源全过程管理及跨区消纳等问题，难以实现全息共享。为此提出采用融合数据中台、业务中台的“双中台”技术来设计用电信息采集系统，构建综合用电信息采集系统（Integrated Electric Information Acquisition System，IEIAS）。该系统在物理采集层解决多信息流采集、设备即插即用的问题，在信息层解决互联共享的问题，最终实现信息与物理系统的深度融合，实现数据整合与共享，快速累积资源，有效控制资源的重复与浪费，满足信息跨企业、跨业务的全网协同与共享要求。
具。数据中台实施过程如图1所示，首先，进行数据调研，包括业务调研和需求分析；其次，进行数据域的划分，按照维度建模理论，构建总线矩阵、抽象业务过程维度和建立指标体系；最后，使用oneData体系工具完成指标规范定义和模型设计。
1. 䈳⹄2. 3. 㓯⸙5. 㿴㤳ѹ4. ⺞㔏䇑ḷ1 综合用电信息采集系统
1.1 系统设计思路
用电信息采集系统自2009年初建至今，已形成了一个大型的物理信息采集网络，它的系统框架分为采集设备层、通信信道层、主站层
[8]
6. 㓶⁑䇮䇑8. 䜘㖢7. ≷⁑䇮䇑。采集设备
层由各类单、三相表、采集终端组成；通信信道层由采集终端下行RS485、电力线载波及上行光纤专网、GPRS/CDMA无线公网组成；主站层由前置采集平台和营销采集业务系统组成。为保证系统的信息安全，从下到上采用“烟囱式”垂直信息传输方式，采集信道及数据信息专网专用，难以实现数据信息在用户、电网企业、供应商和社会服务之间共享。
为解决上述问题，本文提出综合用电信息采集系统设计思路，基于阿里巴巴的“中台战略”思想和大数据实践方式[9]，结合智能电网的需求，设计融合数据中台和业务中台的双中台技术方案，即“双中台”架构。在物理采集层进行信息流的梳理、标准化接口的研究，解决多信息流采集、设备即插即用的问题；在信息层进行数据融合、数据治理，解决互联共享的问题，在系统上实现信息和物理的深度融合，通过“双中台”相互协作，统一上层业务访问接口，达到系统应用可扩展、业务组件即插即用的目的，形成“人–物–企–服务”于一网的共享服务平台。
综合用电信息采集系统双中台的实施按照“三one体系”的步骤建设，即oneData（统一数据）、
[10]oneEntity（统一实体）、oneService（统一服务）。
图1 数据中台实施过程
Fig.1 Data middle platform implementation process
数据中台使用元数据管理数据，元数据是数据加工、模型设计、数据质量、数据资产化管理的基 础，用来支撑用电量、设备故障统计结果、历史负荷曲线等数据的归类及读写。在数据中台中，元数据通过数据梳理及数据字典的建立，可使物理采集层逐渐统一设备访问接口和信息访问规范，满足智能充电桩、控制终端、能源路由设备、随器计量设备、状态监测设备、水、燃气测量类等多样化智能设备的即插即用。
业务中台提供前端应用所需服务，通过前端应用系统对接市场需求，持续沉淀业务组件，在oneService标准下实现应用系统或组件的即插即用。它的实施根据行业特征设计，首先针对用电信息采集系统前端应用系统进行横向业务分析，确定所有业务所需基本活动及支持性活动，再采用价值链分析法进行业务领域设计及业务流程设计，最终抽象出模型、规则和协议并建立业务实施标准和管控标准。
数据中台和业务中台之间采用服务分级组件化和服务化组装方式，包括API as Service、Product as Service、Solution as Service 3个阶段。数据中台通过最基础的元数据组件API给业务中台提供数据支撑，即通过元数据组件API组装成业务中台业务组件API，再通过业务组件API组装成各种面向客
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电力信息通信其中oneData体系是数据整合及管理的方法体系和工具，包括数据模型设计和数据资产管理。针对综合用电信息采集系统数据中台的建立，抽象并规范各类数据接口，构建统一、规范、可共享的全域数据体系，oneData体系提供了一套完整的体系和工
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户的综合性服务组件API（API as Service），最终组装成应用系统（Product as Service），完成数据→业务→系统的支撑。而从业务中台到数据中台是数据持续沉淀的过程，当前端应用系统需求与业务中台共性需求不一致时，这种需求就可能持续沉淀到业务中台，沉淀的业务数据进入到数据中台进行体系化的加工，再以服务化元数据组件API的方式支撑业务中台，最终满足前端应用系统的需求。同时前端应用系统产生的新业务数据最终又流转到数据中台，形成数据闭环，完成系统→业务→数据→业务→系统的数据沉淀过程。通过持续的业务需求沉淀，使数据中台更好支撑业务中台。应用系统业务流通过服务化组件隔离与协作，每个服务化组件的多个分级组件API之间形成多个业务活动，这些业务活动在业务中台和数据中台之间形成信息交互流程，即每访问一次组件API，完成一次或多次信息交互。故双中台之间相互促进，数据中台支撑业务中台服务，业务中台持续沉淀数据中台。业务中台侧重业务系统，由业务组件构成，其核心技术是分布式系统和多中心分布式业务计算框架；数据中台侧重数据服务，实现数据的建模和分析，挖掘有价值的数据，其核心技术为元数据。1.2 系统优势
采用“双中台”架构的综合用电信息采集系统具有如下优势。
1）使用“双中台”架构，统一数据、实体、服务接口，打破“烟囱式”的信息传输方式，实现数据、业务、技术跨领域共享与协调。
2）满足终端设备“即插即用”需求
[11]
[12]
Physical System，CPS）下中低压配用电侧的物
理与信息融合的数据采集系统，其架构如图2所示。系统由设备感知层、采集及通信网络层和系统应用及服务层组成，各层之间由下向上互为支撑，形成了一个可全景全态感知的用电信息物理融合系统。
1）设备感知层用来采集多信息流数据，包括设备信息、运行状态、用能信息、发电量、输配电关口数据、电网质量及故障数据。层内设备包含计量计费、状态监控、采集终端类、能源控制类设备，不仅覆盖末端感知的温湿度、感光度、浸水、振动等参数测量的传感设备，还覆盖需求侧响应的负荷开关（家电控制）、源储协调的控制开关、随器计量设备、水热计量设备。
2）采集及通信网络层主要是采集设备感知层数据，主动上报或被主站操控，是系统和感知设备的信息中转站。该层在物理上是信道媒介转换器，在信息传输上是协议的转换器、临时存储器。主要采集设备有集中器、专变终端、移动终端、电脑等，其次是因末梢采集产生的新设备，如智能表箱采集终端、分支终端、售电终端等。采集及通信网络层具有通信方式多样化、触发通信高频化及处理并发化等特点。
3）系统应用及服务层整合多信息流数据，建立数据中台和业务中台的“双中台”模式，形成集数据聚类、共享、交易、高效应用和增值服务为一体的应用共享服务平台。省、市、县级营销系统、电能质量在线监测系统、运维管理系统、智能能量管理系统[13]及EMS家族
[14]
电力信息通信和零售电系统等通过“双中台”协
商使用和投放资源，避免重复进行数据采集、开发，实现资源及技术的共享，即一次采集分析和开发满足多前端系统的使用。
，实现新
设备快速入网，如系统主动扫描新设备，同时新设备也会竞争上报设备信息，通过系统鉴权后，设备注册登录系统。
3）数据中台的建立使得数据的获取和处理能力增强，促进了用户画像、电量现货交易、负荷预测、有序用电等增值服务的快速发展。
4）促进新通信技术的应用，提高了通信速率和网络并发能力，满足实时高频数据采集的要求，如5G通信技术的应用。
3 综合用电采集信息模型及数据资产管理
采用“双中台”架构的元数据技术管理方式设计采集数据的信息模型及数据资产管理模型，实现综合用电信息采集系统物理和信息的深度融合。3.1 采集数据类型
综合用电信息采集系统重点要支持多能流信息采集，信息流按实体对象可以分为：低压集抄数据、大客户集抄数据、关口计量、站所集抄数据、配电网配电质量数据、水气冷热集抄数据及其他类。按数据业务功能可以分为：用电量数据、负荷曲线类数据、用电行为分析类数据、电网运维类数据、状态类数据、设备运行参数类数据、设备档案类数据、客户
2 综合用电信息采集系统物理架构
覆盖“源–网–荷–储”的信息采集，使用综合用电信息采集系统作为信息物理系统（Cyber-
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Fig.2 Architecture for comprehensive electricity information acquisition system
信息、充值记录、厂家信息、站所信息、家用电器能耗数据等。
3.2 数据处理信息模型
数据处理信息模型针对多能流信息进行采集、存储、处理、应用和显示，数据处理信息模型如图3所示。
数据的处理自下而上，由原始感知数据的采集到系统数据存储、清洗、加工、标准化和管理，最后在
前端系统访问展示。以负荷侧响应为例，其流程为：首先进行用电量数据采集和存储，再进行数据的统计分析，然后进行线损计算和负荷预测，最后在应用系统制定用电和零售电价计划并动态全景展示，通过价格激励用户参与负荷侧响应有效实现“削峰填谷”，最终实现“人–物–企–服务”集成于一体。3.3 数据资产管理模型
数据资产管理模型采集的多能流信息形成大数
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务。业务中台开发的业务通过数据交易提供给系统
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数据中台、业务中台为各应用服务系统提供标准接口，物理上通过安全隔离方式、信息访问上通过授权方式保证数据的安全，在此基础上完成共享。应用系统中，营销服务系统、售电服务系统基于用户服务业务，向数据中台映射用户档案计量设备信息，而数据中台为它提供用户的实时计量计费信息；智能家居服务系统基于智慧用电业务、用户服务，关联数据中台用户档案家庭用电设备信息，包括厂家、型号、功率及规格等，数据中台给它提供每个设备的实时耗能状态；其他服务系统包括电能质量在线监测系统、运维管理系统等，数据中台可以提供电网事件记录、电网电压、电流、功率、电压合格率等数据。
图3 数据处理信息模型
Fig.3 Data processing information model
据，在大数据赋能业务的过程中被作为一种资产进行管理，将数据成本投入与应用产生价值之间的投入产出比对标数据价值。故综合用电信息采集系统需在数据采集、存储和治理成本与其应用价值之间进行平衡与决策，放弃没有价值的数据。数据资产价值的评估通过数据资产交易实现，据此设计数据资产管理模型（见图4）。
电力信息通信4 应用实例及关键技术展望
4.1 应用实例
文献[15]对天津市电力公司数据中台的应用成果做了详细介绍，说明数据中台在营配贯通应用中意义重大，但应用局限于数据中台的数据治理和应用上，没有真正实现共享服务。针对综合用电信息采集系统设计思路，在湖北省某单位设计了综合用电信息采集演示系统，对营销系统和零售电系统最典型的客户服务和智慧用电业务进行整合。采用服务分级组件化和服务化组装方式向下分级，客户服务面向客户购电服务、报修服务、账单查询；智慧用电面向智慧家庭实现节能减排。它们最关键的支撑活动包括用户管控、设备管控、电量结算、数据采集、停复电管控，将此基础活动组件化并进行数据业务上的安全隔离，建立业务中台模型。在数据中台基于元数据建立用户档案数据仓库、设备档案及拓扑网络数据仓库、用电量数据统计。通过双中台共享业务组件和共享数据库，营销系统和零售电系统只需按业务流需求通过组件API组装完成服务及系统。通过演示系统的实现，在系统有新的应用需求时，可针对业务需求进行快速应用开发，提高了系统服务效率，并节省开发成本和数据治理成本，达到了数据及服务共享的要求。
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Fig.4 Data asset management model
1）数据中台面向业务需求，授权数据服务商将原始数据按照数据处理信息模型进行数据治理，将加工后的标准数据类库及数据模型植入中台仓库，再进行数据交易。
2）业务中台由业务服务商通过数据交易，在数据中台获取数据类库及数据模型的使用权来开发业
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4.2 关键技术展望
双中台技术的应用是一个持续改进和长期建设的过程，基于双中台技术架构实现综合用电信息系统与物理系统的深度融合，将主要体现在以下关键技术的提升。
1）系统与设备的接口统一。目前用电信息采集系统虽定义了整套技术规范和协议，但标准接口不明确，可扩展性不足，有很强的领域局限性。主要体现在：①因规范理解差异，厂家设备功能设计和操作灵活度上不尽相同，使传感设备和采集设备匹配不够而导致数据集抄失败率高；②通信模块组网因技术方案各异，在组网协调上有差异致使厂家之间模块不可互通：③新增设备入网需从上至下扩展协议，成本较大且周期长，进而影响入网。因此，接口访问可借鉴OpenApi
[16]
5 结语
未来智能电网发展要求泛在物联、信息物理深度融合，需解决信息互联共享、设备即插即用等问题。综合用电信息采集系统从物理层统一系统和设备接口解决设备即插即用等问题，在信息层采用“双中台”架构技术，建立采集信息模型及数据资产管理模型，形成数据的共享平台。通过综合用电信息采集演示系统的设计验证，“双中台”技术方案将是实现信息资源与技术互联共享、支撑多能流信息采集的可行方案，对未来营配贯通的持续改进有很好的借鉴意义。
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及领域专用语言（Domain
[17]
Specific Language，DSL）的接口。
来描述取数需求，由数
据服务层开始自上而下分层设计，完善系统与设备
2）提升通信并发能力。现有通信网络下行45.6%使用载波，上行97.8%使用无线公网GPRS/ 2G/4G，通信速率低，很难支撑分钟级高频并发的计量数据、负荷曲线及冻结数据的采集。因此，采集设备在提高处理能力的基础上，上行采用5G通信技术和IPv6，适应全网设备数据采集，速度可达 50 Mbit/s[18]，特别是增强移动带宽，速率在广域覆盖下可达100 Mbit/s
[19]
电力信息通信。下行使用HPLC、蓝牙、NB-
IoT等通信技术，提高通信速度且免接线入网，满足分布式设备即插即用的要求。
3）在线质量检测。大量分布式设备的即时接入接出、设备故障等，系统应能及时响应并检测预警，自适应有序充电方案的选择、组网路由选择、重建网络拓扑等要求。通过末梢设备计量自检测、故障自检测、RFID全生命周期监测等智能设备，为系统故障预警、质量评价分析提供信息。
4）应用系统服务组件化。目前应用系统大部分采用垂直信息传输方式，在设备组网、数据采集及数据处理、业务构建上成系统，存在资源重复布局、开发周期长、运营维护成本高的问题。在元数据规范化推进下，以组件API为基础，分级实现服务组件化，可逐步满足应用系统在线快速组装业务或服务、在线自动化测试、在线部署并发布应用系统。
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编辑 张钦芝
收稿日期：2020-12-28
作者简介：
李帆（1982–），男，高级工程师，从事电能计量和信息采集技术测试研究工作；
唐登平（1968–），男，高级工程师，从事电能计量、电气信息检测技术研究工作；
魏伟（19–），男，高级工程师，从事智
李帆
能电网技术、数字化电能计量系统、用电信息
采集技术、设备状态评估研究工作；
余鹤（1984–），男，高级工程师（教授级），从事电能计量、用电信息采集技术方面的研究工作；
王岳平（1982–），女，高级工程师，通信作者，从事智能电表研发、用电信息采集系统设备质量评测工作，yueping.wang@holley.cn；
李文周（1965–），男，高级工程师，从事用电信息采集系统、智能电表及采集终端类研究及开发等工作。
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