◆刘 赫 罗大勇 王梓蒴

（国网天津市电力公司信息通信公司 天津 310010）

大数据分析技术原理在信息通信调度领域的应用探索

◆刘 赫 罗大勇 王梓蒴

（国网天津市电力公司信息通信公司 天津 310010）

信息通信调度数据的体量大、种类多、复杂度高等特点，与大数据分析处理方法有很高的契合度。本文重点就天津公司对大数据分析方法在信通调度领域的几点应用进行了说明，对近年运行工作的经验与教训进行分析，展示了利用“水平分析法”、“垂直分析”等科学分析法，处理运行维护数据的效果。最后，为大数据分析技术理论在信通调度领域的扩展提出了方法论和实践方向。

大数据；智能分析；状态检修；信息通信调度

0 引言

随着国家电网公司“两化”进程的逐步深入，及智能电网建设加快，信息通信专业在公司运营发展中的支撑作用变得愈发明显。通过不断的摸索实践，国家电网公司逐步形成了“两级三线”信息通信运维模式，并且逐步完成信通一体化建设。天津信息通信调度（以下简称“天津信通调度”）深刻践行信息通信一体化建设精神，实现了信息通信专业在调度层面的深度融合。

2013年12月，电力信息化专委会编制发布《中国电力大数据发展白皮书》。首次提出了电力大数据的定义，大数据5V+1C的特性，即高容量（Volume）、多样化（Variety）、灵活性（Vitality）、高价值（Value）和复杂性（Complexity），与天津信通调度面对的境况相似度甚高，为天津信通调度将大数据分析方法与运维实践相结合提供了一个广阔平台。

1 大数据分析方法在信通调度运维中的实践探索

1.1 基于SDH设备端口数据趋势的状态检修

天津电力 SDH传输网建设始于 2000年，主要设备品牌为Alcatel、NEC、ECI和Marconi，大量设备已经服役将近十年。随着设备服役年龄的增加，设备的故障频率呈现明显的上涨趋势。

由于SDH网络2M链路通道具有网络时延小、收敛速度快、链路可靠性高等特点，电力系统将SDH设备2M链路广泛应用于继电保护专业中。由于 SDH设备故障造成的保护通道异常中断的事件，在大量消耗人力物力的同时，也对电网安全运行造成了隐患。为了能够遇见性的发现 SDH网络中存在的隐患，通过采用基于 SDH设备光口数据的水平分析法，对光端机光口收发光性能进行比对。

通过对SDH设备端口数据的收集，得到大量SDH设备收发光功率的横向数据，通过对数据运行趋势的分析，能够辅助运维人员安排状态检修，消除设备存在的安全隐患。

光缆作为通信业务运行的基础，其可靠性和资源冗余度直接影响着通信网的运行和发展。在运维过程中，各种光缆逐渐暴露出各自的问题。铺设于市区的普通光缆经常会出现因外力破坏而中断的情况。ADSS光缆由于暴露于野外强磁场中，雨水浸泡会引起与架构接触处产生电弧对光缆造成灼伤，最终导致光缆中断。仅 OPGW 光缆由于复合于地线之中，运行情况相对良好，仅会出现随着运行年限的增加，光缆性能出现劣化的情况。

以SDH设备端口收发光功率的数据收集整理为基础，与SDH网络运行方式相结合，利用“垂直分析法”，数据点为光缆上承载的光路2015年与2011年端口光功率差值的绝对值，其计算公式为：。查询设备台账，光缆3于2011年至2015年期间共发生故障3次，同时光路性能多次出现劣化。出现性能下降的光路，均运行于同一光缆上，此类光缆，便是运行维护过程中需要进行重点排查，甚至考虑对其上承载的重要业务进行物理路由的倒换迂回工作。

1.2 基于相关数据分析的风险预警体系

（1）基于风险预警信息的应急处置策略

天津地铁的建设与投入使用，对主网的安全运行提出了艰巨考验。仅2015年，天津电力通信网络由于市政、地铁施工造成的光缆中断事故，便多达16起。为了规避风险，信通调度员通过对相关风险信息的收集分析，判断信息通信系统运行风险等级，并采取相应的风险应对措施。有效的降低了由于光缆受外力破坏而造成重要业务中断的可能，业务通道可用率显著提升。

（2）基于用户负荷信息的风险预警

用电信息采集系统数据信息具有数据量大、覆盖面广、更新速度快、可信度高等特点。通过对用电信息采集系统相关数据的分析，与电力数据通信网端口流量数据的收集分析，可以辅助信通调度及早开展风险规避工作。

据天津公司用电信息采集网络端口流量情况发现，每月流量峰值均出现20日前后，用电信息采集系统必然存在数据抽取等工作。此时，信通调度应当根据流量情况变化，合理安排运维人员开展用电信息采集系统的特巡，加强日志排查工作。迎峰度夏期间，最高气温超过35℃时，信通调度就要对营销系统等启动更高一级的保障响应，并采取有针对性的工作。

2 大数据在信通调度领域应用的拓展

2.1 调度云的建设

（1）调度云的框架调度云在横向上可以分为云终端、调度云体系和云支撑。纵向上按照XaaS结构，分为IaaS、PaaS和SaaS层。

调度云平台的基础设施曾相当于IaaS层，通过网络提供基本存储和计算能力的标准化服务。调度云平台的中间件层相当于PaaS层，可以作为一项服务提供给用户构建更高水品的服务。调度云的服务层相当于 SaaS层，可以根据用户的需要提供一整套的应用服务，用于将分布于各调度中心的应用、数据及 IT资源整合形成一个抽象的、虚拟的、可动态扩展的调度资源池。

（2）调度云的拓扑结构

调度云的拓扑结构，可以包括对象服务器、对象管理服务器、数据存储服务器和 Web服务器。对象服务器用于加载、缓存数据，同时完成服务器上相关数据的管理工作。对象管理服务器主要用于维护对象服务器上对象的目录索引，同时完成对象服务器的选择、分配工作。数据存储服务器提供关系数据库、分布式文件系统、分布式数据库等多种数据存储。Web服务器通过代理类向对象管理服务器寻址对象服务器，以完成相关计算。

（3）调度云的任务处理流程

调度云的业务处理流程，可以概括为首先，工作任务通过对象管理服务器寻址得到对象服务器，然后对象服务器发送对象调用请求，对象服务器接受客户端的对象调用请求后，利用对象服务器缓存的数据进行计算，最后以同步或者异步的方式将结果反馈给客户端，调度云任务处理流程如图1所示。

图1 调度云的基本业务流程

通过调度云的搭建，可以大幅度提高信通调度的数据分析处理能力。

2.2 信通调度可视化展示建设

大屏可视化平台(DVS)技术，是信通调度对大数据分析结果的最直接、最有效的支撑。借助 DVS技术，可以实现对现有公司运营体系和运行指标的集中展示。

通过大屏可视化技术，对大数据分析结果进行展示的同时，为不同类别数据的横向比较提供了一个更为广阔和直观的平台，必将使数据分析的深度与广度都能得到一个更大幅度的提升。

3 结语

来自非洲雨林的蝴蝶扇动一下翅膀，有可能会在数月后引起美国德克萨斯州的一场飓风。电网的运营本身便与周边的环境息息相关，作为信通调度，如何在浩如烟海的海量数据中剥茧抽丝，建立起大数据分析应用的坚强系统，为公司运营发展提供强力支撑，实现“一强三优”宏伟目标，还需要各电力企业、学术机构的不懈努力。

[1] 陈小潮．云计算在智能电网调度技术支持系统中的应用研究 [J]．东北电力，2010．

[2] 丁杰，溪后玮，韩海韵，周爱华．面向智能电网的数据密集型云存储策略[J]．电力系统自动化，2012．

[3] 孟小峰，慈翔．大数据管理：概念，技术与挑战[J]．计算机研究与发展，2013．

[4] 王秀磊，刘鹏．大数据关键技术[J]．中兴通讯技术，2013．

[5] 赵刚．大数据技术与应用实践指南[M]．北京：电子工业出版社，2013．