海量数据采集与分析（Massive Data acquisition & Analysis）依托 IBM 在数据处理和分析方面的产品和技术优势，利用时间序列数据处理技术提升数据处理能力，消除配网管理系统的技术瓶颈，并在此基础上进一步集成数据挖掘和分析能力，为业务分析提供辅助决策的功能：

• 海量数据处理：提供基于时间序列技术的数据采集和存储支持，大幅度提升对超大规模配网终端海量数据的处理能力，并为用电数据多维分析提供***的数据访问支持。
• 数据综合分析：针对配网系统规模庞大的历史数据，利用数据挖掘技术，提供负荷预测、状态评估等综合分析和***应用。
• 状态评估模型：建立各种设备监测分析的 KPI 指标，如三相不平衡度、负载率、电压合格率等，提供灵活的规则录入、修改、查询手段，建立状态分析评价规则库。
• 可视化展现：以报表、曲线、饼图、立体图等方式展现综合分析结果、异常设备及分布情况。

IBM 海量数据采集与分析解决方案针对未来规模不断扩大的配网系统，提供***的时间序列数据处理机制，大幅度提升系统的海量数据处理能力，消除系统瓶颈；并集成综合数据挖掘分析及在线预警能力，帮助用户实现对电网运行状态的***分析，降低电网运行风险，提高供电可靠性。

业务挑战

在当前不断建设发展的配电网管理系统(DMS)中，电力企业利用多种通讯技术混合的复杂通讯网络接入了大量的智能终端设备，电网企业通过通讯网络对这些终端设备的运行数据、状态进行采集和监测，以便实时了解用电信息和配电网状况并有序、优化地安排企业生产。

目前，电力企业在通讯网络中混合应用了光纤、CDMA/GPRS、电力载波、无线扩频等多种通讯技术，形成了复杂的异构网络。当通讯网络或终端发生故障时，需要快速诊断并判断故障对象、故障原因，以保障电网安全和供电可靠，而当前复杂异构和规模庞大的通讯网络使故障诊断变得非常困难，使通讯网络维护的人力资源面临很大工作压力，也对电网安全和供电可靠带来了极大威胁。