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基于數據庫管理的D5000系統數據管理技術(shù)
基于數據庫管理的D5000系統數據管理技術(shù)
引言
以特高壓、三華聯(lián)網(wǎng)[1]為代表的智能電網(wǎng)飛速發(fā)展，國家電網(wǎng)公司集約化、扁平化管理[2]的快速推進(jìn)，計算機、通信技術(shù)的長(cháng)足進(jìn)步[3—5]，推動(dòng)了智能電網(wǎng)調度控制系統（簡(jiǎn)稱(chēng)“D5000系統”）的研發(fā)和推廣。
D5000系統體系架構，橫向上將原來(lái)多套獨立系統集成為分布在Ⅰ/Ⅱ/Ⅲ區的四大類(lèi)應用，縱向上貫穿各級調度[6]。原各個(gè)孤立系統的數據管理技術(shù)無(wú)法適應這種架構。各級調度間信息共享，需要信息安全保障，原孤立系統數據管理不具備這樣的功能。橫向集成、縱向貫通的體系架構要求全局信息的支撐能力提升;數據規模急劇增加，原有孤立系統的數據管理無(wú)法應對這種數據規模，也無(wú)法達到應用協(xié)同所需的效率。因而亟需開(kāi)發(fā)適應D5000系統需求的數據管理技術(shù)。
D5000系統數據管理基于面向服務(wù)的總線(xiàn)，借助安全防護技術(shù)，包含實(shí)時(shí)數據庫（簡(jiǎn)稱(chēng)實(shí)時(shí)庫）、商用關(guān)系數據庫（簡(jiǎn)稱(chēng)商用庫）、時(shí)間序列內存庫（簡(jiǎn)稱(chēng)時(shí)序內存庫）、時(shí)間序列文件庫（簡(jiǎn)稱(chēng)時(shí)序文件庫）和集中管理文件幾類(lèi)數據服務(wù)。
文獻[7]提出基于商用庫的數據中心，將各種數據轉換到數據中心，實(shí)現多套系統信息共享，該方式中間環(huán)節多，維護工作量大，定制性強，是早期缺乏統一平臺的數據共享方式。文獻[8—10]提出了通過(guò)資源集中、虛擬化、HBase等云技術(shù)的信息中心方案;文獻中將大機虛擬化成小機的方式和D5000系統將多臺服務(wù)器協(xié)作出一臺大機工作效能的研究方向思路不同;文獻 中提 到 的 基 于 “關(guān) 鍵 字—數 值”（Key—Value）的HBase，其性能無(wú)法滿(mǎn)足D5000系統實(shí)時(shí)處理、在線(xiàn)計算的要求，無(wú)法進(jìn)行多條件檢索和聯(lián)合查詢(xún);文獻中提到的Map/Reduce并行處理方式，須借助于文件交換，處理批處理任務(wù)，難以滿(mǎn)足以信息實(shí)時(shí)處理為主的D5000系統。文獻[11]將商 用 庫 封 裝 成 電 力 市 場(chǎng) 數 據 管 理 平 臺。文 獻[12—13]介紹了采用拼接方式構建的模型管理平臺;文獻[14—15]介紹了生產(chǎn)控制大區與管理信息大區內、外數據平臺間的數據采集、存儲、交換、共享、加工等方面的研究?jì)热?文獻[16]對變電站數據中心進(jìn)行了研究;但文獻[11—16]均不涉及底層數據管理研究，而是數據管理之上數據使用層面的研究。文獻[17]實(shí)現了參照公共信息模型（CIM）的對象實(shí)時(shí)庫原型，但工程化考慮不足，文獻提供的性能數據無(wú)法滿(mǎn)足電網(wǎng)調度控制系統要求。文獻[18]介紹了一種層次性實(shí)時(shí)庫，其實(shí)現方式采用了和本文所提實(shí)時(shí)庫不同的技術(shù)路線(xiàn)。文獻[19]介紹了一種可擴展標記語(yǔ)言（XML）數據庫，但性能不高，未見(jiàn)工程應用。文獻[17—19]中的實(shí)時(shí)庫均不支持橫向集成、縱向貫通架構。文獻[20]介紹了D5000系統實(shí)時(shí)庫的部分技術(shù)。文獻[21]是D5000系統實(shí)時(shí)庫技術(shù)基礎上的深化研究。文獻[22]研究了電廠(chǎng)監控系統使用時(shí)序庫的方法、時(shí)序庫在電網(wǎng)廣域測量系統（WAMS）中的使用[23]、時(shí)序庫的備份方式[24]，但均未涉及時(shí)序內存庫、時(shí)序文件庫實(shí)現技術(shù)。
Google設計了基于GFS（Google file system）的分布式存儲系統BigTable[25]，為用戶(hù)提供簡(jiǎn)單的數據服務(wù)，客戶(hù)可以動(dòng)態(tài)控制數據的分布和格式。
BigTable以行名、列名、時(shí)間戳建立索引，適用于特定的應用環(huán)境。
Amazon提供了基于Dynamo基礎存儲架構的簡(jiǎn)單存儲服務(wù) （simple storage service，S3）[26]，它以“桶”為容器、通過(guò)“鍵”查找“對象”，提供簡(jiǎn)單、易用、低成本的數據管理方式。這兩種數據管理方式較好地適應了非結構化數據的特點(diǎn)，都能管理PB級別的數據，具備良好的可擴展性，能夠很好地適用于電子商務(wù)、信息分析等數據量特別龐大，數據處理較為簡(jiǎn)單，對響應速度要求不高的業(yè)務(wù)。
其 他 的 非 結 構 化 數 據 平 臺 諸 如Yahoo的PNUTS[27]、阿 里 云 的 開(kāi) 放 數 據 處 理 服 務(wù)（ODPS）[28]等均具有類(lèi)似特點(diǎn)。然而這些數據存儲管理方式均無(wú)法滿(mǎn)足調度控制系統對實(shí)時(shí)性的要求，數據查詢(xún)的靈活性和商用關(guān)系數據庫存在明顯差距，在存儲歷史數據時(shí)也無(wú)法達到時(shí)序文件庫的效率，難以直接應用于以結構化數據使用為主的調度控制系統中。
D5000系統的文件管理是基于服務(wù)總線(xiàn)的大粒度文件集中管理服務(wù)，實(shí)現方式較為簡(jiǎn)潔，本文不詳細介紹。
1 數據庫管理的特點(diǎn)
數據庫管理中的幾種技術(shù)適合于不同的場(chǎng)景，各具特點(diǎn)，同時(shí)也相互協(xié)作配合，相輔相成。
1）實(shí)時(shí)庫實(shí)時(shí)庫提供高速的本地訪(fǎng)問(wèn)接口、遠方服務(wù)訪(fǎng)問(wèn)接口，具有數據定義、存儲、驗證、瀏覽、訪(fǎng)問(wèn)和復制等功能，支持數據關(guān)系描述和檢索，對各種實(shí)時(shí)、在線(xiàn)類(lèi)應用程序提供數據共享和交換手段。實(shí)時(shí)庫中的模型數據來(lái)自商用庫按照應用檢索的視圖。
2）商用庫商用庫具有結構化、完整性和可靠性的特點(diǎn)。在D5000系統中，商用庫主要用于保存對一致性、可靠性要求很高，而對數據讀寫(xiě)效率要求稍低的場(chǎng)景。商用庫管理的數據可分為模型數據和歷史數據，模型數據包括數據字典、系統運行參數、電網(wǎng)設備參數、電網(wǎng)靜態(tài)拓撲連接信息等。歷史數據包括采樣、告警、計劃值、運行數據、考核數據等。
3）時(shí)序內存庫時(shí)序 內 存 庫 用 于 存 儲 諸 如 相 量 測 量 單 元（PMU）動(dòng)態(tài)檢測這類(lèi)高頻變化的時(shí)間序列數據，其性能要遠高于下文介紹的時(shí)序文件庫，常用作時(shí)序文件庫的高速緩存。該數據庫采用共享內存存儲數據，并和時(shí)序文件庫協(xié)作運行，循環(huán)保存一段時(shí)間內的數據，超出時(shí)間范圍的數據將被后續數據覆蓋。WAMS應用下的動(dòng)態(tài)監視、一次調頻、擾動(dòng)識別、低頻振蕩等功能均直接使用時(shí)序內存庫。
4）時(shí)序文件庫時(shí)序文件庫主要用于存儲較長(cháng)時(shí)期的PMU動(dòng)態(tài)監測數據等高頻變化數據，對于故障期間的數據還可永久保存。與穩態(tài)數據相比，動(dòng)態(tài)數據具有異地同步采樣、帶高精度時(shí)標、高密度實(shí)時(shí)傳輸的特點(diǎn)，能精細反映電力系統動(dòng)態(tài)行為過(guò)程，基于動(dòng)態(tài)數據的電網(wǎng)運行動(dòng)態(tài)監視與分析應用讓調度運行部門(mén)具備對電力系統低頻振蕩、短路故障、機組跳閘等電力故障行為進(jìn)行有效監測和事后分析能力。海量數據的高速采集和分析占用較大的傳輸帶寬和存儲空間，時(shí)序文件庫需具備快速壓縮存儲和高效檢索能力。
2 D5000系統對數據庫管理的需求
D5000系統對數據庫管理整體的要求是滿(mǎn)足橫向集成、縱向貫通架構，使用安全、可靠，D5000系統對數據庫管理方式還各有如下要求。
1）D5000系統對實(shí)時(shí)庫的要求在橫向集成、縱向貫通體系架構下，D5000系統的數據規模遠大于孤立系統的數據規模。在線(xiàn)計算、分析、控制需要實(shí)時(shí)庫能夠快速讀寫(xiě)，以適應不斷涌現、不斷完善的各類(lèi)應用。要求支持多態(tài)、多應用、多模式，應用可選擇不同粒度的容器進(jìn)行反演、仿真、分析計算。實(shí)時(shí)庫還可以和多源信息結合，進(jìn)行信息的按需管理[29]。
2）D5000系統對商用庫的要求在D5000平臺對應用廣泛支撐、備用調度建設、省地協(xié)作、地縣一體化的背景下，商用庫管理的數據規模成倍增加，尤其是包括數據采樣在內的歷史數據管理將面臨極大壓力，商用數據庫及其上的服務(wù)需具備足夠的吞吐量應對這樣的數據壓力。所選商用庫還需遵循通用數據庫訪(fǎng)問(wèn)接口標準（DCI）以屏蔽不同廠(chǎng)家數據庫產(chǎn)品的差異。
3）D5000系統對時(shí)序內存庫的要求作為時(shí)序文件庫的高速緩存，時(shí)序內存庫需具備高速批量數據讀寫(xiě)能力，能按照時(shí)間范圍快速讀寫(xiě)單點(diǎn)、多點(diǎn)數據。
4）D5000系統對時(shí)序文件庫的要求電網(wǎng)運行動(dòng)態(tài)監視與分析功能對同步采集數據的時(shí)間分辨率有非常高的要求。以網(wǎng)級調度中心為例，主站系統按照200個(gè)廠(chǎng)站每秒采集50幀PMU數據的規模，測點(diǎn)數量超過(guò)50 000個(gè)，主子站間實(shí)時(shí)數據通信流量超過(guò)40Mbit/s，每小時(shí)的原始數據量超過(guò)36G字節，海量數據存儲和查詢(xún)對數據存儲系統帶來(lái)巨大壓力。采用高效數據壓縮算法存儲電網(wǎng)運行動(dòng)態(tài)數據，在保留電網(wǎng)動(dòng)態(tài)過(guò)程原貌的同時(shí)，減小數據對存儲空間的占用，是動(dòng)態(tài)監視與分析應用建設的關(guān)鍵技術(shù)要求。
3 數據庫管理的體系架構
數據庫 管 理 體 系 架 構 可 分 為4個(gè) 層 次 （見(jiàn)圖1）�；A 設 施 層 包 括 計 算 機 硬 件、安 全 操 作系統�！�1】
在基礎設施之上的是總線(xiàn)層。數據庫管理的設計體 現 了 面 向 服 務(wù) 的 思 想，基 于 面 向 服 務(wù) 架 構（SOA）的總線(xiàn)是數據對外共享和應用集成的基礎，D5000系統的數據服務(wù)在橫向SOA支撐下，貫穿Ⅰ/Ⅱ/Ⅲ區�？v向SOA總線(xiàn)提供上下級系統間數據訪(fǎng)問(wèn)能力。它是數據遠程訪(fǎng)問(wèn)技術(shù)的基礎。安全防護提供總線(xiàn)、數據、應用的整體安全保障機制，具體實(shí)現見(jiàn)4。2節。
實(shí)時(shí)庫、商用庫、時(shí)序內存庫、時(shí)序文件庫在基于SOA的總線(xiàn)基礎上，被封裝成服務(wù)，通過(guò)標準數據庫訪(fǎng)問(wèn)接口[30]對外提供數據庫服務(wù)，數據庫服務(wù)和標準數據庫訪(fǎng)問(wèn)接口共同組成數據服務(wù)層。
4。3至4。6節介紹了D5000系統中各類(lèi)數據庫的部分關(guān)鍵技術(shù)。數據訪(fǎng)問(wèn)層的具體內容詳見(jiàn)第5節。
數據服務(wù)層之上是使用各類(lèi)數據的各類(lèi)應用。
4 數據庫管理關(guān)鍵技術(shù)
數據庫管理相關(guān)技術(shù)很多，限于篇幅，本文僅介紹部分關(guān)鍵技術(shù)。
4。1 數據遠程訪(fǎng)問(wèn)技術(shù)為了實(shí)現上下級調度控制系統的縱向貫通，D5000系統實(shí)現了系統間數據遠程訪(fǎng)問(wèn)的機制（見(jiàn)圖2）。圖2中有A和B兩個(gè)系統，系統A需要訪(fǎng)問(wèn)系統B的數據。具體步驟如下。
步驟1：系統A需將系統B中能提供哪些類(lèi)型的數據注冊到資源表中。
步驟2：系統A中的應用程序調用數據訪(fǎng)問(wèn)接口。
步驟3：數據訪(fǎng)問(wèn)接口會(huì )先通過(guò)遠程資源定位服務(wù)。
步驟4：查詢(xún)資源定位表。
步驟5：通過(guò)遠程資源定位服務(wù)返回的地址信息，通過(guò)SOA總線(xiàn)代理。
步驟6：找到系統B的資源代理。
步驟7：將請求帶到系統B的數據服務(wù)。
步驟8：系統B的數據服務(wù)取到數據后，逐級將結果返回給系統A的數據訪(fǎng)問(wèn)接口，最后返回給調用程序�！�2】
4。2數據訪(fǎng)問(wèn)安全技術(shù)數據訪(fǎng)問(wèn)安全含通信加密與安全標簽兩項技術(shù)。
通信加密通過(guò)數字證書(shū)、隧道配置，及數據預置的方式完成相互間的身份驗證及隧道協(xié)商。建立臨時(shí)隧道時(shí)，通過(guò)自定義的證書(shū)交換協(xié)議完成證書(shū)的交換，并完成雙向認證及密鑰協(xié)商，對數據通信進(jìn)行加密保護。這種加密方式對上層通信完全透明，不涉及上層通信程序的改動(dòng)。
D5000系統建立了安全訪(fǎng)問(wèn)控制策略，對系統中的所有訪(fǎng)問(wèn)者（用戶(hù)、程序等）和所有服務(wù)都分配一個(gè)安全標識，稱(chēng)為標簽。然后通過(guò)電力調度證書(shū)認證（CA）系統，在標簽基礎上進(jìn)行簽名，擴展出一種安全標簽。
D5000系統上下級數據調用中，使用了安全標簽，并按照標簽中的安全策略進(jìn)行數據訪(fǎng)問(wèn)控制。
4。3實(shí)時(shí)庫直接定位技術(shù)實(shí)時(shí)庫直接定位技術(shù)適宜于關(guān)鍵字包含邏輯記錄號的情況，這種技術(shù)用關(guān)鍵字的邏輯記錄號也是物理記錄號（見(jiàn)圖3），記錄按照關(guān)鍵字中包含的記錄號放置，根據關(guān)鍵字查找記錄直接定位，沒(méi)有中間環(huán)節;刪除記錄、插入記錄沒(méi)有記錄移動(dòng)，不會(huì )產(chǎn)生內存拷貝。通過(guò)關(guān)鍵字索引，獲取全表記錄效率可接近緊湊表的效率。設備表和大量定義表均配置成直接定位方式，工程現場(chǎng)使用效率較高�！�3】
4。4商用庫歷史數據管理技術(shù)以天為單位查詢(xún)歷史數據是最為常用的歷史數據訪(fǎng)問(wèn)方式，譬如日曲線(xiàn)、日報表等，在這樣的使用場(chǎng)景下，歷史數據按行存儲比按列存儲具備更高的訪(fǎng)問(wèn)效率。歷史采樣采用了行式存儲方式，在該方式下，列表示采樣時(shí)間，行表示測點(diǎn)（見(jiàn)圖4）�！�4】
以1min遙測采樣為例，1min采樣表每天會(huì )產(chǎn)生三張表名帶日期的表：遙測值表、遙測狀態(tài)表和遙信值表。該表的第一個(gè)列為DATA_ID，是某個(gè)遙測量的關(guān)鍵字;DATA_0_0，DATA_0_1，…，DATA_23_59分別表示每天第0時(shí)0分，0時(shí)1分，…，23時(shí)59分的值，該表每一行記錄可以表示一個(gè)遙測量一天中每一分鐘的值，遙測量個(gè)數與該表記錄行數相同。遙測狀態(tài)表、遙信值表與遙測值表的結構相同，只是表中保存的分別是遙測值的狀態(tài)、遙信值。
歷史數據的行式管理具有如下優(yōu)點(diǎn)：
1）查詢(xún)效率高。查詢(xún)某測點(diǎn)日曲線(xiàn)時(shí)，只需訪(fǎng)問(wèn)1張表的1條記錄即可;查詢(xún)某一歷史時(shí)刻斷面，也只需訪(fǎng)問(wèn)1張表的2列（含關(guān)鍵字列）。
2）便于管理。這種表結構設計對于采樣數據的存儲、歸檔、備份、恢復非常方便。
4。5時(shí)序內存庫批量快速訪(fǎng)問(wèn)技術(shù)時(shí)序內存庫采用SOA，提供服務(wù)端和客戶(hù)端。
如圖5所示，服務(wù)端接收基于PMU的前置應用報文，將數據存儲在本地共享內存中，應用程序通過(guò)調用客戶(hù)端接口訪(fǎng)問(wèn)服務(wù)端數據。在存儲方面，時(shí)序內存庫采用固定時(shí)間長(cháng)度、數據值等間隔、下標直接定位的設計滿(mǎn)足動(dòng)態(tài)信息數據高速、海量、帶時(shí)標特點(diǎn)的高效存儲、檢索要求;同時(shí)，時(shí)序內存庫還提供支持多線(xiàn)程的數據訪(fǎng)問(wèn)及管理接口，充分利用CPU多路多核技術(shù)。這些方法有效地提升了時(shí)序內存庫的快速批量訪(fǎng)問(wèn)效率�！�5】
4。6時(shí)序文件庫壓縮存儲技術(shù)電網(wǎng)運行動(dòng)態(tài)數據的在線(xiàn)無(wú)損壓縮有2個(gè)關(guān)鍵技術(shù)難題：
�、賶嚎s算法須提供較高數據壓縮率支持海量數據存儲要求;②數據在線(xiàn)存儲和查詢(xún)要求壓縮算法在壓縮和解壓過(guò)程中都具有較短的響應時(shí)間。時(shí)序文件庫采用獨特的數據無(wú)損壓縮算法，根據電網(wǎng)動(dòng)態(tài)數據連續變化的特性，結合數據類(lèi)型與數據測量值的變化趨勢進(jìn)行針對性?xún)?yōu)化，在獲得更大的數據壓縮比的同時(shí)保持較高的計算效率。
時(shí)序文件庫采用高速索引與內存映射技術(shù)對壓縮數據段進(jìn)行文件讀寫(xiě)，獲得了較高的數據訪(fǎng)問(wèn)速度，能夠很好地滿(mǎn)足省級以上調度中心的動(dòng)態(tài)數據存儲要求。
5 數據庫訪(fǎng)問(wèn)接口與數據庫維護管理
數據庫訪(fǎng)問(wèn)提供3類(lèi)接口。
1）數據庫本地訪(fǎng)問(wèn)接口：以實(shí)時(shí)庫本地接口為代表，通過(guò)本地訪(fǎng)問(wèn)接口，可將實(shí)時(shí)庫映射到進(jìn)程地址空間，訪(fǎng)問(wèn)實(shí)時(shí)庫就如同訪(fǎng)問(wèn)本地數據一樣高效，沒(méi)有其他方面的開(kāi)銷(xiāo)。各類(lèi)在線(xiàn)應用的處理、分析較多使用了數據庫本地訪(fǎng)問(wèn)接口。
2）數據庫網(wǎng)絡(luò )訪(fǎng)問(wèn)接口：在將數據庫封裝成服務(wù)的基礎上，提供網(wǎng)絡(luò )接口，供D5000系統內部節點(diǎn)訪(fǎng)問(wèn)分布在系統內其他機器上的數據庫。這類(lèi)接口存在網(wǎng)絡(luò )通信、序列化和反序列化的開(kāi)銷(xiāo)，較數據庫本地訪(fǎng)問(wèn)接口效率低，自動(dòng)發(fā)電控制（AGC）等需要多機數據庫的應用和本地沒(méi)有數據庫的工作站使用到了這類(lèi)接口。
3）數據庫遠程訪(fǎng)問(wèn)接口：如4。1節所述，在數據庫封裝成服務(wù)基礎上，通過(guò)通信代理，使用安全防護手段，可實(shí)現系統間的數據庫遠程訪(fǎng)問(wèn)。
在數據庫維護上，隨著(zhù)各級調控機構協(xié)作加強[29，31—32]，原有簡(jiǎn)單數據庫維護方式無(wú)法保證模型共享基礎上的獨立維護和互不干擾，需采用分區域/分用戶(hù)的維護管理方式（見(jiàn)圖6）�！�6】
該維護方式通過(guò)區域、廠(chǎng)站、節點(diǎn)/用戶(hù)、設備之間的多重關(guān)聯(lián)和級聯(lián)組合關(guān)系，結合廣域權限管理，保證數據庫協(xié)作維護管理的安全性和一致性。
6 數據庫容量和性能
在設計上，實(shí)時(shí)庫每張表的最大記錄個(gè)數可以達到1 600萬(wàn)條。商用庫的歷史采樣點(diǎn)個(gè)數設計上沒(méi)有 限 制。時(shí) 序 內 存 庫 和 時(shí) 序 文 件 庫 均 可 支 持10萬(wàn)點(diǎn)的采樣，并可根據需要進(jìn)行擴展。
經(jīng)過(guò)測試，實(shí)時(shí)數據庫直接定位的訪(fǎng)問(wèn)速度不低于200萬(wàn)次/s讀（寫(xiě)）。商用庫能在1~2s之內完成20萬(wàn)個(gè)采樣點(diǎn)的保存，單個(gè)采樣點(diǎn)一天歷史數據的查詢(xún)在16ms以?xún)�。時(shí)序文件庫讀寫(xiě)速度不低于100萬(wàn)條/s數據記錄，時(shí)序內存庫讀寫(xiě)速度不低于300萬(wàn)條/s數據記錄。
無(wú)論D5000系統在容量還是性能上，這幾種數據庫都能很好地滿(mǎn)足系統未來(lái)長(cháng)期運行的需要。
7 結語(yǔ)
以數據庫管理為核心的D5000系統數據管理技術(shù)，橫向上支持應用在Ⅰ/Ⅱ/Ⅲ區集成、擴展，縱向上支持各級調度貫通、協(xié)作，支持各種數據訪(fǎng)問(wèn)方式，滿(mǎn)足各級調度高效協(xié)同運行效率要求。數據管理技術(shù)已成功應用于各級D5000系統。數據管理技術(shù)作為D5000系統核心技術(shù)，有效保障了各級電網(wǎng)調度控制系統安全、穩定、高效運行，為智能電網(wǎng)建設提供了有力的技術(shù)支撐。
隨著(zhù)以集群為方向的D5000系統深化研究的開(kāi)展[33]，為集群服務(wù)的分布式數據管理將成為未來(lái)重要的研究方向，研究?jì)热莅ㄒ韵聨讉�(gè)方面。
1）靈活分布的數據集群化存儲方法需要研究滿(mǎn)足電網(wǎng)業(yè)務(wù)需求、可靈活分布的數據集群化存儲方法，其難點(diǎn)在于如何實(shí)現數據按電網(wǎng)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行分片，將數據合理分布存儲在集群的多個(gè)節點(diǎn)中，為提高集群處理的效率提供數據存儲支撐。
2）數據遷移和冗余互備技術(shù)集群化系統中，節點(diǎn)數量眾多，硬件故障概率較大，需要研究分布式數據的冗余備份技術(shù)，實(shí)現所有分片數據的備份存儲，保證各冗余備份的數據一致性，在節點(diǎn)故障時(shí)仍可提供實(shí)時(shí)數據訪(fǎng)問(wèn)，提高分布式數據的可靠性。
3）高效分布式數據訪(fǎng)問(wèn)技術(shù)需要研究滿(mǎn)足應用性能需求的分布式數據訪(fǎng)問(wèn)技術(shù)，滿(mǎn)足大規模電網(wǎng)數據計算的實(shí)時(shí)性要求，其難點(diǎn)在于如何提供高效的算法，實(shí)現高效的透明分布式數據訪(fǎng)問(wèn)。
隨著(zhù)D5000系統監控范圍的擴大，歷史數據的不斷豐富，已有業(yè)務(wù)的融合與新業(yè)務(wù)的產(chǎn)生，借鑒云計算[3]與大數據處理[4]的思想，參考其他數據平臺[25—28]，進(jìn)行歷史數據挖掘與分析也將是D5000系統數據管理技術(shù)極具潛力的研究方向。
參 考 文 獻
[1]艾琳，王超，陳為化。三華特高壓同步聯(lián)網(wǎng)及其對調度方式的影響[J]。能源技術(shù)經(jīng)濟，2011，23（5）：38—41。