基于服务型特征，诚心求经，互利共嬴

2012年3月，美国奥巴马政府发布了“大数据研究和发展倡议”，正式启动“大数据发展计划”。随着信息技术和互联网技术的广泛应用，体现社会进步的同时，注重智能配用电发展的方向。2013年3月，中国电机工程学会信息化专委会发布了“中国电力大数据发展白皮书（2013年）”，报告指出了电力大数据3“V”特征和3“E”内涵。3“V”特征概括为体量大（Volume）、类型多（Variety）、速度快（Velocity）和真实性（Veracity）。3“E”内涵概念为数据即能量（Energy）、数据即互交（Exchange）和数据即共情（Empathy）的电力大数据价值。

对智能配用电大数据应用导向技术架构进行了研究。从智能配用电技术架构的结构层次上分析，如何设计开放、创新应用全面、基础架构灵活，不断适应社会环境、满足电力需求、有效管理新形势、新任务和新要求的大数据技术是亟需进一步深入研究的重点领域。就电力大数据价值的内涵而言，如何选定直击要害的技术选型能够可以精准分析应用，实现“用数据决策”、“用数据管理”、“用数据服务”为科学决策提供有力支撑，无疑是非常关键的。因为关键是难以统一有效的数据源。与此同时是，智能配用电大数据多源异构，即使是同步又或是异步依然是电力大数据技术的难题，所以还是没有得到很好的解决。毋庸置疑的是，如何统一信息来源的大数据采集技术，应用电力大数据集成融合技术是我们研究的优先主题。值得注意的是，如何有效把握大数据的安全控制能够可以稳步地递进向上服务，实现电力大数据价值取向的效益最大化等问题，所以智能配用电大数据技术的应用研究，需我们要作出重点安排。

一、配用电大数据现状

随着业务的发展，智能配用电大数据的问题与日俱增，电力大数据信息中心所面临的压力和挑战也越来越大：业务的不断调整和改变让数据中心总体架构面临极大的压力、有限的物理空间让数据中心扩展性和灵活性有所限制、虚拟化的欠缺让数据中心资源调配能力有限、复杂多变的异构环境让数据中心管理效率异常低下、高居不下的耗电量让数据中心能源成本迅速上升。这些问题与挑战让数据中心管理者迫切需要对数据中心进行整合和升级。通过有效的整合让传统数据中心升级成为一个智能化、自动化、高效化的智能配用电大数据中心。

二、可靠性问题

供电可靠性是数据中心安全性的重要保障，随着以信息技术为支撑的新业务的不断涌现，教育行业数据中心对供电可靠性的要求大大提升。在数据中心领域，动力平台的可用性指标分别高于数据中心的可用性指标和整个网络系统的可用性指标，因此，对动力平台的关注理应放到最核心的位置。比如冗余方式发生了变化，供电系统就应当做出相应改变。刀片服务器以及虚拟化的应用，使高热密度问题凸显，数据中心环境更加恶劣，制冷模式就也需要做出改变。

三、节能降耗问题

配用电数据信息中心建设的加速，导致的最直接后果就是能源消耗量的急剧攀升。在当前全球能源紧张的大背景下，节能降耗是整个大数据行业的大趋势。对于电力企业本身而言，能耗的急剧增长大大提升了配用电数据信息中心的运行成本，数据信息中心的节能和能效改善已成为整个行业的迫切要求。

四、扩容问题

随着业务量的不断扩大，配用电IT系统基础配套应用日益增长，服务器规模变得日益庞大，带来了高能耗、数据信息中心空间紧张、IT 基础设施预算紧张等问题。同时，数据中心动力平台的匹配性却不够，要么利用率低，资源浪费严重；要么供电与制冷明显不足，影响数据信息中心可用性。简言之，动力系统对核心设备供电或者制冷需求的反映不够灵敏。

五、管理与服务问题

智能配用电大数据是一个庞大而复杂的系统，这些系统是一个有机的整体，牵一发而动全身，运行可靠性的发挥有赖于每个设备的正常运行，有赖于这些设备的协调一致，任何一个环节出现故障，都有可能造成巨大损失。因此，对整个系统的管理越来越重要，而难度也越来越大。

分析了智能配用电信息系统运行的体制机制等方面因素。一方面是如何统筹多源信息资源因建设分散造成的“信息孤岛”现象，需要统一健全的业务协同工作机制和协同推进智能配用电大数据规范化的标准体系，着力解决信息资源存在“耦合”IT基础设施问题。另一方面是如何优化配置信息资源，多源异构的信息集成和精准服务型特征的应用平台，一体化管理对接操作系统，能够可以跨业务、跨专业、跨平台保障信息安全的精准管控。故此，提出以下概念。

一：运行机制：层次结构明确需求侧管理（DSM）实现电力大数据价值。体现出大数据进一步共享开放，强调大数据业务协调需求侧响应（DSR），着重服务型特征驱动的社会经济发展体系运行机制。

二：体系支撑：智能配用电大数据应用导向，基于组织保障标准规范和统一运维信息安全的体系支撑，提供稳定的社会组织安全体制保障，实现电力大数据的社会效益最大化等。

三：平台结构：五层递进结构分为基础设施层、数据整合层、数据控制层、数据业务层和数据展现层。其中，电力大数据平台立足于集约化的IT基础设施层，为大数据信息整合层提供统一信息来源支撑；大数据集成平台基于统一信息来源的数据采集库，有效提取和分析处理提供大数据控制层支撑跨专业信息的应用；大数据应用平台是跨专业信息业务的应用确定价值取向，体现出电力大数据价值的有效提供，支撑大数据发布层的社会效益最大化的综合性服务。

针对以上所述问题，提出智能配用电大数据应用导向技术架构的创新型解决方案。探讨该解决方案具有高可用性、高节能性、高灵活性、高可维护性等四大特点，能够可以帮助需求侧响应（DSR）的行业客户解决大数据建设与应用的难题，满足需求侧管理（DSM）过程中对智能配用电安全、节能环保等方面日益增长的应用需求。研究智能配用电大数据应用导向技术架构的关键技术，具体包括：

①智能配用电大数据资源信息及获取技术；

②智能配用电大数据多源集成及融合技术；

③智能配用电大数据资产属性及管理技术；

④智能配用电应用导向及大数据服务技术；

 

期望贵公司的技术老师，能够提出以上信息技术存在薄弱环节的重点领域。因为，我对互联网技术不懂，这不是我的专业。搞笑的是，我们明知是跨专业平台技术的发展趋势，而在我们系统内却很少有互联网技术的专业人才。

由于本人写作不理想，也只有这水平了，有不足之外，敬请批评指点。谢谢！