基于大数据平台的电力系统灾变智慧教学研究

来源:用户上传      作者:杨洪明　张群

　　摘 要：近年来信息技术的快速发展不断推动着信息化教育的进程，云教育大数据平台已成为目前和未来教学的基石和工具。为培养电气工程学科应用型人才，以信息化教育改革为契机，针对现有的教学模式存在的问题将智慧教育和大数据平台有机融合，构建一个基于电力系统大数据智慧教育平台，并基于平台基础上提出了三种创新智慧教学模式。
　　关键词：大数据平台;智慧教育;电力系统灾变教学
　　随着互联网技术的快速发展，云计算、泛在互联网、区块链技术的迅速普及，极大推动了教育领域的创新改革，以信息化驱动现代化教育教学模式已经上升到国家策略的高度。目前高校存在多种新型的教学模式，例如慕课、翻转课堂等[1～3]。他们共同的特点就是借助信息化教育环境，探索技术与教学的深度融合，让教学更加智慧。智能终端的普及和现代通讯技术的快速发展，让我们每个人都成为了互联网中的一分子，互联网时代正在迈向泛互联网时代。
　　云计算技术让各种数据和社交信息的存储变得简单，大数据系统在物联网和因特网的贯通中诞生，为现实课题实现智慧教育提供了重要支撑，因此智慧教育在信息化技术在校园课堂中高度利用的必然产物，它赋予了比传统教育更为丰富的内涵和教学手段[4]。教育信息化的不断发展，不仅给我们老师带来了全新的教育形式也给同学们带来了不一样的学习方式，这无疑促进教育改革。与传统教育知识灌输教育理论不同，智慧教育以数字资源为核心载体，更加注重学习者参与教育过程的师生互动。学生不再仅仅是知识的被动接收者，也是问题的主动发现者和解决方法的探索者。由于智慧教学模式尤其注重学生的自主能力和合作能力，所以智慧教学模式能大大提高学生的学习效率。
　　1 基于大数据平台云教育的优势
　　云教育将现代云计算技术有机的融入教育教学当中，充分利用云计算技术大规模、扩展性、可靠性、虚拟性等特征。大数据平台通过整合高校数据资源库，通过云计算对各种教育资源进行智能分类，为学习者提供丰富的教学资源。云教育大数据平台和传统的教学模式相比，有以下几個方面的优势。一是大数据平台可以利用计算能力根据学习者学习习惯智能匹配教学资源，帮助学习者制订学习计划等。二是云教育大数据平台通过与互联网的连接给学生提供一个虚拟的课堂学习环境;与其他现实学习环境相比，该平台具有软件多、资源丰富、互动频繁等优势。三是学习成果可以互相充分利用、平等共享，现在每个人都是一个自媒体，学习者可以利用平台及时上传自己的Word、PPT、音频等学习资源，达到和学习伙伴深度互动的目的。
　　2 大数据平台对电力系统灾害智慧教育的推动作用
　　大数据平台对电力系统灾害智慧教育有很大的促进作用，电力系统灾害认知课程主要是帮助学生了解何种极端气象灾害环境会对电力系统产生什么样的影响和后果以及电力系统是采取什么样的应对措施去解决各种复杂极端气象条件对电网造成的影响。学生对电力系统灾害情况的理解都来自老师的简单口头描述，因此学生对这方面的知识的印象不会很深刻。采用大数据分析平台直观为学生演示各种气象灾害条件对电力系统造成的各种影响，例如风机大面积脱网、电网潮流影响等。之后加上老师介绍在极端气象条件下电力系统灾害机理，学生不仅能直观的了解到不同气象条件会对电力系统产生什么样的故障，同时也能深刻理解电力系统发生故障的本质原因。老师和学生也可以上传各种关于电力系统灾害的学习资料至大数据平台，学生可以从大数据平台上获取学习资料，同时通过学生们的实际操作让学生进一步加深对电力系统灾害的理解。
　　3 电力系统灾害智慧教育大数据平台构建
　　端云协同大数据平台是采用大数据平台架构搭建的智慧教学平台，它由数据集成系统、数据治理系统、平台管理系统三个子系统组成。数据集成系统通过与监测区域内风机、储能电池、光伏逆变器等各种设备信息建立通讯，采集监测区域内各种设备的运行数据并上传至云端。数据治理系统基于分布式存储系统，根据不同数据处理阶段的数据特点分别存储于Hadoop平台、MPP分布式数据库、关系数据库集群，通过配置数据流入和流出规则，控制数据进出大数据平台过程，平台管理子系统通过可视化建模提供多层级结构可视化呈现能力和3D动画实时展示极端灾害下电力系统运行状态的变化情况。
　　3.1 数据集成子系统
　　数据集成子系统作为端云协同大数据平台的基础层，它为大数据平台提供可靠的海量电力数据，该层包括等可控负荷、风力发电机、储能储热设备、光伏发电等一些具有边缘计算能力的终端设备。在万物互联和数据爆炸的环境下，通过分布式边缘终端设备协作完成边缘计算任务，对边缘环境中计算、存储、网络资源的高效分配，以实现任务及数据的动态部署，这种分布式数据处理架构相比传统的集中式数据处理架构能显著提高平台数据处理能力和效率。
　　3.2 数据处理子系统
　　数据处理子系统以关系型数据库MySQL承担对结构化的数据的存储和管理;建立数据仓库来实现对用于结构化数据和元数据的集中存储与管理，利用大数据应用框架Hadoop平台的数据仓库作为传统数据仓库的补充，实现对非结构化数据的存储和管理，并对来自搜索引擎的海量数据查询提供支撑。通过定义数据质量清晰规则，系统执行数据质量规则保障大数据平台数据质量，数据获取过程需将原始数据进行抽取、清洗、合并和装载等操作后生成新数据集提供数据分析使用。同时系统考虑未来的扩展性，为了便于与第三方系统快速对接，构建了数据共享平台体系。平台还兼容基于matlab、python、R语言开发的电力系统优化调度模型，系统能直接对接学生开发的各种算法模型，便于学生进行仿真试验。
　　3.3 平台管理子系统
　　平台管理子系统采用最新的窗口显示技术，提供的显示应具有诸如多窗口显示、滚动画面显示、图像缩放显示。提供区域板块可视化呈现能力，构建了从湖南省（湖南500kV网架结构）-湖南省六大区域-特定地点（邵阳地区电网结构），从大到小、从上到下的多空间尺度，以及包括实时数据和历史数据多时间尺度展示的集成地图电力GIS极端气象下（覆冰、暴风、暴雨等）分析展示系统，提供多层级结构可视化呈现能力，包括电力设备（源-网-荷）设施信息、电网运行状态信息、电力市场信息与交通、电网相关公路街道，以及气象等自然环境信息集中于平台展示。通过3D动画形象的向学生展示在一种或几种极端气象条件下电力系统运行的变换情况，提升学生对电力系统应对极端灾害的措施和方案的理解。 　　4 基于大数据平台的电力系统灾害实践教学模式
　　4.1 基于大数据平台的移动学习模式
　　智慧教育大数据平台目前已和校内多个数据分析平台实现数据交互以及资源共享。课程组老师通过该平台为同学实际演示电力系统在各种极端气象灾害下的不同情况以及多种极端条件同时作用下电力系统的变化情况。学生可以利用课余时间去登陆平台进行自己动手实际操作，提升自己对电力系统灾害相关知识的理解。同时平台还可以接入学生基于matlab、python、R语言等编写的优化算法模型，利用大数据平台分布式计算的特点快速验证模型的正确与否。
　　学生只要在连接互联网的情况下都能够访问平台进行算法程序开发学习，因此在这种独特的优势下，学生的学习时间和程序开发时间不再局限于老师的上課时间，学生可以利用自己的空闲时间连接平台进行开发完成项目。同时学生们的实践地点也不再局限于实验教学室，同学们可以在图书馆、教室等任何地方完成实践项目进行算法程序开发设计学习。这样学生们的学习进程不会像传统的教学模式一样受到时间和地点的限制，同学们可以更加自由的选择时间和地点发挥自己的主观能动性完成实践项目。这种教学模式想对传统教学模式对学生的自我学习能力和学习规划能力更有提升的效果，传统模式下学生都是跟着老师的时间规划下完成课题，老师会在指定时间节点完成哪部分内容，在这种模式下学生完全依赖于老师的指导。
　　4.2 基于大数据平台的翻转课堂教学模式
　　利用大数据平台与市面上现有的免费开放在线教育平台对接，实现资源共享、数据互通。学生可以在此平台上自由注册和选课、免费学习，通过平台上课程相关考试还能获得考试合格证书。依托大数据平台的翻转课堂教学模式的实现包括以下过程，首先是课程制作，在每个课程中教师需针对一个特定的问题深入分析，提炼每个问题的知识要点，拍摄录制成教学视频，连同其它教学资料一并上传到平台;然后，注册学生可以在平台上选择感兴趣的课程，观看视频、完成考核、获得证书;然后，教师利用大数据平台了解学生学习进度，针对学生普遍困惑的难题，集中重点讲解;最后：分析学生提出的思路和解决方案，完成课堂练习，进行相关知识点的测试。
　　与传统教学方法相比，翻转课堂更加关注学生的发展，把课堂的主动权交给学生，老师侧重于解决学生的疑惑，引导学生分析问题，展开讨论，提出各自的见解，探索最佳解决方案，教师是学习内容的设计者、帮助者和合作伙伴，是教学过程的引导者，让学生全心投入教学过程，发表自己的意见，老师只用少量时间集中解答问题，这种模式发挥了学生的能动性，有利于提高学生解决问题的能力。
　　4.3 基于任务驱动的团队教学模式
　　在此课程实践教学中，学生可以根据自己的兴趣和自己擅长的模块个性化选择自己的实践题目，同时该课程还设置小组团队课题，学生分组共同完成一个较大的课题，学生之间分工合作，每个人都负责该项课题的一部分，因此学生都能够选择到自己感兴趣和自己擅长的模块，这就能有效激学生学习和参与项目开发的积极性。学生选择的题目不再仅仅局限于老师所出的题库，也不会出现全班同学完成同一个项目的情况，这就有效避免了学生之间出现互相抄袭的情况，确保了每位同学都能参与到这门课程中来，使同学们能够从这门课中真正学到有用的知识，提高自己的程序设计能力，为以后的学习打下牢固的基础。
　　5 结语
　　智慧教育是当前的一个社会热点问题，更是教育界面临的重大挑战，大数据平台为智慧教育提供了坚强的技术基础，本论文立足于教师角度探讨了智慧教育的内涵，并提出了基于大数据的智慧教育的三种模式，对教师在新常态下提高教学有一定的价值。在电气专业的应用课程中实施数据结果显示，学生的学习兴趣和平时成绩明显提高，实验动手能力增强，课堂活跃度大幅提高。随着无线校园网络的建设，还有更多的实时学习数据能被用来改善教学效果。同时也对大数据平台提出了更高的技术要求。如果学校能从其他系统中获取更多的用户行为数据，比如学生的社交行为、生活行为等，并对这部分数据实时监测，实现数据应用的完整闭环，就能提升数据价值的感知性。目前，这类数据普遍存在较大缺口，迫切需要学校对当前的智慧校园平台加大投入，做到各职能部门之间互相联动，真正实现以学生为中心的培养目标。
　　参考文献：
　　[1]吴花平，范群林.云计算产业的经济创新网络模型研究[J].技术经济与管理研究，2019（11）：22-25.
　　[2]万小野.云计算环境下中小企业会计信息化建设模式探析[J].中国集体经济，2019（34）：139-140.
　　[3]冷俊.勇于担当 攻坚克难 全力支撑泛在电力物联网建设[N].国家电网报，2019-11-14（003）.
　　[4]陈明阳，阳亚平，陈明，陈展虹.智慧教育视域下混合式学习空间的构建与实践研究[J].中国远程教育，2019（11）：79-85.
　　项目：This work is supported by the Projects of Educational Research and Reform in Hunan Province（JG2017B071）
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