本文關(guān)鍵詞：用電信息采集系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的云存儲(chǔ)設(shè)計(jì)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著用電采集范圍的逐步擴(kuò)大,特別是“全覆蓋、全采集、全費(fèi)控”建設(shè)工作的推進(jìn),用電采集數(shù)據(jù)量的不斷激增給數(shù)據(jù)管理帶來(lái)了極大的難題,一是大量采集數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)問(wèn)題,二是大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)分析應(yīng)用問(wèn)題。以采集系統(tǒng)全覆蓋為支撐,深入挖掘采集系統(tǒng)數(shù)據(jù),深化應(yīng)用采集系統(tǒng)功能,加強(qiáng)與營(yíng)銷、配電等相關(guān)系統(tǒng)集成,實(shí)現(xiàn)電費(fèi)抄核自動(dòng)化、線損管理精細(xì)化、互動(dòng)服務(wù)智能化、費(fèi)控功能實(shí)用化的“四化”目標(biāo),全面推進(jìn)營(yíng)銷發(fā)展方式轉(zhuǎn)變,全面提升公司供電服務(wù)水平。但面對(duì)電網(wǎng)每天采集上傳的大數(shù)據(jù)如何實(shí)時(shí)存儲(chǔ)和對(duì)存儲(chǔ)采集數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)分析挖掘成為系統(tǒng)控制和應(yīng)用的關(guān)鍵。特別是線損管理、負(fù)荷管理、計(jì)量在線監(jiān)測(cè)、電壓合格率管理、供電可靠性分析等都需要通過(guò)對(duì)所采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、快速分析和智能診斷,為系統(tǒng)應(yīng)用提供支撐。 根據(jù)目前用電信息采集系統(tǒng)中存在的存儲(chǔ)、計(jì)算和擴(kuò)展瓶頸,積極探索新技術(shù)的應(yīng)用。利用基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)、云計(jì)算一體機(jī)相融合技術(shù),即實(shí)現(xiàn)由傳統(tǒng)的“集中分析-集中處理-統(tǒng)一展示”到“分布式分析-分布式處理-統(tǒng)一展示”的過(guò)度,用電采集信息數(shù)據(jù)入庫(kù)采用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理技術(shù),底層數(shù)據(jù)管理采用DataCube分布式基礎(chǔ)架構(gòu),基于云存儲(chǔ)文件系統(tǒng),以實(shí)現(xiàn)類關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的復(fù)雜關(guān)聯(lián)查詢。主要工作、方法及研究?jī)?nèi)容： 1)研究基于用電信息采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理支撐技術(shù),解決用電信息實(shí)時(shí)高效存儲(chǔ)、實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)計(jì)算等時(shí)效性比較高的一系列需求； 2)針對(duì)不同的數(shù)據(jù)類型,開(kāi)發(fā)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)及云實(shí)時(shí)存儲(chǔ)平臺(tái)之間進(jìn)行數(shù)據(jù)交換共享的接口； 3)設(shè)計(jì)通用的數(shù)據(jù)接口,為營(yíng)銷稽查監(jiān)控系統(tǒng)、供電品質(zhì)實(shí)時(shí)在線智能評(píng)價(jià)系統(tǒng)、配電生產(chǎn)指揮平臺(tái)、營(yíng)銷業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)、營(yíng)銷GIS系統(tǒng)等提供數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)處理支持； 4)搭建具有高可靠性、穩(wěn)定性和擴(kuò)展性的云計(jì)算服務(wù)平臺(tái),為用電信息采集系統(tǒng)的業(yè)務(wù)功能拓展做好技術(shù)支撐； 5)研究針對(duì)海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)在線分析挖掘和統(tǒng)計(jì)的功能,為有序用電智能決策分析提供強(qiáng)有力的依據(jù)。 項(xiàng)目應(yīng)用實(shí)施效果： 基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)與云計(jì)算、云實(shí)時(shí)存儲(chǔ)平臺(tái)技術(shù)相融合的一體化應(yīng)用,由主控制節(jié)點(diǎn)和處理節(jié)點(diǎn)構(gòu)成,包括了存儲(chǔ)子系統(tǒng)、處理子系統(tǒng)和調(diào)度子系統(tǒng)等,使用高效的并行計(jì)算技術(shù)和先進(jìn)的索引機(jī)制實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)任務(wù)的快速處理、復(fù)雜任務(wù)的高效計(jì)算以及大數(shù)據(jù)批處理任務(wù)的高吞吐率。為電力企業(yè)提供一個(gè)整合的業(yè)務(wù)框架藍(lán)圖,幫助電力企業(yè)成為“隨需而變”的企業(yè)。
【關(guān)鍵詞】：用電采集 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù) 分布式存儲(chǔ)與計(jì)算 海量數(shù)據(jù) 云計(jì)算 云存儲(chǔ)
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TM76;TP333;TP311.13
【目錄】：

• 中文摘要8-10
• Abstract10-12
• 第一章 緒論12-14
• 1.1 系統(tǒng)現(xiàn)狀12
• 1.2 面臨問(wèn)題及發(fā)展趨勢(shì)12-14
• 第二章 問(wèn)題描述、理論基礎(chǔ)及先進(jìn)技術(shù)14-54
• 2.1 現(xiàn)有業(yè)務(wù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)構(gòu)成14
• 2.2 業(yè)務(wù)應(yīng)用需求分析14-16
• 2.2.1 基本應(yīng)用14
• 2.2.2 高級(jí)應(yīng)用14-15
• 2.2.3 業(yè)務(wù)應(yīng)用需求總結(jié)15-16
• 2.3 數(shù)據(jù)構(gòu)成分析16-18
• 2.4 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)性能分析18-19
• 2.5 研究探索19
• 2.6 理論基礎(chǔ)19-28
• 2.6.1 系統(tǒng)目標(biāo)及原則21-22
• 2.6.2 優(yōu)化存儲(chǔ)策略22-23
• 2.6.3 分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)23-25
• 2.6.4 存儲(chǔ)訪問(wèn)接口25-26
• 2.6.5 分級(jí)動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)方式26
• 2.6.6 優(yōu)化存儲(chǔ)關(guān)鍵技術(shù)26-27
• 2.6.7 分布式調(diào)度引擎27-28
• 2.7 應(yīng)用技術(shù)說(shuō)明28-54
• 2.7.1 系統(tǒng)安全性28-35
• 2.7.2 系統(tǒng)可靠性與擴(kuò)展性35-38
• 2.7.3 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)38-40
• 2.7.4 計(jì)算與存儲(chǔ)集群的可靠性與負(fù)載均衡設(shè)計(jì)40-54
• 第三章 應(yīng)用解決方案54-66
• 3.1 總體應(yīng)用54-61
• 3.1.1 性能提升54
• 3.1.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)54-56
• 3.1.3 數(shù)據(jù)處理56-59
• 3.1.4 基于云實(shí)時(shí)存儲(chǔ)與關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用系統(tǒng)架構(gòu)59-61
• 3.2 系統(tǒng)特點(diǎn)、性能和功能61-66
• 3.2.1 系統(tǒng)特性61
• 3.2.2 系統(tǒng)特點(diǎn)61-62
• 3.2.3 系統(tǒng)性能62-64
• 3.2.4 系統(tǒng)功能64-66
• 第四章 應(yīng)用實(shí)施規(guī)劃66-69
• 4.1 應(yīng)用工作原理66
• 4.2 與原系統(tǒng)整合方案66-67
• 4.3 應(yīng)用實(shí)施步驟67-69
• 第五章 結(jié)論69-70
• 參考文獻(xiàn)70-72
• 致謝72-73
• 學(xué)位論文評(píng)閩及答辯情況表73

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7 通訊員 陳悅偉　記者 馮翠昕;我市將建設(shè)用電信息采集系統(tǒng)[N];承德日?qǐng)?bào);2010年

8 謝德勝;馬鞍山啟用交通違法信息采集系統(tǒng)[N];人民公安報(bào)·交通安全周刊;2011年

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  本文關(guān)鍵詞：用電信息采集系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的云存儲(chǔ)設(shè)計(jì)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：333227