大數據技術在物聯網產業中的應用價值

現如今，物聯網的架構主要包括：感知層、網絡層和應用層。感知層能夠采集信息、識別物體等感知功能，從而形成大量數據。比如微博每天評論功能可以達到1.2億條評論，上傳新的短片和視頻近800萬個，將這樣龐大的數據的信息匯集在一起，能夠形成PB級別的數據量，物聯網產業憑借PB級別的數據量，能夠掌握消費者的整體用戶細習慣。物聯網的網絡層能夠實現數據信息的傳輸和交流，網絡層是基于感知層收集到的數據，進行分析、加工，挖掘用戶的喜好、習慣，從眾多的信息中找到共性，并對產品做出調整和優化，來滿足不同用戶的需求，實現定制化服務，而這也是物聯網應用大數據技術的目的。從物聯網產業的角度來講，大數據技術可以為物聯網提供從客戶到決策方面的各類商業信息，進而促使物聯網產業不斷發展。

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大數據與物聯網的關系

大數據豐富物聯網應用

大數據發展下的物聯網，讓大數據的價值得到了很好的體現，在物聯網技術應用中，通過搭建遙感勘測、智能建筑、智能運輸、檢測保護等信息手段，收集大數據，然后對收集的數據進行分析，把有用的數據篩選出來形成有價值以及有用的信息，實現其作用。一家**汽車公司，通過使用遙感技術來識別車主的身份，該技術可以有效記憶車主的重量、開車姿勢等一系列的信息，如果出現和這些數據不吻合的人駕駛車輛，傳感器就會把信息反饋給車主，避免車輛被盜。大數據技術是物聯網中必不可少的技術手段，不僅僅是收集各種數據，對數據進行分析處理以后，找出問題來完善物聯網系統，它也使得物聯網的應用更加的豐富多彩。

物聯網促進大數據

我們目前正處于大數據時代，物聯網的發展，產生數據的終端由PC向包含PC在內的智能手機，平板電腦等多樣化的終端，以及利用各行業、各領域的感知設備，快速入網并且匯總在一起，物聯網中傳感器把各種各樣的信息轉化成電信號，然后利用網絡輸送到上層應用系統，物聯網在很短的時間內就能夠產生大量的信息，在全世界的物聯網上，進而產生大量的數據。大量的非結構化的數據快速增長的趨勢已經在悄然形成。然而這些數據的增長并不是線性的，它是隨著越來越多的傳感器的研究、制造、使用，數據量會產生一種不可阻擋的指數性增長趨勢。

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構建相適應的大數據平臺

隨著泛在電力物聯網的加快建設，現有的互聯網大數據技術平臺將遇到巨大的挑戰，因為電力數據規模將增加幾個數量級，數據分析的量也更多，實時性要求也更高。因此，需要進一步加大信息技術的創新力度，構建和完善適應泛在電力物聯網建設需求的大數據平臺。

這個新一代的大數據平臺，要有以下幾個特點：充分利用泛在電力物聯網的數據特點，在技術上做各種優化，大幅度提高數據插入、查詢的性能，降低電網運營成本；需要能實時處理各種數據插入、查詢請求，提升電網運行效率；需要是水平擴展的，隨著數據量的增加，只需要增加服務器擴容即可；支持邊緣計算與云計算的邊緣協同；需要是易于維護的，降低對運維人員的要求；需要是開放的，有業界流行的標準SQL接口，便于各種應用集成；需要通過Python、R或其他接口來方便集成各種機器學習、人工智能算法。

當前，國內外諸多互聯網企業已經注意到物聯網興起后，傳統的大數據技術正面臨新的考驗和挑戰，并開始著手研發新一代大數據平臺。相信隨著泛在電力物聯網建設不斷加快，必將構建新一代的能源電力大數據平臺，從而進一步挖掘和利用好電網的數據資源，提升電網運營的效率和效益，保障電網安全穩定運行，為社會提供新的應用和服務。

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泛在電力物聯網的數據量將大幅增加

電力行業歷來重視數據和信息技術，從上世紀80年代起，就采用實時數據庫處理發電以及電網采集的各種數據。但隨著電網規模的擴大，數據采集量的大幅增加，傳統的實時數據庫和IT架構已經無法滿足海量數據的處理需求。*近幾年，電力行業開始采用互聯網行業的大數據平臺技術，較典型的就是將Kafka、Hadoop、HBase、Spark、Redis等技術集成在一起處理海量數據。比如智能電表的用電信息采集系統、電費的計算等，都采用這類方案。

從配網的情況來看，即使采集點和采集頻率不顯著增加，但以D5000、CC2000為代表的主流產品，受限于歷史數據處理能力，依然只能圍繞實時采集數據、歷史斷面數據構建應用，拓撲分析技術無法在時間維度縱向擴展。

電網數據采集及監控系統（SCADA）作為物聯網的一部分，不但要看實時數據，還需要看歷史數據，不單需要實時監控，更需要故障預警、趨勢分析、運營指標分析、效率分析等。通過快速存取、分析高頻采集數據，將為電網的運行提供更準確的數據決策支撐。

另一方面，泛在電力物聯網與通用的物聯網一樣，不僅會存在云端的數據中心，也會存在邊緣節點。這些邊緣節點具備一定的計算和存儲能力，能進行數據的預處理和緩存，大幅緩解數據中心平臺的壓力，而且能更好地保證邊緣節點覆蓋的區域有更好的數據實時響應能力，更好地支撐本地業務實時智能化決策與執行。但是邊緣計算與云計算需要通過緊密協同才能更好地滿足各種需求場景的匹配，從而提高邊緣計算和云計算的應用價值。

采集點的增加和采集頻次提高，能帶來什么樣的效益呢？以智能電表為例，如果將所有電表的數據采集頻次提高到1次/15分鐘，電網將實現對每個臺區線損的實時監測，而不是現在的T-1模式，從而對異常線損實時處理。同時，對輸電線路故障實時監測，再也無需客戶上報，大大提升運維效率和服務質量。

以Hadoop體系為代表的互聯網大數據解決方案，主要處理的是互聯網領域的非結構化數據，比如爬蟲數據、微博與微信數據等。但是，泛在電力物聯網的數據與互聯網數據有顯著不同的特點，表現在幾個方面：數據都是時序的，由傳感器和設備不斷產生，形成一個數據流；除視頻、圖像外，都是結構化的數據；數據是機器日志類型的，不會有刪除或更新的動作；數據是有保留時長的，到期刪除；數據流量是平穩可預測，知道測點數、采集頻率，能較為準確估算流量大小；數據需要進行實時計算、分析；數據的分析、計算一般都是基于某一個時間段和地域進行；數據量巨大，一天產生幾百億條記錄。

除數據特征不一樣之外，在數據處理上，泛在電力物聯網與典型的互聯網相比，還有不一樣的需求。比如插值計算、數學函數計算以及某個具體時間點的斷面數據等。而且這些數據的處理往往與采集設備的管理直接掛鉤，需要依據采集設備的歸屬、地域以及其他屬性進行各種分類統計。

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概述

Acrel-EIoT能源物聯網開放平臺是一套基于物聯網數據中臺，建立統一的上下行數據標準，為互聯網用戶提供能源物聯網數據服務的平臺。用戶僅需購買安科瑞物聯網傳感器，選配網關，自行安裝后掃碼即可使用手機和電腦得到所需的行業數據服務。

該平臺提供數據駕駛艙、電氣安全監測、電能質量分析、用電管理、預付費管理、充電樁管理、智能照明管理、異常事件報警和記錄、運維管理等功能，并支持多平臺、多語言、多終端數據訪問。

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應用場所

本平臺適用于公寓出租戶、連鎖小超市、小型工廠、樓管系統集成商、小型物業、智慧城市、變配電站、建筑樓宇、通信基站、工業能耗、智能燈塔、電力運維等領域。

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組網結構

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平臺功能

可定制駕駛艙

可定制化的駕駛艙：可根據客戶的行業特性，行業需求，經過培訓的工程或調試人員自行繪制客戶所需的駕駛艙頁面。

例如下圖所示的智慧物業駕駛艙，內容有：預付費、充電樁、電梯、空調、照明等設備管理、能耗統計、收益統計、運維情況等。其中百度地圖可以選配成BIM建筑模型，任何傳感器報警時可以在BIM模型中預警顯示。

電力集抄

電力集抄模塊可以實現對各種監測數據的查詢、分析、預警及綜合展示，以保證配電室的環境友好。在智能化方面實現供配電監控系統的遙測、遙信、遙控控制，對系統進行綜合檢測和統一管理；在數據資源管理方面，可以顯示或查詢供配電室內各設 備運行（包括歷史和實時參數，并根據實際情況進行日報、月報和年報查詢或打印，提高工作效率，節約人力資源。

變壓器監控

配電圖

能耗分析

能耗分析模塊采用自動化、信息化技術，實現從能源數據采集、過程監控、能源介質消耗分析、能耗管理等全過程的自動 化、科學化管理，使能源管理、能源生產以及使用的全過程有機結合起來，運用先進的數據處理與分析技術，進行離線生產分析 與管理，實現全廠能源系統的統一調度，優化能源介質平衡、有效利用能源，提高能源質量、降低能源消耗，達到節能降耗和提 升整體能源管理水平的目的。

能耗概況

預付費管理

1）登陸管理：管理操作員賬戶及權限分配，查看系統日志等功能；

2）系統配置：對建筑、通訊管理機、儀表及默認參數進行配置；

3）用戶管理：對商鋪用戶執行開戶、銷戶、遠程分合閘、批量操作及記錄查詢等操作；

4）售電管理：對已開戶的表進行遠程售電、退電、沖正及記錄查詢等操作；

5）售水管理：對已開戶的表進行遠程售水、退水、記錄查詢等操作；

6）報表中心：提供售電、售水財務報表、用能報表、報警報表等查詢，本系統所有的報表及記錄查詢，都支持excel格式導出。

預付費看板

充電樁管理

通過物聯網技術，對接入系統的充電樁站點和各個充電樁進行不間斷地數據采集和監控，同時對各類故障如充電機過溫保護、充電機輸入輸出過壓、欠壓、絕緣檢測故障等一系列故障進行預警。云平臺包含了充電收費和充電樁運營的所有功能，包括城市級大屏、交易管理、財務管理、變壓器監控、運營分析、基礎數據管理等功能。

充電樁看板

智能照明

智能照明通過物聯網技術對安裝在城市各區域的室內照明、城市路燈等照明回路的用電狀態進行不間斷地數據監測，也可以實現定時開關策略配置及后臺遠程管理和移動管理等，降低路燈設施的維護難度和成本，提升管理水平，并達到一定節能減掛的效果。

照明實時監控

安全用電

安全用電采用自主研發的剩余電流互感器、溫度傳感器、電氣火災探測器，對引發電氣火災的主要因素（導線溫度、電流和剩余電流）進行不間斷的數據跟蹤與統計分析，并將發現的各種隱患信息及時推送給企業管理人員，指導企業實現及時的排查和治理，達到消除潛在電氣火災安全隱患，實現“防患于未然”的目的。

智慧消防

通過云平臺進行數據分析、挖掘和趨勢分析，幫助實現科學預警火災、網格化管理、落實多元責任監管等目標。填補了原先針對“九小場所”和危化品生產企業無法有效監控的空白，適應于所有公建和民建，實現了無人化值守智慧消防，實現智慧消防“自動化”、“智能化”、“系統化”、用電管理“精細化”的實際需求。