基于云计算的电力大数据分析技术与应用

国网盐城供电公司 陈 璞

现阶段我国电网事业飞速发展，各行各业针对电的需求愈来愈大。在全新的大环境下，我国电力企业若想实现飞跃式发展就应不断提高自身发展实力。目前我国电力系统发展已进入黄金时期，要加大力度建设智能电网。在建设电网过程中会产生与应用大量信息数据,只有高效分析这些数据，才能结合有价值信息高效应用有价值信息，为电力企业未来发展奠定根基。电力系统云计算就是在电力云背景下得以产生与发展的，将云计算应用在电力系统内进一步增强智能电网效率。云计算还可高效处理电网建设及电网运行时出现的各种数据，提高数据内的高价值资源，为电力企业未来发展及决策提供重要的价值。

1 云计算与大数据概述

1.1 云计算含义及特点

云计算依托网络发展，属于超级计算模式，是一种先进技术，主要通过应用非本地及远程分布式计算机为广大用户提供计算及储存数据的服务。云计算在处理数据时速度快，且具有良好的兼容性，储存空间较大，可满足储存海量数据的要求。同时云计算模式弹性较好，扩展性颇强，且具有虚拟性特征。在大数据背景下能为处理手机分析数据带来可靠的支撑，增强分析数据以及储存数据的能力。

在当代电力系统中广泛应用云计算，可有效接收各种用户发来的请求，并通过多元方法处理数据，降低数据处理难度，满足数据库信息需求，促进现代电力企业迅速发展。因云计算处理数据的效率破快，且在分析及处理电力数据时可有效分割整体数据、展开各层次计算，最终综合化计算得到综合化计算结果。在云计算技术日渐发展时形成了先进的编辑模式，可高效完成各种类型工作，既能节约工作时间又能减少人力及物力，改善作业效率。在具体处理大数据时，云计算方法采取分布式处理系统，可充分分析电力处理时涉及的各种资源[1]。另外，云计算技术储存空间足够大，即使新时期人们对电力资源的需求越来越多，且电力大数据内包含繁多内容，但其容量足以满足电力大数据的发展要求，并不会为电力大数据发展带来限制性影响。

1.2 大数据含义及特点

大数据主要指数据程序繁杂、体量较大的数据信息，普通数据通过数据处理系统及数据处理分析工具，能针对各项数据进行分类及管理。然而在使用大数据处理信息时，则难以取得理想效果，这主要由于大数据更新速度快且容量大、种类偏多。为高效处理大数据，就应积极改进数据处理方式和模式，通过有效的数据分析技术，在大量数据资源内找到高价值信息资源，进而有效应用数据资源。

2 基于云计算的电力大数据分析技术及应用

在电力系统具体运行时，云计算属于一种极其有效的统计数据方法，可针对相关数据进行全面分析。在统计数据时，若想得到有价值的数据则少不了云计算主要内容的支持。通过云计算可高效统计数据，保障数据完整性、精准性。目前电力系统关于云计算的需求缺口偏大，其在电力系统统计数据时发挥了重大作用。电力人员在调整云计算模式及操作电力系统时，通过云计算技术能保障电力系统稳定性，全面融合云计算及大数据即可提高数据处理效果及信息处理水平，以促进我国电力行业实现创新发展的目标。

2.1 在电力大数据分析系统中的应用

电力大数据整体分布普遍都是通过“分布式”及“并列式”展开的，在这两种框架上得以监理。分析大数据通常使用仓库工具软件，如今仓库工具软件得以完善，结合大数据在系统内的特点便可针对相关内容进行查询。仓库技术软件应用效果符合预计标准，同时在具体查询时也能间接改善数据仓库功能[2]。目前，我国在这一方面的研究下足了功夫，该项系统已成功应用在电网运行中，能保障各项功能的完整性、高效性，且能节约系统成本。在该系统发展时，通过分析及采集整体数据不断完善工作流程。

此外，电力系统需应用各种各样的传感器设备，包含人工智能化设备。针对数据展开周期性采集，无需耗费人工力量。在完成数据采集工作后便可通过相关软件将数据直接传送至中心。在采集数据时使用智能化设备完成采集工作，这一过程中可避免人为因素造成的各种误差。在采集电网信息时，通过使用无周期性采集工作方式加以补偿，高效弥补云计算在储存数据时存在的缺陷，通过缓冲方式处理所采集的数据及信息，针对相关数据展开预处理。具体参照系统静态性特点创建较为完备的数据库，通过应用有效的方式将其放置于云计算储存系统内，便可有效解决缓存访问数据存在的障碍性问题。一般来讲，在一系统内主要涉及了监控、框架及数据仓库各项内容，能高效落实开发目标，保障数据系统完整度。

2.2 在分析技术方面的应用

应用电力大数据仓库相关工具展开设计，能高效化解数据分析时出现的相关难题，进而更符合行业发展标准。现代电力大数据运行过程中具有独立性特征，通过融合数据仓库具体工具及系统性能方面的特色，能保障该系统功能的完整性。针对一些具有索引性特点的文件而言，数据仓库在这一方面的支持率较为薄弱，但通过应用系统搜索数据便能增强其性能。

其次，电力大数据具有超强的查询功能，可展开多维度查询，并针对多维度数据进行充分分析，针对文件内的数据加以构建，同时对应分析数据仓库内容，解读索引命令[3]。在具体分析系统内涉及各种各样的数据库内容，在查询时针对各种语言分别进行查询工作，由专业人员翻译语言，这样便可保障整体工作效率。在设计时需添加智能翻译功能，这样才能保障查询工作顺利落实。另外还需添置技术，强化数据删除、数据更新及数据储存功能，进而弥补数据仓库存在的不足。若想有效读取对应的数据，则要在系统控制下优化整体框架，进而保障数据访问权限，在相关框架内接受更多数据，通过合并机制增强数据动态性及完整性。

2.3 在其他方面的应用分析

云计算技术已在全国得以普及，电力人员若想全面展现云计算优势，就应针对云计算应用方法加以改革及创新，目前电力大数据早已在一些科技教育发达的领域得到了大范围应用。随着电力企业规模的壮大，在大数据方面做出了全面创新，尤其是技术创新能够完成高难度数据缓冲任务，并展开权威性处理工作，进一步满足用户内在需求[4]。在当代云计算平台中，将一些具有档案性质的信息输入到数据库内进行妥善保存，便可对应更新档案实现与网络同步的效果，进而加强信息完整性。在传统方案设计时，通过云计算能不断完善整个数据系统，促进数据信息共享，并能改进储存工作效果，保障服务器顺畅运行。

2.4 智能电网分析系统

电力企业在发展及运行时应意识到云计算数据分析的特色，针对电力系统有关内容加以完善，保障电力系统调度稳定性及调度安全性。在电力系统评估时，通过使用网络计算方法提升整体数据处理效率，强化数据可靠性。在具体使用智能电网时，能充分满足电力大数据要求，强化用电体验，促使其对电力系统服务功能越来越满意。如出现大面积停电现象，则可通过云计算做出分析并迅速恢复供电状态。如今接入了众多分布式电源，在恢复时难免会出现一些难题。所以就要求充分了解现场情况，结合现场情况采用有效方法解决电力恢复难题。

3 基于云计算的电力大数据分析技术未来发展展望

随着大数据处理技术日渐发展，电力系统应持续完善对应技术，正视发展过程中出现的各种挑战。如今大数据处理技术可视化程度日渐加强，在针对数据做分析工作时，可以通过直观形式为人们展示数据和信息，促使人们高效理解信息[5]。在未来发展过程中，大数据可以和其他技术有效融合，加速数字化发展脚步，创建更多高价值内容。通过针对海量的数据信息进行挖掘，了解信息价值及内涵，全面展现信息应用价值，保障信息稳定性、安全性，为电力企业未来发展护航到底。

综上，当代信息技术的发展，为人们日常生活带来了重大改变。同时也为电力系统建设及运行提供了帮助。云计算能储存大量信息，而且数据处理过程具有良好的兼容性，且速度颇快，在未来电力大数据分析时势必会起到重要作用。