能源互聯網大數據分析技術的研究

李士琦 海洋石油工程股份有限公司

能源互聯網大數據分析技術的研究

李士琦 海洋石油工程股份有限公司

隨著社會的發展能源的地位越來越重要，而在眼下全球的能源日漸惡化的環境下，如何才能更好的滿足需求，已經成各行各業關注的焦點，備受關注。能源互聯網是當今各行各業的研究熱點，大數據分析技術作為關鍵的核心技術之一，對其的發展具有極其重要的影響。因此，大數據分析技術在能源互聯網中有著非常廣泛的應用前景。本文將對能源互聯網與大數據技術及其研究進行討論。

能源互聯網 大數據分析技術 研究

引言：當今社會，在數據量大幅度增長，互聯網快速發展的背景下，大數據概念被提出。隨著能源互聯網大數據取得的成效，已經引起各行各業廣泛的關注和應用，從以往的商業、金融等領域到如今的交通、醫療、能源等領域，大數據都扮演著重要的角色。充分利用大數據分析技術的優勢，進行多方面的技術融合，使能源互聯網大數據分析技術穩步推進，將其發展成為一個具有實時性、準確性的智能分析工具。

1 能源互聯網與大數據技術

能源互聯網的發展將會面臨大量的數據采集、處理和存儲的技術要求的問題，要想解決這些問題就必須應用大數據技術。因此能源互聯網的發展與大數據技術密不可分。

1.1 能源互聯網

能源互聯網是將信息通信和能源電力結合起來發展的高級階段，是將互聯網理念自底向上建立在能源基礎設施上，來逐步實現信息通信基礎設備和能源電力基礎設備的一體化。能源互聯網不僅信息種類多而且數量龐大，其對信息的實時性的要求較高。

1.2 大數據技術

隨著每天互聯網上產生大量的數據，數據分析就顯得尤為重要。大數據技術就是在眾多的數據中，能夠快速獲取有價值的信息。具有數據能量大，數據類型繁多，商業價值高，處理速度快的特點。

2 能源互聯網大數據分析技術的研究

2.1 大數據處理平臺

對大數據處理平臺的研究可以從以下幾個方面進行。首先，通過與云計算平臺結合；可以很好滿足大數據系統龐大的數據處理、傳輸和存儲功能，并具備一定的安全性確保用戶數據不被盜竊。因此與云平臺結合將成為能源互聯網的基礎支撐。其次，研究分布并行的計算；對較大數據的挖掘時要求具備巨大的計算能力，而一臺計算機無法完成，這就需要我們研究分布并行的計算方法來完成單機無法勝任的任務。然后，應用流數據的處理；在進行操作時會不斷地產生新的數據的同時也要求進行數據處理，這樣隨到隨處理即流數據處理。最后，內存計算；通過對內存的計算使數據讀寫速度大于硬盤才有利于與CPU的交換，這樣可以提高處理速度和實時性能。

2.2 技術體系

能源互聯網大數據技術體系由數據收集技術、數據清理技術、數據存儲處理技術、數據分析技術、數據解讀技術、數據應用這六部分組成。借助于數據統計、機器學習和傳統數據挖掘等技術，便可發現一些隱藏在能源互聯網大數據中的分布、趨勢還有規律等等，從而獲得用戶需求。

3 大數據技術的應用

隨著科技的發展，大數據技術已經應用到各個行業。比如鐵路運輸行業、精準營銷中、智慧城市建設、通信領域中和土木工程中大數據都在起著至關重要的作用。對于這些規模較為龐大，系統運行期間也會產生較為龐大的數據，這就需要我們將大數據技術應用到各行各業的系統中來解決這些數據存儲和管理的問題。除此之外，還可以挖掘這些數據所蘊含的價值。

我們以大數據技術在通信領域中的應用來進行具體的闡述。其在通信領域中的應用主要體現在規范運營商數據資產、數據分析能力增加和挖掘收集數據手段增加。移動數據的數量較大并且繁雜，所以必須進行數據規范，比如采用根據數據建立區域數據表格，細化各類通信業務。這樣才能更好的分析和挖掘數據的價值，才能更好的為客戶服務。每一種數據分析的平臺都有各自的優缺點，運營商要想增加整個公司大數據的運用程度就必須綜合發展數據分析平臺的作用。通過增加挖掘收集數據的手段能夠快速的發現客戶的需求，實現產品與價值的協調，拓展運行商的影響力。大數據技術是通信行業的發展的有利工具，可以為運行商提供更廣闊的發展空間和經營領域。

綜上所述，能源互聯網是一個復雜的系統，原因在于它將能源生產、配送、消費系統和信息通信系統相結合。大數據分析技術作為能源互聯網的核心，把大數據的采集、處理、存儲和挖掘等技術結合到人工智能技術，這將在能源互聯網中發揮重要作用。而現在對能源互聯網大數據分析技術的研究才剛剛開始，將會面臨許多的挑戰，還需要得到政府的全力支持和各方全力的協調合作來制定合理的發展戰略，使其能夠快速平穩的推進，取得更好的成效。

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[2]劉世成,張東霞,朱朝陽,等.能源互聯網中大數據技術思考[J].電力系統自動化,2016,08:56

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李士琦（1985—），男，天津人，漢族，現職稱：工程師，學歷：MBA，研究方向：信息技術與信息系統。