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摘 要：文章对目前电力计量自动化领域产生的海量实时数据进行分析，设计开发了一套海量实时数据管理平台，从平台的总体架构、技术架构和服务架构，从数据接入、数据加工、数据存储、数据处理、数据访问等方面进行设计与实现，使用PI（plant information）实时数据库作为海量实时数据的数据库，对海量实时数据进行存储、访问。简要分析了目前计量自动化海量实时数据现状，阐述了海量实时数据管理平台的总体架构、技术架构及服务架构，最后介绍了该平台在佛山供电局的实际应用情况。
关键词：海量实时数据；计量自动化；公共信息模型CIM；PI
中图分类号：TM76 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2013）14-0117-02
随着电网公司信息化、电网智能化的逐步推进，尤其是输变电设备在线监测、计量自动化、配网自动化等项目的试点与推广，连同调度生产控制大区采集的电网运行方式、关口电量、保护、雷电等数据，大量实时数据将会产生。随着时间的推移，这些实时数据保存成为海量历史数据。这些海量的实时、历史数据将是电网智能化建设的依据，也是电网公司信息化和实现精益化管理的基础。
出于安全性的考虑，一直以来，电网公司的实时/历史数据无法直接共享使用，所采用的采集、加工、存储、访问方式也因实施单位而异，其性能日渐降低，无法满足供电企业整体业务应用的需求。在这样的背景下，电网公司各部门迫切需要建立实时数据管理平台，以满足各业务应用对实时数据进行存储、整合、共享、统一和标准访问的需求。
1 海量实时数据管理平台概述
海量实时数据管理平台主要包括物理架构、存储架构、服务架构、安全架构和数据质量架构，自下而上依次为物理架构、存储架构和服务架构，安全架构和数据质量架构则贯穿了整个逻辑架构。海量历史/实时数据管理平台以支持跨部门、跨专业、跨领域的业务为主，具体包括采集数据存储、实时数据监测、分析辅助决策、综合业务应用四大类业务，如图1所示。
2 海量实时数据管理平台的设计与实现
2.1 数据架构设计
海量实时数据服务平台的特点是测点规模大和访问并发量大，要求海量实时数据服务平台必需对海量生产的实时数据具有极高的事务处理能力、数据压缩比和查询检索速度。
实时、历史数据库是基于测点模型的数据库，单个实时数据库支持测点规模达几百万。随着智能电网的建设，将有越来越多的应用接入，数据量和测点规模也将增加，单个实时/历史数据库是不能满足数据规模需求的，必须采用多个实时、历史数据库进行联合部署的实现群集数据库，以满足数据规模不断增加的需求。
海量实时数据服务平台的支持用测点模型和关系模型两种方式来组织实时历史数据，需同时具有实时库和历史库的功能，基于测点模型的实时历史数据存储在群集数据库中，基于关系模型的历史数据存储在关系数据库中。另外，包括模型数据、配置数据等均需要存储在关系数据库中，如图2所示。
2.2 服务架构设计
海量实时数据服务平台的服务架构主要包括数据接入和数据访问。各类业务应用通过接口机实现实时/历史数据接入，外部支撑工具通过标准、统一的访问接口访问海量实时数据服务平台存储的实时、历史数据。
海量实时数据服务平台的数据接入方法主要采用UAPI，业务应用可以直接使用UAPI直接向实时数据平台写入数据，从而完成实时/历史数据的接入。
海量实时数据服务平台主要提供UAPI和SQL数据访问方法。海量实时数据服务平台增加CIS接口服务层，实现对CIS访问接口的支持。CIS接口服务层与海量实时数据服务平台是通过UAPI和SQL这两种方法实现具体的实时/历史数据访问的，如图3所示。
3 实际应用
经过一年多的努力，佛山供电局海量实时数据管理平台已经基本建成，计量自动化产生的所有实时数据已全部接入到平台当中，保证了海量实时数据的准确性、一致性、安全性。目前海量实时数据管理平台运行稳定，功能强大，得到了广泛的应用。海量实时数据平台将计量自动化系统、SCADA系统、配调自动化系统所有的实时数据接入到平台当中，实现了全局的海量实时数据的集中于共享，并且可以高效、准确、快速的存储与访问，满足了各个业务系统对实时数据的需求。目前佛山供电局实时数据库（PI数据库）的PI点数量达到270多万点，是全球首家突破200万点的PI数据库应用厂家。
4 结 语
本文分析了海量实时数据的产生背景以及海量实时数据管理的紧迫性，在结合佛山供电局的业务需求情况下，建设了海量实时数据管理平台。对平台的总体架构、物理架构、数据架构、服务架构进行了设计与实现。该平台的建成将极大的实现了佛山供电局对海量实时数据管理的业务需求。下一步将对平台上进行完善与优化，更好的为佛山供电局的海量实时数据管理提供强有力的信息化支持。
参考文献：
[1] 周怡，王坚敏，罗斐.PI实时数据库在供电企业中的应用架构[J].浙江电力，2005，（1）：40-43.
[2] 卢黎明，张页.供电企业SCADA/EMS信息接入PI实时数据库的实现与应用[J].华东电力，2007，35（7）：86-88.
关键词：海量实时数据；计量自动化；公共信息模型CIM；PI
中图分类号：TM76 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2013）14-0117-02
随着电网公司信息化、电网智能化的逐步推进，尤其是输变电设备在线监测、计量自动化、配网自动化等项目的试点与推广，连同调度生产控制大区采集的电网运行方式、关口电量、保护、雷电等数据，大量实时数据将会产生。随着时间的推移，这些实时数据保存成为海量历史数据。这些海量的实时、历史数据将是电网智能化建设的依据，也是电网公司信息化和实现精益化管理的基础。
出于安全性的考虑，一直以来，电网公司的实时/历史数据无法直接共享使用，所采用的采集、加工、存储、访问方式也因实施单位而异，其性能日渐降低，无法满足供电企业整体业务应用的需求。在这样的背景下，电网公司各部门迫切需要建立实时数据管理平台，以满足各业务应用对实时数据进行存储、整合、共享、统一和标准访问的需求。
1 海量实时数据管理平台概述
海量实时数据管理平台主要包括物理架构、存储架构、服务架构、安全架构和数据质量架构，自下而上依次为物理架构、存储架构和服务架构，安全架构和数据质量架构则贯穿了整个逻辑架构。海量历史/实时数据管理平台以支持跨部门、跨专业、跨领域的业务为主，具体包括采集数据存储、实时数据监测、分析辅助决策、综合业务应用四大类业务，如图1所示。
2 海量实时数据管理平台的设计与实现
2.1 数据架构设计
海量实时数据服务平台的特点是测点规模大和访问并发量大，要求海量实时数据服务平台必需对海量生产的实时数据具有极高的事务处理能力、数据压缩比和查询检索速度。
实时、历史数据库是基于测点模型的数据库，单个实时数据库支持测点规模达几百万。随着智能电网的建设，将有越来越多的应用接入，数据量和测点规模也将增加，单个实时/历史数据库是不能满足数据规模需求的，必须采用多个实时、历史数据库进行联合部署的实现群集数据库，以满足数据规模不断增加的需求。
海量实时数据服务平台的支持用测点模型和关系模型两种方式来组织实时历史数据，需同时具有实时库和历史库的功能，基于测点模型的实时历史数据存储在群集数据库中，基于关系模型的历史数据存储在关系数据库中。另外，包括模型数据、配置数据等均需要存储在关系数据库中，如图2所示。
2.2 服务架构设计
海量实时数据服务平台的服务架构主要包括数据接入和数据访问。各类业务应用通过接口机实现实时/历史数据接入，外部支撑工具通过标准、统一的访问接口访问海量实时数据服务平台存储的实时、历史数据。
海量实时数据服务平台的数据接入方法主要采用UAPI，业务应用可以直接使用UAPI直接向实时数据平台写入数据，从而完成实时/历史数据的接入。
海量实时数据服务平台主要提供UAPI和SQL数据访问方法。海量实时数据服务平台增加CIS接口服务层，实现对CIS访问接口的支持。CIS接口服务层与海量实时数据服务平台是通过UAPI和SQL这两种方法实现具体的实时/历史数据访问的，如图3所示。
3 实际应用
经过一年多的努力，佛山供电局海量实时数据管理平台已经基本建成，计量自动化产生的所有实时数据已全部接入到平台当中，保证了海量实时数据的准确性、一致性、安全性。目前海量实时数据管理平台运行稳定，功能强大，得到了广泛的应用。海量实时数据平台将计量自动化系统、SCADA系统、配调自动化系统所有的实时数据接入到平台当中，实现了全局的海量实时数据的集中于共享，并且可以高效、准确、快速的存储与访问，满足了各个业务系统对实时数据的需求。目前佛山供电局实时数据库（PI数据库）的PI点数量达到270多万点，是全球首家突破200万点的PI数据库应用厂家。
4 结 语
本文分析了海量实时数据的产生背景以及海量实时数据管理的紧迫性，在结合佛山供电局的业务需求情况下，建设了海量实时数据管理平台。对平台的总体架构、物理架构、数据架构、服务架构进行了设计与实现。该平台的建成将极大的实现了佛山供电局对海量实时数据管理的业务需求。下一步将对平台上进行完善与优化，更好的为佛山供电局的海量实时数据管理提供强有力的信息化支持。
参考文献：
[1] 周怡，王坚敏，罗斐.PI实时数据库在供电企业中的应用架构[J].浙江电力，2005，（1）：40-43.
[2] 卢黎明，张页.供电企业SCADA/EMS信息接入PI实时数据库的实现与应用[J].华东电力，2007，35（7）：86-88.