分布式海量时序数据管理平台研究

为了解决电力大数据环境下目前数据库产品无法高效管理海量时序类型数据难题,引入当前主流的分布式技术架构实现了真正意义分布式架构GAIA海量时序数据管理平台,保证系统更加稳定、可靠。采用具有可配置层次关系结构的模型中心来解决海量测点的管理问题。基于时间分片、事件驱动的前置数据采集系统有效解决海量终端的实时数据采集性能问题。从而能够提高大规模时序数据的管理能力,满足电力行业数据管理平台的要求,大力推进电力行业信息化发展。     

海量历史/准实时数据管理平台的建设与应用

随着企业规模的不断成长、信息化建设工作的不断深入,信息量的增长给实时历史数据库存储管理能力和数据访问能力提出了更高的要求。面对庞大的数据量,实时历史数据库迫切需要解决数据处理与存储的问题,一方面要保证数据处理的实时性;另一方面需要为海量数据存储提供弹性的管理空间。通过建设海量历史/准实时数据管理平台,可以有效解决公司调度、输变电设备状态监测、用电信息采集、配电自动化等业务应用的海量历史/准实时数据处理难题。     

PI实时数据库在福建电网WAMS的应用研究

为建设福建电网广域测量系统,对数据规模进行了分析;针对系统海量和快速数据处理能力的需求,对PI实时动态数据库的特性进行分析;研究利用PI实时数据库提升福建电网WAMS整体性能的方案。     

竞价上网背景下的火电厂SIS系统构建及应用

结合竞价上网背景下火电厂SIS系统建设问题,介绍SIS系统的结构、核心数据库的特点及选型策略,结合河北西柏坡发电有限责任公司应用实例,说明SIS系统可实现海量数据的收集、存储和处理,提高电厂技术经济效益。     

基于大数据平台的电力营销信息化建设分析

针对传统电力营销存在的电力数据深度分析和发掘能力不足、未涉及数据关联分析等问题,提出了基于大数据平台的营销信息化建设规划。以电力营销系统的海量电力数据为依据,充分挖掘电力数据中有价值的信息,实现业务趋势预测、营销策略制订等,在此基础上有针对性地优化营销方式,改善服务模式。营销信息化包括基于大数据平台的全方位服务体系、基于移动互联网的智能营销服务和大数据平台的技术架构。基于大数据平台的营销信息化建设将增强营销相关领域的数据分析和数据挖掘能力,从而提高营销业务的服务能力和服务质量。     

大型关系数据库性能优化研究概述

随着广东电网公司信息化建设的发展,大型关系数据库得到了十分广泛的应用,但业务运行所必需的数据库性能优化水平却显得相对滞后,体现为:硬件配置较高而性能水平低下,性能随着业务数据量的增长而急剧下降等.目前,针对大型数据库的性能优化专题技术研究虽然很多,但缺乏专门针对电网公司应用系统的数据库性能优化研究.为此,以广东电网公司内的信息系统为研究对象,对大型关系数据库的性能优化问题做了全面深入的研究,并给出了成功的实施案例,最后对广东电网公司应用系统的数据库性能优化提出了规范化的建议.     

多核环境下Key—Value数据库性能分析与优化

在面对数据库高并发读写、高可扩展性和高可用性、海量数据的高效率存储和访问的需求下。传统的关系数据库显得力不从心,基于Key—Value的数据库应运而生。针对Key—Value数据库产品Memcached在单核、多核环境下的压力测试结果,在同种。隋况下多线程性能高于单线程、多实例性能高于单实例并充分利用系统资源。通过构建多核、多线程的Key—Value系统满足当前海量数据高效率存储和访问的需求。     

电网业务系统数据库审计技术研究与应用

随着信息化建设的飞速发展,数据库对电网业务中的各业务系统影响越来越大,随着数据库数量的不断增加,数据的防篡改及防盗窃问题越来越引起用户的关注。文章根据电网信息化平台中数据库审计系统的特点及实现方式,深入研究该系统与电网业务系统之间的集成技术,应用效果表明该技术能够有效地实现与电网信息化平台的紧密融合,确保电网各业务系统数据库的安全可靠,为电网的信息化运营提供强有力的安全保障。     

电网调控集群分布式实时数据库的设计与关键技术

为解决电网调度控制系统大规模实时数据的处理性能问题,设计了一种集群分布式实时数据库,通过分布式技术实现海量数据存储,并使用集群技术实现数据的统一访问和管理。对集群分布式实时库架构及所使用的分布式存储技术、分布式数据定位技术和分布式访问技术进行了讨论,解决了调度控制系统实时数据的灵活分片、分布式存储和快速定位问题。最后通过测试和现场运行验证了集群分布式实时数据库能在确保系统高可靠性的条件下,实现实时数据的高性能访问。     

基于云计算的用电信息采集系统性能提升关键技术研究及应用

随着智能电网建设的开展,不断增长的海量数据使得传统的Oracle数据库无法满足当前用电信息采集系统的需要。基于云计算技术设计了一个智能电网的用电信息采集系统,利用数据存储环境实现对采集前置机集群获取的大规模用电信息的高吞吐写入,利用并行ETL实现与传统应用之间数据的可靠共享,在云计算环境中实现复杂查询和分析计算并高效运行。实验表明,该系统相对于传统关系型数据库集群方案,具有明显的性能优势。