基于云計算的電力大數據分析技術與應用

齊冬利 馬輝

（國網偃師市供電公司，河南 偃師 471900）

計算機網絡科技不斷發展，使得各個領域也逐漸開始重視如何才能更高效的利用計算機技術，進而促進其快速發展。其中，電力企業通過利用云計算技術，有效的提高了對電力大數據進行分析的效率，并通過利用其將以往煩瑣的分析模式加以取代，提升了大數據分析的質量，有效推進了電力領域的發展進程。

一、電網發展基于云計算大數據的意義

在電網系統中應用云計算，可以根據云計算的結果數據發現目前在電網系統過程中運行所存在的一些問題。發現了問題的所在處，工作人員就會對此進行有目的地維修和整改，從而確保電網系統運行的穩定和安全。所以將云計算應用到電網系統中是非常有必要的。因此，電網系統中的工作人員要深刻認識到云計算的重要性，重視云計算大數據的結果。根據這個數據結果，采取措施完善電網系統，推動電力企業的發展。

二、電力大數據特征

（一）體量大

電力大數據即智能電網在發電、輸配電、營銷管理等階段中產生的數據，現代智能電網建設越來越完善，設備傳感器以及智能電表等終端數據收集設備已經被廣泛的應用，所采集到的數據信息也會呈現指數級的激增。

（二）高速化

現代電力大數據無論是從數據采集方面還是從數據分析方面上看，都具備高速化特征，以高速狀態迅速完成，這主要是由用戶終端數量的不斷增加所決定的，要求國內電網內大數據分析設備能夠滿足每秒數十萬次的計算和分析。

（三）類型多

電力大數據不僅包括了傳統結構化數據，還涉及到生產管理、營銷等系統，進而產生了大量的音視頻資料等半結構化、非結構化數據。數據自身的多樣性特點，決定了數據存儲以及處理技術的多樣性。就與云計算環境對電力大數據技術應用進行研究，需要基于不同類型的數據來進行分析，選擇相應的處理技術作為支持，爭取充分發揮出數據信息的功能性，為后期的發展決策提供可靠支持。

三、基于云計算的電力大數據分析技術與應用

（一）分析系統

基于云計算的電力大數據分析系統，是在固定的計算結構體系的基礎上而創建起來的，需要運用各種具有實效性的數據分析程序，并通過將云計算所收集的信息加以整合，進而將其合理融入進各種程序升級過程當中，以促進相應程序進行更高效率的升級，同時也可以經由電力數據的起點，研究、創新出更優質的程序、軟件等。此外，通過上述操作的實施，既有助于對電力系統進行更科學的調控，也有利于使其更趨于智能化。利用云計算對大數據電力數據進行科學統計，可以有效的凸顯出各個環節工作中所應重視的主要內容，使得相應環節的工作量得以減少、難度得以降低。此外，電力系統的感應設備、電表等基礎性設施，均可以通過運用固定的頻率，依據一定規律進行具體的數據收集以及整理，并最終可以將其準確的輸送回數據終端。而對數據收集的整體過程而言，問題以及錯誤現象的出現是難以避免的，其主要表現為：信息收集錯誤以及信息處理異常，這種現象的出現會導致用電信息采集工作無法良好的遵循周期性原則進行。因此，為了良好的解決這種狀況，工作人員可以通過建立完善的檔案數據庫，將電力系統中的靜態信息進行統一收集，再通過運用多種有效的方式以及手段，將所存儲信息拷貝進云計算系統中，以達到有效降低數據相關性影響的作用。

（二）電力大數據的分析技術

由于數據倉庫的工具存在一定的缺陷，不利于電網系統工作，所以需要對數據倉庫的工具進行整改，使其可以達到電力企業的發展需求。傳統的數據倉庫工具在使用上多有不便，特別是在搜索帶有索引性的文件時。當需要用到某份文件時，數據的倉庫工具只能對所有文件進行掃描，這不僅不利于數據對系統的分析性能，還在很大程度上浪費了資源。而電力大數據可以有效地解決這個問題，其具有非常強的搜索查詢功能。電力大數據在原來的數據倉庫工具基礎上加強了對命令的多維度查詢功能，可以通過對數據的分析、解讀之后從而快速檢測出所要查詢的指令，并經過搜索之后可以快速得出查詢的內容。由于在這個過程中，數據的倉庫工具需要對信息指令進行解讀、分析，涉及到了翻譯、檢索功能，因此倉庫的工具需要自帶翻譯功能，這樣才能快速檢索出需要的文件。此外，伴隨著電力系統中相關的軟件的升級更新之后，更新之前和更新之后的數據必然會發生變化。為了使得檢索文件時可以快速、準確，數據的倉庫工具還應該具備自動更新數據的功能。對于舊的數據應該及時更新，并能快速儲存下來。

（三）系統主要模塊

（1）HDFS模塊。即分布式文件系統模塊，主要包括一個元數據服務器和多個數據服務器，為電力大數據分析系統的關鍵模塊之一，主要負責對各類電力大數據進行持久化存儲。在模塊運行時，會將文件分成為64MB的數據塊，然后分布在各個數據服務器上，其中每個數據塊均存在3個副本，并被分布在各個節點上。如果存在某副本不可訪問，系統將會可以自動創建新副本，保證負載的均衡性。（2）Hive。Hive為一種數據倉庫系統，主要負責進行大數據的分析計算。其提供了類SQL查詢語言HiveQL，可以向數據分析人員來提供熟悉接口，提高系統操作的可行性與高效性。并且，Hive解析器可以將HQL查詢編譯成一組MapReduce程序。（3）開發工具集。主要由并行ETL工具、SQL翻譯以及任務管理等多種工具，系統管理可以利用開發工具來實現Web圖形化界面或者是系統配置管理的簡化處理等。

結語

計算機技術的不斷發展，也預示其將會在日后進入更多地生活領域和經濟領域中去。云計算的電力大數據分析和應用，也將會在日后的電力企業中得到更大的普及和發展。在以后的電力企業發展中，電力企業首先要重視云計算的電力大數據分析技術，認識到其對電力發展具有重要的推動作用。其次還要不斷地研究云計算的電力大數據分析技術，將其更好地應用到現代電力企業發展中，提高電力對國民的服務質量，推動我國的電力企業步入一個新的發展階段。