基于云计算的电力大数据分析技术与应用

谢小艳，徐自力，杨 子，王海港

（国网安徽省电力有限公司，安徽 合肥 230061）

0 引言

随着网络和计算机技术飞速的发展，电力调度中心根据生产需求不断的配备相应的信息系统去促进调度系统的信息交流，帮助电力企业提供管理水平。电力系统也在经过多年运行中，提供了复杂、多样、丰富的历史数据基础，这些数据具有历史特性，对这些数据进行深度挖掘可以得出历史经验和规则。但是这些数据分散在各自系统中，无法综合式的展现给用户，为了能够提高历史数据利用率，更好的满足电力客户的各种需求，因此使用大数据与云计算结合的方式，首先对电力系统的进行全面数据挖掘和数据展示，统一化管理电力系统的数据并规范化数据格式，再通过云计算自定义报表形式直接展示数据信息。

1 云计算含义及其特点

对于云计算来讲，它属于建设在网络上的一种超级计算形式。它能够运用长途以及其他地区的发散形式的计算机，进行计算机的运用帮助人们供给数据的储存以及计算等诸多效用。云计算能够对数据进行快速的处置同时其存储空间也能对数据实行超乎想象的储存，它还有着超乎想象的兼容性这也就说明了其有着较强的延展性以及虚拟性。云计算可以分为并行计算。把云计算运用在电力系统中，可以提高电力系统的并发能力的目的，使得电力系统更安全更高效。它可以使得电力系统同时接收不同客户的所有请求，同时通过分配规则将请求均衡分配下发，多个请求之间处理数据独立运行互不干扰。云计算技术在数据处置的速度十分快速，对电力大数据信息进行处理时，通过基于XML自定义报表形式生成报表，满足多样化需求。另外云计算技的在存储上有着难以想象的空间存在，使得在这个处处用电、以电为住的时期，这使得数据的体积，变成抑制电力大数据发展的主要因素，在云计算中生成的报表可以直接展示浏览，不占用客户的存储空间，等需要下载保存的时候才会将数据保存到用户的存储空间中，这样不仅保护数据的安全性，也节约了更多的存储空间。由于云计算技术采用的是虚拟存储技术，它使得电力数据的整体性得到了很大程度的加强，同时也很大程度的帮助电力系统在日常工作中有所保障，保证电力大数据的完整性，以此使得电力系统在工作所需得到满足。就总体来看对云计算技术的运用，可以快速把多种渠道采集的数据整合起来，大大改进了电力系统在数据处理和收集上的问题[1]。

2 大数据的含义及特点

体系庞大程序较为复杂的数据系统被称为大数据。通常情况下，对于数据的收集，分类，整理及归纳等工作的有效实施，可以通过数据处理系统或数据分析程序等对其进行分析，而且虽然具有此分析方式，却经常无法达到想要的处理结果。导致这一现象的根本原因在于大数据分析具有非常特殊的性质，即其具有信息量大，分析速度快及种类多样化的特点。所以为了有效进行数据分析工作，必须在数据分析方式上进行创新，由于现阶段国内电力工业得到一定发展，并且计算机技术的应用也越来越广泛。通过此先进技术和信息系统衍生出的多种系统，如SCADA/EMS系统、水调自动化系统及调度信息管理系统等。这些设备在经过多年的运行中，为电力系统提供了大量的丰富数据资源。这些数据都是在电力企业内，变电和配电以及用电等所有环节内，形成的各种各样的、规则不一的数据，这些数据大多数是由智能设备和智能软件产生的，它是智能电网项目的重中之重[2]。它们都具备以下特点：

数据量广，电力调度中心是通过各个调度系统生产配备去完善调度中心，因此电力系统的数据来源十分广泛和庞大，每一个调度系统都在给电力调度提供源源不断的数据；处置速度快，随着数据量的爆炸式增长，因此信息技术较为发达，这使得数据处理速率也不断提速，电力系统采用高性能的相关设备和软件，一秒钟的处理速度可以达到数十万次；数据种类多，电力行业总的来讲它是一个跨领域、跨专业的行业，由于涉及领域较广使得运行时会大量形成规格不同的数据，其中有文本以及音频和图片等诸多类型，数据来源也呈现多元化；价值高，电力系统运行中产生的数据十分具有历史特性和规则，通过对这些数据充分挖掘可以探索出电力系统的运行特性和规则；具有精准度，在智能设备及时收集且上传的数据，使得电力大数据准确性有所保障，这使得可以帮助企业对于不同情形下的业务场景进行模拟，使得企业不断的进步[3]。

3 基于云计算的电力大数据分析技术与应用

3.1 分析系统

电力大数据分析系统在云计算的背景下，是指以计算机系统和计算结构为基础，保障电力大数据的可用性和稳定性，同时利用ETL工具对电力系统中各个系统大数据进行抽取转换，并通过云计算对转换后的数据进行分析和整合形成自定义报表，可以直观的展示所需要的重要信息，突出在每个工作环节内的主要内容，以此让对应环节的工作量进行削减且难度也有所降低[4]。

3.2 分析技术

对数据信息保存系统进行规划，其根本原因是为了简约数据剖析的整个流程，使得数据灵活可配以此来让其更契合在行业发展确切所需，对于电力大数据的解析，可以剔除无用数据，将不同系统中的数据汇聚在一起，不仅提高数据利用率也避免了资源的浪费。与此同时，对于一些标志性的数据文件来说，现有系统所拥有的功能不能很好的过滤掉无效信息，由此对全部数据进行无死角扫描的方法来进行数据信息收集，这样不仅会使得数据结果不能很直接的突出重点，还会产生比较严重的资源浪费。鉴于大数据这门技术已经非常常见，对于其应用方面也十分广泛。因此我们通过ETL工具对电力大数据进行转换，将D5000系统、EMS系统等不同系统中的数据集中在一起，分析整个电力系统，从中得出规则和经验，更好的防范可能发生的风险，更好的帮助电力系统运行。通过ETL工具将电力大数据的剖析转换，实现对电力大数据的灵活配用，再通过云计算基于XML定义的报表模板技术实现报表自定义功能，满足业务多样化报表需求，对数据进行整合展示，实现对抽取的数据进行统计分析。经过前端报表模版展示帮助用户分析数据，运用图像化和数据化报表合二为一的办法，更加形象的提供较为直接且准确的统计信息，有效提升电力调度准确性和安全性。

4 结束语

数据信息的收集和采纳在目前电力大数据分析系统技术下得到了更有效的实施，以此更好的总结出数据的历史规则和经验，以此来促进企业未来的可持续、数字化的发展。大数据结合于云计算技术，对于数据分析系统的整体程序运行具有优化作用，大大提高了该系统程序的运行效率，在提升系统运行效率的同时，增加了智能电网的普及和应用范围，在更大程度上满足现阶段社会上对于数据信息的需求。