基于企业级gis的电网资产管理

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时间:2018-03-29

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1、基于企业级GIS的电网资产管理  陈芳 GEEnergy(GE能源集团)  摘要 地理信息系统(GIS)在当前已成为在电力行业核心系统中的一个重要的组成部分。大型电力企业需要的是性能稳定和经过验证的企业级GIS。电力企业级GIS同时也是“智能化电网”的一个重要组成部分。本文重点分析大型电力公司的企业级GIS的关键技术, 以及基于电网资产管理生命周期的电力企业级GIS解决方案, 并介绍了基于GESmallworldGIS平台的工程管理和停电管理。 关键词: 企业级GIS,电力GIS,电网资产管理生命周期,工程管理,停电管理 1      引言GIS(地理信息系统)不仅仅

2、作为一种空间地理的工具使用。当前电力企业对于GIS系统的视角与过去传统的GIS应用有所不同。在过去,GIS主要作为一种地图展示,查询和资产记录的工具。现在,GIS开始作为一个策略性的工具来为企业提供更全面的功能,以确保企业可以更好的服务最终用户,提高效率并更好地管理企业资产。这些功能意味着企业对于空间数据和应用有着更高的要求。更进一步地分析,公用事业行业和电力行业同时也将GIS作为企业整个IT策略系统的主要集成部分。空间数据现在已经被作为主要的企业基础数据。例如,电网公司同时也具有电力通信的功能和资产。企业可以充分利用现有的电力输配电资产,如变电站和现有杆塔设施,来规

3、划和部署电力通信的网络资产。同时,企业也可利用输配电GIS中的数据来为企业其他部门服务,如电力通信部门。这样,企业可以最大限度地利用现存的GIS数据和相关应用。发达的公共事业部门和电力企业用GIS来管理整个电网资产的生命周期,并将它作为一种重要工具引入维护计划(可降低运营性支出)。拥有良好系统架构的企业级GIS电力公司以及对国家大型企事业所依托的物理资产和结构管理都非常重要。本文分析了大型电力公司的企业级GIS的关键技术,和电网资产管理生命周期的电力企业级GIS解决方案,并介绍了基于GESmallworldGIS平台的工程管理和停电管理及案例。2      大型电力公

4、司的企业级GIS的关键技术大型公用事业行业和电力行业对于企业级GIS的需求是显而易见的。这些机构的特点是由其资产分布的跨地域性、业务运作的连续性和服务范围的广泛性所决定的。因此,以下的一些企业级GIS的核心技术和相关技术是这些机构GIS系统能否成功实现的关键。 版本管理和长事务处理大型公用事业、市政和电信行业的资产分布广泛,因此它们一般需要管理海量数据。例如,电力、电信等行业网络和设备资产极其复杂,如果需要很好的记录和管理这些资产,数据库的大小往往可以达到几十GB,几百GB甚至到TB级(即1000GB)以上。这样数目级的数据库一般不可能是只针对企业中单用户使用和维护的

5、,而是对整个机构所有相关部门和人员都可以协同使用的。当机构中大量用户存取数据和开展工作时,因为其工作性质的不同,有些数据工作可以很快完成,但有些设计规划工作可能延续几周、几月甚至更长时间。以上这些需求反映的就是长事务处理。它的主要特点是允许多用户并发访问空间数据库,而且多用户能够维护、合并和管理一个具有层次结构的版本体系。版本管理使得每个工作或工程设计可以在不同的版本中进行。只有版本间相互不同的额外的数据才被储存起来。这样,就可以提供建立和分析可供选择的设计或管理方案的强有力的工具。在设计和方案的选择中,还可以灵活的按照需要建立版本树。在工作完成后,可以方便删除不需要

6、的版本,而且将最终设计和方案更新当前数据库的顶层版本,供企业机构使用。 分布式技术政府部门、市政、公共事业或电力、电信等机构企业往往具有区域层次分布的特点。例如,它们可以由国家级或省级总部、地区中心、市县级层层铺开。因此,机构内GIS用户通常需要使用分布式数据库,不同的地理信息由不同的地区部门维护,而这些数据库之间是通过网络连接。当区域网络间传输速度较慢的情况下,往往会影响工作人员的工作效率。在这种情况下,需要一种科学的分布式系统架构来最大限度保障在不同区域的使用人员高效存取数据库和应用系统。为了适应大型企业或机构的特点,一些GIS产品也提供这方面的解决方案。例如,G

7、ESmallworld提供的高级分布式数据库功能采用先进的缓存机制。它利用一个主服务器,在不同的使用部门由辅服务器存放缓存,缓存存储每个过程的缓冲数据。这样可以让本部门象使用本地数据一样使用远程数据。缓存数据服务器可以及时更新常用数据,使本地和远程数据库保持一致。 企业系统集成和开放的技术全世界的公用事业公司面对增加的竞争压力,迫使他们以低成本获得更多的生产力。这将促使机构企业集成商业流程,以便他们可从不同的数据库和系统中访问信息,例如有关新计划数据,也可用于产品的设计。除非集成关键系统,否则尽量用最小的冗余保证实施基本目标,例如数据一致性、集成完整

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