则如下：实时刷新当前可计算资源，包括服务器编号、可用队列数以及所需等待时间复杂度；分配优先级最高的数据类型到所需等待时间复杂度最小服务器的缓存队列中，再实时刷新可计算资源，直到数据全部分配完毕。
本发明的有益效果是：解决了现有采集设备运行状态分析的速度，通过大数据并行计算技术，给出采集设备运行状态的方法。可以分析用户用电行为，提高异常的响应速度；防止窃电行为，监测用户的供电质量和实时线损确保电网运行安全、提高供电可靠率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的逻辑架构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的优选实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。
如图1所示，一种基于大数据并行计算的用电信息采集设备状态分析方法，包括如下步骤：
步骤1、以采集终端为单位，主站接收采集终端所采集到的数据，并对数据进行分类，这里的数据类型主要包括冻结示数(每日0点冻结的电表示数)、电压，电流，心跳报文，电表时钟，功率，事件以及电表参数。
步骤2、对每一个类型的数据进行分布式缓存，以提高数据读取的速度，所存储的数据格式当中包括电表局编号、数据类型以及采集设备状态等，以便于后续的异常设备资产定位；
步骤3、资源动态分配服务根据当前每个数据类型的数据量、数据计算复杂度、数据优先级以及计算资源针对每种类型数据的处理速度实施动态的资源分配，具体包括：
3a)根据采集设备的运行状态个数来设置数据计算复杂度(数据计算复杂度的设置见表1，采集设备状态的个数越多，数据计算复杂度越高)；
3b)计算出所有数据类型计算复杂度的最小公倍数，再用最小公倍数除以各类型数据的计算复杂度得到所对应的数据类型的优先级(优先级高的数据先计算)；
3c)通过数据类型查询当前数据量；根据数据类型的优先级结合当前可计算资源，分配采集终端的数据到对应的计算队列中(每个采集终的端数据类型属于对应采集设备状态中的哪一个，是通过计算队列计算得出的)，分配原则如下：实时刷新当前可计算资源，包括服务器编号，可用队列数以及所需等待时间复杂度(累加对应数据类型队列缓存数乘以相应的计算复杂度)；分配优先级最高的数据类型到所需等待时间复杂度最小服务器的缓存队列中，再实时刷新可计算资源，直到数据全部分配完毕。
采集设备状态计算规则(采集终端数据所属采集设备状态的判断规则)如下：电能示值下降：(昨日冻结示数-当日冻结示数)>1且(前日冻结示数-昨日日冻结示数)>1且三天内无换表记录；
电能表飞走:当日电量>电能表额定容量*50小时，仅针对10-100A电表；
电能表示数突增:(当日冻结示数-昨日冻结示数<11，但当日冻结示数>前日冻结示数
电能表反接线:反向示数>5且反向电量>0.5且反向电量>正向电量,
电表反向有功电能示值超限:反向有功日冻结示数>5(反向电量白名单中的用户及光伏用户不生成用此判断)
用户用电量突增：用户日电量>50度且>上月月电量的1/3
失压:电表的失压状态字判断；
欠压：电表的欠压状态字判断；
过压：电表的过压状态字判断；
电压逆向序：电表的电压逆向序状态字判断；
电压不平衡：
智能三相表(直接式)、低压侧三相四线：
三相电压[1±22％Un]不平衡度超限[大于7％]日时长占比超20％；
高压侧三相四线：
三相电压[1±22％Un]不平衡度超限[大于5％]日时长占比超20％；
高压侧三相三线：
A/C相电压[1±22％Un]不平衡度超限[大于5％]日时长占比超20％；
失流：电表的失流状态字判断；
欠流：电表的欠流状态字判断；
电流逆向序：电表的电流逆向序状态字判断；
电流不平衡：三相不平衡度>0.5(三相不平衡度：三相电流曲线中的最大电流出现时，(MAX(A、B、C)-MIN(A、B、C))/MAX(A、B、C))；
终端不在线：(当前时间-最新心跳报文时间)>30分钟
时钟超差：电表时钟>5分钟；
功率曲线有负值：日有功功率曲线有负值。
表1
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何不经过创造性劳动想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书所限定的保护范围为准。

Claims (3)

1.基于大数据并行计算的用电信息采集设备状态分析方法，其特征在于,包括如下步骤:
以采集终端为单位，主站接收采集终端所采集到的数据，并对数据进行分类；
对每一个类型的数据进行分布式缓存；
资源动态分配服务根据当前每个数据类型的数据量、数据计算复杂度、数据优先级以及计算资源针对每种类型数据的处理速度实施动态的资源分配。
2.根据权利要求1所述的基于大数据并行计算的用电信息采集设备状态分析方法，其特征在于：所述步骤3）通过资源动态分配服务根据当前每个数据类型的数据量、数据计算复杂度、数据优先级以及计算资源针对每种类型数据的处理速度实施动态的资源分配具体为：
3a)根据采集设备的运行状态个数来设置数据计算复杂度；
3b)计算出所有数据类型计算复杂度的最小公倍数，再用最小公倍数除以各类型数据的计算复杂度得到所对应的数据类型的优先级；
3c) 通过数据类型查询当前数据量；根据数据类型的优先级结合当前可计算资源，分配采集终端的数据到对应的计算队列中。
3.根据权利要求2所述的基于大数据并行计算的用电信息采集设备状态分析方法，其特征在于：所述分配采集终端的数据到对应的计算队列中的分配规则如下：实时刷新当前可计算资源，包括服务器编号、可用队列数以及所需等待时间复杂度；分配优先级最高的数据类型到所需等待时间复杂度最小服务器的缓存队列中，再实时刷新可计算资源，直到数据全部分配完毕。
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