面向智能電網(wǎng)云存儲的容錯存儲技術(shù)研究.pdf

1、隨著智能電網(wǎng)建設(shè)的不斷發(fā)展，系統(tǒng)中采集點越來越多。一個中等規(guī)模地區(qū)的采集量可以達(dá)到2萬至10萬條記錄，而一個大型地區(qū)未來面臨50萬至100萬條記錄的數(shù)據(jù)采集規(guī)模，一個地區(qū)一年的數(shù)據(jù)存儲規(guī)模將從目前的GB級擴(kuò)大到TB級，智能電網(wǎng)要求對這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行可靠存儲。云存儲系統(tǒng)為智能電網(wǎng)海量數(shù)據(jù)提出了解決方案，本文提出了面向智能電網(wǎng)的云存儲系統(tǒng)，并完成一下幾個方面的工作。
　　(1)本文分析了智能電網(wǎng)面臨的問題，研究了云存儲系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，在面向

2、智能電網(wǎng)云存儲系統(tǒng)中，設(shè)計了基于CRS容錯存儲算法，提出將量測系統(tǒng)采集過來的數(shù)據(jù)，經(jīng)過CIM建模，統(tǒng)一存儲到云存儲系統(tǒng)中，運用CRS容錯能力強(qiáng)，空間利用率高，可擴(kuò)展性好等優(yōu)點，提高云存儲系統(tǒng)的空間利用率和數(shù)據(jù)可靠性。
　　(2)研究分析了CRS編譯碼過程，將CRS編碼過程中有限域GF(2w)上的乘法操作轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制矩陣的異或操作，簡化了操作步驟，提出了HGA算法，優(yōu)化計算路徑，提高編碼性能。同時利用云存儲系統(tǒng)中的MapReduce

3、編程框架對CRS編譯碼經(jīng)行并行化操作，提高CRS編譯碼效率，滿足海量信息并行化存儲的需求。
　　(3)提出了基于多因素數(shù)據(jù)放置算法，從節(jié)點的可信度、網(wǎng)絡(luò)存儲距離以及相對負(fù)載三個因素綜合決定數(shù)據(jù)放置節(jié)點，因為智能電網(wǎng)存儲數(shù)據(jù)時云存儲系統(tǒng)對數(shù)據(jù)節(jié)點可靠性有一定的可信度要求，節(jié)點的存儲距離影響數(shù)據(jù)的存儲和讀取，同時負(fù)載均衡也是判斷整個集群性能的重要指標(biāo)，使云存儲系統(tǒng)具有較高的容錯性和較小的訪問延遲，降低同一數(shù)據(jù)對象多個數(shù)據(jù)塊同時失效的概