王 棟

(1.南通供電公司，江蘇 南通 226006；2.復(fù)旦大學(xué)管理學(xué)院，上海 200433)

近年來，隨著智能電網(wǎng)建設(shè)不斷推進(jìn)，電網(wǎng)企業(yè)積累了大量的電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，這部分電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)主要分為三類：電網(wǎng)調(diào)控運(yùn)行及設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)；電網(wǎng)客戶供用電數(shù)據(jù)；電網(wǎng)企業(yè)內(nèi)部管理流程數(shù)據(jù)等。這些海量的電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)給電網(wǎng)企業(yè)的大數(shù)據(jù)挖掘工作帶來了機(jī)遇與挑戰(zhàn)。目前電網(wǎng)企業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘工作蓬勃發(fā)展，并在一些數(shù)據(jù)處理與分析的領(lǐng)域取得了一定的突破。但如何快速從海量的電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中挖掘出企業(yè)需要的信息，并直接指導(dǎo)于企業(yè)業(yè)務(wù)的發(fā)展，顯得尤為迫切。大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)作為數(shù)據(jù)挖掘工作的一個(gè)發(fā)展方向，已經(jīng)被證明是一種解決大規(guī)模數(shù)據(jù)分析的有效方法，并在實(shí)踐中得到了多個(gè)行業(yè)的廣泛應(yīng)用[1]。

在電網(wǎng)企業(yè)中，運(yùn)用大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)可以將海量的電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)在有限的大屏幕上予以直觀的展現(xiàn)，高效地進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析，進(jìn)而提高了電網(wǎng)管理的各項(xiàng)業(yè)務(wù)水平。目前，電網(wǎng)企業(yè)中的大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)處于初步的發(fā)展階段，相關(guān)技術(shù)難點(diǎn)如高維、時(shí)變數(shù)據(jù)的特征追蹤、圖像合成算法研究等仍有待進(jìn)一步解決[2]。

1 大數(shù)據(jù)挖掘可視化技術(shù)概要

1.1 數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的發(fā)展

數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的發(fā)展按照時(shí)間順序大致有如下幾個(gè)階段：多維信息的可視編碼（1950～1974年），該階段主要確定了構(gòu)成圖形的基本要素；多維統(tǒng)計(jì)圖形階段（1975～1987年），該階段主要建立起數(shù)據(jù)分析的基本框架，將可視化引入統(tǒng)計(jì)分析，將信息可視化發(fā)展為一門學(xué)科；交互可視化階段（1987～2004年），該階段主要將計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和圖像方法推廣應(yīng)用于計(jì)算科學(xué)，并正式定義了科學(xué)可視化（scientific visualiztion）；可視分析學(xué)階段（2004年至今），作為一門新興的學(xué)科，可視分析學(xué)的主要研究對象是海量、高維、多源和動態(tài)數(shù)據(jù)分析與挖掘，輔助用戶做出有用的決策[3]。

1.2 數(shù)據(jù)可視化的主要分類

數(shù)據(jù)可視化的主要處理對象包括科學(xué)數(shù)據(jù)以及抽象的非結(jié)構(gòu)化信息，結(jié)合數(shù)據(jù)分析的重要性與可視化技術(shù)的發(fā)展歷程，數(shù)據(jù)可視化相應(yīng)的可以分成3個(gè)分支：科學(xué)可視化、信息可視化和可視分析[1]。

（1）科學(xué)可視化主要面向的領(lǐng)域是物理、化學(xué)、氣象、醫(yī)學(xué)、生物等學(xué)科，對數(shù)據(jù)和模型進(jìn)行測量、解釋、模擬和交互分析。其數(shù)據(jù)通常表達(dá)的是三維或二維空間量，可以粗略地分為標(biāo)量場可視化、向量場可視化、張量場可視化三類。由于電網(wǎng)企業(yè)大數(shù)據(jù)絕大多數(shù)不屬于科學(xué)可視化數(shù)據(jù)的范疇，在此對科學(xué)可視化不做詳細(xì)介紹。

（2）信息可視化主要研究對象是抽象的、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集合，實(shí)現(xiàn)非空間復(fù)雜數(shù)據(jù)的視覺呈現(xiàn)[4]。信息可視化的關(guān)鍵研究問題是在有限的空間中以直觀的方式傳達(dá)大量的復(fù)雜抽象信息。實(shí)現(xiàn)信息可視化的方法主要決定于數(shù)據(jù)類型，主要有時(shí)空數(shù)據(jù)可視化、層次與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)可視化、文本和跨媒體數(shù)據(jù)可視化、多變量數(shù)據(jù)可視化四類。電網(wǎng)企業(yè)的大數(shù)據(jù)如電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)、電力客戶數(shù)據(jù)和電網(wǎng)企業(yè)管理數(shù)據(jù)基本上都屬于以上數(shù)據(jù)類型，因此信息可視化是電網(wǎng)企業(yè)的可視化技術(shù)研究主要方向之一。

（3）可視分析涉及多個(gè)學(xué)科，由圖形學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘分析、人機(jī)交互等學(xué)科交叉組成，是數(shù)據(jù)可視化發(fā)展的一個(gè)較高階段。可視分析能通過先進(jìn)的方法與工具，實(shí)現(xiàn)人與海量數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜信息高速交流[3]?？梢暦治瞿茉陔娋W(wǎng)的運(yùn)行管理、應(yīng)急事件處理、負(fù)荷預(yù)測等方面發(fā)揮較大的作用，因此可視分析也是電網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)可視化研究的熱點(diǎn)。

2 大數(shù)據(jù)可視化在電網(wǎng)企業(yè)中的運(yùn)用

2.1 電網(wǎng)企業(yè)大數(shù)據(jù)

電網(wǎng)企業(yè)的主營業(yè)務(wù)主要包括電網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)、電力客戶服務(wù)、人財(cái)物等核心資源運(yùn)營管理等，相應(yīng)的電網(wǎng)企業(yè)大數(shù)據(jù)可以分為電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)、電力客戶數(shù)據(jù)及電網(wǎng)企業(yè)管理數(shù)據(jù)三類[4]。

（1）電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)主要包括電網(wǎng)運(yùn)行關(guān)鍵指標(biāo)及電網(wǎng)潮流數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測遙信（測）數(shù)據(jù)、變電場所視頻監(jiān)測數(shù)據(jù)等。除視頻、圖像數(shù)據(jù)為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以外，其余數(shù)據(jù)均為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，且具有一定的時(shí)序分布特點(diǎn)。隨著智能電網(wǎng)建設(shè)的進(jìn)一步推進(jìn)，大量的物聯(lián)網(wǎng)智能終端設(shè)備投入運(yùn)行[5]，采集點(diǎn)的覆蓋范圍愈加廣泛，電網(wǎng)調(diào)度與生產(chǎn)管理系統(tǒng)獲取的實(shí)時(shí)性監(jiān)測數(shù)據(jù)被大規(guī)模的存儲與處理。據(jù)測算，一個(gè)年售電量達(dá)300億kW·h 規(guī)模的地市供電公司，其電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)按5 min 采樣模式，年度產(chǎn)生的電網(wǎng)主要設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)量達(dá)到250 GB 左右。隨著快速采樣技術(shù)在智能電網(wǎng)中的不斷實(shí)踐運(yùn)用[6]，電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)量還會呈現(xiàn)幾何級數(shù)的增長，若采樣精度提高至5 s，年度數(shù)據(jù)量則會突破15 TB。

（2）電力客戶數(shù)據(jù)主要包含電費(fèi)、電價(jià)、業(yè)擴(kuò)服務(wù)等相關(guān)營銷數(shù)據(jù)。智能電網(wǎng)的一個(gè)重要環(huán)節(jié)——智能用電終端采集系統(tǒng)的配置已經(jīng)得到了范圍較廣的覆蓋。目前在地市電網(wǎng)公司層面，智能用電采集裝置覆蓋率超過99%，數(shù)百萬的電力客戶的用電信息已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)用電行為、用電量等信息的實(shí)時(shí)記錄與存儲。以低壓智能采集系統(tǒng)為例，終端智能電表最小采集周期為15 min，每24 h 與采集終端通訊一次，傳輸日電量相關(guān)信息。部署15 萬采集終端的地市供電公司，年度用電信息采集存儲量會超過60 GB。若將系統(tǒng)儲存的用電信息存儲周期細(xì)化，相關(guān)數(shù)據(jù)報(bào)文信息進(jìn)一步豐富，則年度數(shù)據(jù)量將會達(dá)到TB 以上級別。

（3）電網(wǎng)企業(yè)管理數(shù)據(jù)由各級業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)所產(chǎn)生，主要包括企業(yè)資源計(jì)劃管理（ERP）系統(tǒng)、財(cái)務(wù)管控、檔案管理等。各級業(yè)務(wù)流程的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)、過程數(shù)據(jù)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是電網(wǎng)企業(yè)管理數(shù)據(jù)的最大組成部分。隨著ERP 系統(tǒng)的使用愈加廣泛，電網(wǎng)企業(yè)已經(jīng)積累了大量的業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)明細(xì)數(shù)據(jù)。

2.2 電網(wǎng)大數(shù)據(jù)可視化分析思路

由于電網(wǎng)大數(shù)據(jù)具有海量、多類、低價(jià)值、處理要求高等特點(diǎn)[5]，通過信息可視化與可視分析的技術(shù)方法，能快速地挖掘出高精度、時(shí)變及多變量數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值信息。但針對不同的電網(wǎng)大數(shù)據(jù)，需采取不同的可視化分析方法。

（1）電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)可視化分析。近年來，隨著智能配網(wǎng)技術(shù)的不斷突破，電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)已經(jīng)不僅僅包含傳統(tǒng)的系統(tǒng)主要設(shè)備參數(shù)數(shù)據(jù)，越來越多的高精度配電網(wǎng)終端數(shù)據(jù)不斷接入配電自動化系統(tǒng)，并改變了以往由于終端信息缺失導(dǎo)致的事故處理判斷不全面的問題。由電網(wǎng)系統(tǒng)主要設(shè)備參數(shù)與配網(wǎng)終端數(shù)據(jù)組成的電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)具有時(shí)序、高維、快速的特點(diǎn)，應(yīng)采取信息可視化與可視分析相結(jié)合的技術(shù)方法進(jìn)行處理。

基于系統(tǒng)的主參數(shù)及配網(wǎng)終端數(shù)據(jù)，可以構(gòu)建一個(gè)全景的電網(wǎng)絡(luò)信息拓?fù)鋱D，并在圖中將相關(guān)信息采取信息可視化及可視分析的技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)豐富信息的集中展現(xiàn)。在此全景的電網(wǎng)拓?fù)鋱D中能夠?qū)崿F(xiàn)如下幾類問題的在線分析：重要設(shè)備健康狀況的在線監(jiān)測與分析；分布式微電源系統(tǒng)的運(yùn)行評價(jià)；專線用戶的用電行為特征分析與預(yù)測；對電能質(zhì)量進(jìn)行在線評價(jià)與分析等。

（2）電力客戶數(shù)據(jù)可視化分析。電力客戶數(shù)據(jù)的來源主要來自于廣泛部署的智能用電終端信息采集系統(tǒng)，如上文提到的用戶集采系統(tǒng)存儲了大量的用戶電量信息。利用可視分析的技術(shù)方法，能實(shí)現(xiàn)如下幾類可視化應(yīng)用：將用戶電量信息與用戶地理區(qū)域、行業(yè)劃分一一對應(yīng)，可以實(shí)現(xiàn)用戶用電行為分析與負(fù)荷特性的可視分析；結(jié)合前期推廣部署的地理信息系統(tǒng)（GIS），能繪制全面的地區(qū)電力客戶地圖，并將該全景電力客戶地圖按照一定的權(quán)限向公眾開放，實(shí)現(xiàn)用戶的用電互動服務(wù)，實(shí)時(shí)反饋購、用電信息[7]；將行業(yè)、地區(qū)用戶電量信息與氣象因素、經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素結(jié)合考慮，同時(shí)考慮用電檔案、用電量分析、負(fù)荷特性分析、電費(fèi)分析、用電影響模型、產(chǎn)能利用率等多個(gè)影響因子，實(shí)現(xiàn)超短期負(fù)荷預(yù)測，并最終通過降維處理的方式實(shí)現(xiàn)負(fù)荷預(yù)測結(jié)果可視化呈現(xiàn)。

（3）電網(wǎng)企業(yè)管理數(shù)據(jù)可視化分析。電網(wǎng)企業(yè)管理數(shù)據(jù)復(fù)雜多樣，且大多具有結(jié)構(gòu)化的特征，對其進(jìn)行可視化分析可以根據(jù)源業(yè)務(wù)系統(tǒng)的特點(diǎn)開展。如對財(cái)務(wù)管控系統(tǒng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，可以按照現(xiàn)金流量特點(diǎn)，繪制平面現(xiàn)金流圖，在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)下鉆查詢與動態(tài)查詢分析。如要實(shí)現(xiàn)對電網(wǎng)企業(yè)管理情況進(jìn)行全面的系統(tǒng)分析與展示，則需要構(gòu)建一套全新的業(yè)務(wù)模型，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)可視化的各項(xiàng)功能。類似于電網(wǎng)絡(luò)信息拓?fù)鋱D，可以構(gòu)建企業(yè)經(jīng)營管理在線監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D，對現(xiàn)有的流程網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行梳理，以企業(yè)經(jīng)營目標(biāo)和業(yè)務(wù)流程為脈絡(luò)，查找發(fā)現(xiàn)企業(yè)運(yùn)營目標(biāo)、端到端業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)活動中的邏輯層次關(guān)系，繪制基于流程網(wǎng)絡(luò)與流程指標(biāo)的電網(wǎng)企業(yè)管理在線監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D，并在此圖上實(shí)現(xiàn)信息可視化與可視分析等交互功能。

3 大數(shù)據(jù)挖掘可視化平臺構(gòu)建的相關(guān)建議

3.1 數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)基礎(chǔ)平臺

大數(shù)據(jù)挖掘處理主要是對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲，再結(jié)合分析的需要讀取數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算處理，對基礎(chǔ)平臺的要求是存儲可擴(kuò)展，計(jì)算能力可伸縮[8]。關(guān)于大數(shù)據(jù)挖掘處理系統(tǒng)的基礎(chǔ)平臺構(gòu)建，已經(jīng)有較為成熟的研究，目前主流的分布式數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)有Hadoop，GFS，Cassandra 和Dynamo 等。文獻(xiàn)[5]中提出了為智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)構(gòu)建多級存儲系統(tǒng)，通過任務(wù)管理、調(diào)度與監(jiān)控，依托Hadoop 云計(jì)算系統(tǒng)與并行、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫技術(shù)，將各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行接入存儲與分析處理。基于云計(jì)算平臺的解決方案已經(jīng)被越來越多的大數(shù)據(jù)研究與運(yùn)用機(jī)構(gòu)所采用，但在部署基于云的大數(shù)據(jù)平臺時(shí)，仍然需要重點(diǎn)關(guān)注數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，提高云傳輸效率。關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)基礎(chǔ)平臺的構(gòu)建在文獻(xiàn)[9-11]中已有詳細(xì)討論，且在多家省級電網(wǎng)公司中已有大量的實(shí)踐。

3.2 可視化系統(tǒng)構(gòu)建與運(yùn)用建議

作為大數(shù)據(jù)挖掘處理結(jié)果與過程的終端反饋，可視化系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)可以有多種方式。對于電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的分析處理而言，在基于云存儲與計(jì)算的平臺上，通過高級應(yīng)用接口調(diào)用現(xiàn)有第三方可視化軟件平臺更易于實(shí)現(xiàn)，但其局限在于可視化系統(tǒng)功能可擴(kuò)展性和交互性較差。因此將可視化系統(tǒng)與現(xiàn)有數(shù)據(jù)存儲、計(jì)算處理的平臺整合，自行開發(fā)針對不同業(yè)務(wù)模型的可視化展示應(yīng)用顯得更為有效。面對大數(shù)據(jù)分析處理結(jié)果的不同用戶、不同的顯示終端等情況，可視化展示系統(tǒng)的構(gòu)建需要充分予以考慮，并提出個(gè)性化的解決方案。在構(gòu)建可視化系統(tǒng)的過程中同樣需要充分考慮可視分析的交互性功能，通過交互工具開發(fā)，允許人與海量復(fù)雜信息之間的快速交流，提供先進(jìn)的分析手段、交互技術(shù)和可視表達(dá)，使可視化充分發(fā)揮其巨大的潛力，展現(xiàn)大數(shù)據(jù)挖掘分析的價(jià)值。

4 結(jié)束語

作為大數(shù)據(jù)挖掘分析工作的高級運(yùn)用與結(jié)果的最終體現(xiàn)，可視化技術(shù)需要引起電網(wǎng)企業(yè)的高度重視，方能實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)的最大潛力，推進(jìn)智能電網(wǎng)的建設(shè)。目前電網(wǎng)企業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘分析工作雖然不斷取得新的突破，但是將相關(guān)數(shù)據(jù)繪制成高精度、高分辨率的圖片的業(yè)務(wù)模型、智能算法和交互式圖形處理工具開發(fā)的研究才剛起步，相關(guān)可視化系統(tǒng)的功能實(shí)現(xiàn)需要進(jìn)一步予以研究開發(fā)。

[1]袁曉如，張 昕，肖 何，等.可視化研究前沿及展望[J].科研信息化技術(shù)與應(yīng)用，2011，02(4)：3-13.

[2]JOHNSON C.Tops Cientific Visualization Research Problem[J].IEEE Computer Graphics and Applications,2004,24(4)：13-17.

[3]陳為，沈則潛，陶煜波，等.數(shù)據(jù)可視化[M].北京：電子工業(yè)出版社，2013：15-36.

[4]宋亞奇，周國亮，朱永利.智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)[J].電網(wǎng)技術(shù)，2013，37(4)：927-934.

[5]杜 威，潘 苗.物聯(lián)網(wǎng)在智能電網(wǎng)中的應(yīng)用[J].江蘇電機(jī)工程，2013，32（4）：81-84.

[6]李寧峰.基于TMS28335的智能電網(wǎng)快速采樣系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].江蘇電機(jī)工程，2012，31（6）：35-38.

[7]閆龍川，李雅西，李斌臣，等.電力大數(shù)據(jù)面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)[J].電力信息化，2013，11(4)：1-4.

[8]肖 飛，齊立磊.大數(shù)據(jù)處理技術(shù)與探索[J].計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化，2013（9）：75-77.

[9]米可菲，張 勇，邢春曉，等.面向大數(shù)據(jù)的開源推薦系統(tǒng)分析[J].計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程，2013，41(10)：1563-1566.

[10]CCF 大數(shù)據(jù)專家委員會.2014年大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢預(yù)測[J].中國計(jì)算機(jī)學(xué)會通訊，2014，10(1)：32-36.

[11]胡雄偉，張寶林，李抵飛.大數(shù)據(jù)研究與應(yīng)用綜述（下）[J].標(biāo)準(zhǔn)科學(xué)，2013（11）：29-33.