关于云计算技术在电网智能化中的应用展望

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电网智能化必须建立在合成、统一、高效的设施基础之上，并且运用合理的管理方式、数据收集和整理技术以及智能筛选和决策技术，提高水库和网络设备运行的效率，以便获得最佳的社会利益。云计算作为共享体系的一种新技术，它能够将巨大的系统池与IT技术联合起来，为用户服务。在云计算平台的数据管理中心，能够用非结构化的数据存储方式，将电网数据科学的存储到平台之中，这样对于用户来说，数据的储存和分享是十分便捷和透明的。

1 云计算应用原理及现状

1.1 云计算基本原理

云计算作为一种分布式计算方式，它是通过网络将数据转换程序分成若干个子程序，并在多台服务器之间分布计算结果，之后将数据所得结果回馈用户。从本质上讲，云计算通过将数据资源进行虚拟化处理、分配和转化，实现了计算资源的高效率效用，并且避免了计算程序中的错误和浪费。云计算按其技术划分，有以下三种技术：虚拟化技术、海量分布式存储技术和分布式资源管理技术，笔者对这三种技术做一简要分析。①虚拟化技术。虚拟化技术是云计算方式的核心组件之一，是全面集成和高效利用各种计算和存储资源的核心技术。虚拟化是某些对象的虚拟版本，是一种抽象的计算机资源表示方式。②海量分布式存储技术。为了确保云计算方式的高效性、可靠性与经济性，云计算数据处理方式使用分布式存储技术将数据保存在数据库中，并且使用冗余存储技术确保数据的正确性，从而提升数据的经济性。③分布式资源管理技术。这种技术是云计算的“中枢神经”。通过这种技术，大量服务器可以一起工作，更加方便数据业务的部署和激活，并在多个节点之间协同工作，从而可以使数据处理和转换达到协同性。有利于资源管理的发现和恢复，并且通过自动化、智能化的方式确保大规模系统的可操作性和可管理性[1]。

1.2 云计算发展现状

近年来，世界上越来越多的高等院校和研究所及公司都投入相当的研究力度在云计算技术方面。例如，互联网巨头IBM和Google等公司都将云计算研究纳入到提高自身产品竞争力的方案当中，因此，云计算也逐渐变成互联网领域发展的主要趋势。目前在国内的一些企业大多对云计算技术中的SaaS层比较关注，以阿里巴巴为例，这所企业在云计算技术中投入了大量的资金和技术，为其用户提供了许多便利的条件。它所建立的相关平台，相继产生出虚拟机、云储存、应用执行引擎、智能数据分析以及事件通知和地图等服务。以华为公司为例，这所公司凭借云计算技术中的云数据中心，为不同的客户解决了智能电子产品中的问题，也为公司提供了解决方案的平台和应用云计划数据的方案措施。再以中国电信运营商为例，电信公司也早就开始尝试运用云计算技术来搭建自己的服务平台，在众多用户中推广数据分析模式和解决方案。这些国内企业运用云计算所得出的经验表明，云计算技术不再仅限于概念上的创新和发展，而是在实际运用中已经展现出来其改善信息技术的优势。

2 云计算在电网智能化中的应用

2.1 电网中异构资源的合成与管理

目前的电网自动化系统逐渐显现出集成度低、智能化程度不足、标准差异大、电网与电厂协调能力差以及电力安全保护薄弱等问题。然而，云计算技术可以充分使电网现有的网络数据与计算数据整合起来，构建业务协作和操作平台的数据化信息技术，以丰富智能电网信息资源的共享和需求。除此之外，云计算技术也能利用多种虚拟化的方式，如服务虚拟化、技术虚拟化、数据虚拟化以及网络虚拟化的形式，使多种类型的数据资源提升为服务客户的方式。客户也能根据所提供服务类型的不同，有选择的余地。另外，云计算技术使用不同的方式将基础设施的风险进行规避，其操作系统和操作软件也在不同程度上大大优化。

2.2 海量数据的存储与管理

以上文所知，为了确保云计算方式的高效性、可靠性与经济性，云计算数据处理方式使用分布式存储技术将数据保存在数据库中，并且使用冗余存储技术确保数据的正确性，从而提升数据的经济性。而HBase是一种十分典型的面向列的分布式数据库，这种数据库具有高可靠性、高性能以及能够伸缩的特点，并且使用HBase数据库能够在一些平台上搭建起规模较大的数据存储群。这种数据存储群大多是由一个主服务器和许多子服务器拼凑而成，对于电网智能化所需要的数据，结构性和半结构性的数据处理都在HBase数据库中存储起来，并且以数字代码的方式进行存放，或者以行关键字、列关键字以及时间线轴作为索引值。一些技术开发者就利用分布式数据库HBase将电网智能化数据进行存储和转换[2]。

2.3 电网数据并行计算

为了使电网的安全性能够高效运转，必须对大批量数据进行管理，还要对海量的电网数据进行计算和分析，为电网智能化提供可靠的数据决策支持。

MapReduce是一种并行计算大数据集(大于1TB)的编程模型。MapReduce编程模型将传统的垂直计算模式转换为并行计算模式，实现高度并行计算，完成数据格式转换及相关业务操作。MapReduce由两个基本操作组成。map操作部分负责任务分解。将数据集任务分解为更小的任务，完成数据并行处理。reduce操作会收集并总结详细的结果，然后给出最终的输出结果，可以提高数据处理的速度。综上所述，在智能网格中应用云计算是可行的，能够有效解决异构资源集成、海量数据分布式存储和快速并行计算等问题。