基于云计算的电力大数据分析技术与应用

2021-09-15贺宇凡

科技经济导刊 2021年24期

贺宇凡

（国网湖北省电力有限公司襄阳供电公司，湖北襄阳 441000 ）

在现代计算机信息技术发展的背景下，人们的生活方式和办公形式发生了巨大的变化，各行各业都在积极地运用计算机技术来进行自身行业的转型和优化。现代人们生活质量的不断提升，对于电力资源的依赖性越来越强，我国在电网建设方面重视越来越高，整体的规模在不断地扩大，因此对于电力部门来说，需要处理各种各样的电力数据和信息，整体的工作量是比较大的，为了更好地保障电力数据处理的有效性，需要不断地提高数据分析的能力，保障数据的准确性，采用云计算技术来实现电力资源的全方面化，保证整体工作的质量。

1.对云计算进行相应的分析

云计算是一种基于现代网络技术流行的计算模式，也是一种比较先进的技术，它可以高效地利用远程操控的形式，来为用户提供相应服务。其服务包括数据储存、计算、数据处理等多项功能。云计算最主要的特点就是自身的兼容性比较强，能够对数据进行快速处理，数据存储的空间比较大。由于这种计算模式容错率比较高，还有虚拟性特点，应用特别广泛。它也依据了大数据的有关理念，对其进行相应优化，更好地保障了整体数据分析和储存能力，在实际云计算过程中，能够满足广大用户的需求，并结合用户实际的需求做出针对性的数据处理，同时也能够降低对数据库的整体需求，更好地满足现代电力发展的要求。云计算技术对于整体数据处理来说是比较快速的，而且也能够对数据进行相应的分割处理，针对不同层次的计算对数据进行综合性的运算，高效地完成各类工作，节约了人力和物力，大大地解放了劳动生产力。比如在对电力系统的信息资源储存过程中，如果发现数据出现损坏，云计算可以通过语句处理来对其信息进行相应调整，不断完善相应的资源。总而言之，云计算可以有效地对各种信息和数据进行处理，完善和弥补在数据和信息处理方面的缺陷。

2.对大数据进行相应的分析

大数据技术主要是指其所含的数据量比较大，对数据进行处理的流程比较复杂。大数据技术是一种数据进行处理和分析的一般工具，能够对数据进行相应的收集、分类和处理。在信息处理工作中，它能够有效实现整体的预期目标，因为大数据可以对很多数据量比较大的内容进行处理，而且处理速度比较快，能够对各种数据进行相应分析，有效地进行数据处理。有关人员需要对大数据处理的形式进行相应创新，利用现代比较先进的数据分析技术，能够从大量数据中提取出一些有价值、有内涵的信息内容，从而更好地实现数据资源的有效性。大数据技术在现代各行各业中都有着非常广泛的应用，有关人员要结合实际情况，做好技术优化和创新，从而更好地实现其应用价值的提升。

3.对具体应用进行分析

电力运行系统过程中，云计算是比较有用的数据统计方式和方法，能够对各项数据进行充分分析。在数据统计过程中，一切数据的结果都要基于云计算的主要内容。通过云计算能够有效地实现数据的统计，保障整个数据的准确性和完整性。当前，电力系统对云计算的需求是比较大的，而且云计算在电力系统数据统计中发挥着独一无二的作用，对于电力有关人员来说应该调整好云计算在电力系统中的应用模式，从而更好地保障电力系统的稳定性，实现大数据和云计算的充分融合，保证整个信息和数据处理的效果，实现我国电力行业的进一步创新和改革。

3.1 在电力大数据分析系统上的具体应用分析

电力大数据整体的分布是以并列式和分布式来开展的，电力大数据是在这两个框架上建立起来的，对数据进行分析的软件主要是利用仓库工具软件来不断完善，根据大数据在现在系统中所具有的独特性特点，可以有效地对数据中的各项内容进行相应查询，保障技术软件应用的效果，同时在查询过程中能够间接性地增强整个数据仓库的功能。我国在这方面的研究是比较深入的，而且这项系统也成功地在我国电网中得到运用，运用起来能够极大地保障各方面的功能，而且也能够减少系统成本。在该系统中需要对整个数据体系进行分析采集，需要对整个工作流程进行相应完善。此外，电力系统会应用到传感器的设备电表等人工智能化设备，对数据进行周期性采集工作，不需要人工操作。数据采集工作采集完成之后，它会将数据直接送达中心。在整个采集过程中，由于是智能化设备采集，很少会出现采集误差情况。在电网信息采集过程中，通过无周期性的采集工作来进行补偿，有效解决云计算在储存方面的问题，主要对采集的信息和数据进行缓冲处理，进一步对数据进行预处理。有关工作人员可以结合系统静态性的特点来建立一个比较成熟和完善的数据库，再通过相应的方式将其放置到云计算的储存中，能够有效地解决缓存访问数据的障碍。该系统的核心包括了并行式的框程、监控、数据仓库等多项内容，能够有效实施开发工作，从而实现了整个数据系统的完整性。

图1 分析系统图

3.2 在分析技术方面的应用分析

利用电力数据仓库的有关工具进行相应的设计，能够有效地化解在数据分析过程中所遇到的主要难题，更好地适应了现代行业的发展。现在电力大数据具有独特性的特点，结合数据仓库有关工具和系统性能方面优化性的特点，能够保证整体功能的完整性，对于一些具有索引性的文件来说，数据仓库在这方面的支持率虽然比较薄弱，但是可以利用系统对数据全表示的搜索来保障其性能。电力大数据有着非常强大的查询功能，并且可以进行多维度查询，对多维度的数据进行相应分析，能够对文件中的数据进行构建结合，同时也能够对数据仓库进行相应的分析，并解读出一些索引的命令。在实际的分析系统中涉及到很多数据库的内容，在查询过程中，需要对多种语言进行相应的查询工作，因此也需要有关人员对语言进行翻译，这样能够更好地保障工作效率，在设计过程中加入自动翻译功能，能够保障查询工作顺利开展。除此之外，还需要添加一些技术来保障数据在删除、更新、存储方面的功能，有效解决数据仓库存在的缺陷。如果一些命令想要对数据进行相应的读取时，需要在整个系统的控制下对整体框架进行优化，从而更好地实现对数据的访问，在该框架中也能够接受大量的数据，可以采用一些合并机制来保障数据的完整性和动态性。

3.3 在其他方面的应用分析

随着云计算技术在我国的不断普及，有关人员要充分地利用云计算的主要特点来进行相应的创新和改革。电力大数据在一些科技比较发达的区域已经有了应用，通过相应的数据调查，可以知道在浙江省已经全方面开展电力大数据的应用工作。电力企业也在大数据方面实现了技术创新，能够进行一些高难度的数据缓冲工作，并且可以进行权威性的处理，能够更好地满足用户所提出来的需求。在现代云计算的平台上一些档案性质的信息和数据输入到现在的数据库中，可以妥善保存工作，同时也可以对档案进行相应更新，及时与网络同步，能够保障信息的完整性。在传统的设计方案上，云计算技术对整个数据系统进行相应完善，数据信息能够实时共享，同时还能够进行储存工作，能够保障整个服务器的顺畅。

3.4 智能电网分析系统

电力企业基于计算数据分析强大的特点，可以对电力系统的有关内容进行完善，保障其调度的安全和稳定性，在电力系统评估过程中，可以利用网格计算分析法来提高整体数据处理单效率，保障数据的可靠性。在智能电网的具体应用过程中，可以很好地满足电力大数据的需求，提高人们对电力系统的服务体验。如果有大面积的停电工作，可以利用云计算进行分析并快速恢复。随着一些分布式电源接入，在恢复过程中也会遇到难题，需要有关人员结合实际情况加以解决。

4.未来的发展分析

随着大数据处理技术的不断发展，当前的电力系统应该不断完善相应技术，以应对未来发展中可能遇到的挑战。首先，随着大数据处理技术可视化的不断提升，在对数据进行分析的过程中，可以将数据和信息以更加直观的形式展示给人们，这样人们理解信息也会更加高效，所以说在未来大数据可以与其他技术进行充分融合，向着数字化方面不断发展，形成更多的数据信息。通过对众多的数据信息的充分挖掘，了解其中的主要价值和内涵。除此之外，现在所应用的云计算中也存在信息安全问题，云计算平台特别容易受到非法黑客的攻击，导致关键信息泄露，影响企业可持续发展。