基于云計算的電力大數據分析技術與應用

王萍 劉翠玲 劉磊 唐九月 陳穎

摘要：本文旨在分析云計算在電力行業日益激增的電力大數據分析中的技術應用，通過對電力大數據的產生和特點，以及云計算技術對于電力大數據分析的高實用性等方面進行分析應用，全面提升電力公司對電力大數據分析的業務能力，為電力行業進軍大數據時代奠定基礎。

關鍵詞：云計算;電力大數據;數據分析;數據處理

中圖分類號：TP311? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? 文章編號：1009-3044（2019）01-0257-02

21世紀社會進入信息化時代，隨著網絡與計算機技術的高速發展，辦公信息化已經深入各個行業，全球數字信息資源呈指數增長，電力行業也在信息化發展的道路上避免不了的進入“大數據時代”。面對日益發展，電力客戶日趨增多，為了提高電力公司生產效率、增加電網運行安全穩定性、更好地滿足電力客戶需求，建立電力大數據分析的數據中心成為電力企業發展勢在必行的一條路。

1 電力大數據概念

隨著電力行業智能電網項目不斷地建設、完善，智能電網的規模也在不斷的擴大，從中所使用到的智能軟硬件設備也越來越多。這些設備在工作中持續不斷地產生大量的數據，這些就是電力大數據。

電力大數據是指電力企業在發電、輸電、變電、配電、用電、調度各環節中產生的大量結構化、非結構化的數據，這些數據一般是由電力智能設備、智能軟件中產生后匯集到數據中心進行提取分析，是支撐智能電網項目發展的重要組成部分。

電力大數據一般具有以下特征：

（1） 數據量大（Volume）：國家電網以物理電網為基礎，將現代先進的傳感測量技術、通訊技術、信息技術、計算機技術和控制技術與物理電網高度集成后形成了現在的新型電網。在這其中通過各種智能設備上安裝的傳感器、各種軟件所采集到的數據堪稱海量。假設全國電力用戶安裝智能電表1億只，按照國家電網每15分鐘采集一次電流電壓等數據，每天的數據增長量將會接近100億條。

（2） 處理速度快（Velocity）：隨著信息技術的發展，數據處理速度也越來越快，利用新型技術制造的智能軟硬件設備可以達到每秒數十萬次的數據處理速度。

（3） 數據類型多（Variety）：電力行業是一個跨單位、跨專業的一個行業，涉及的領域很廣，運營過程中會產生大量的結構化數據和非結構化數據，包括文本、音頻、圖片、視頻、模擬信號等不同的類型;數據來源也越來越多樣，隨著行業的加速發展，非結構化數據量呈急劇增加形態。

（4） 價值大（Value）：海量的業務數據帶來了更高的商業價值，高效的數據分析手段可以幫助電力企業更好的分析客戶需求，問題處理等。

（5） 精確性高（Veracity）：智能設備的實時采集上傳數據，保證了電力大數據的精確性，精準的數據可以幫助企業模擬不同情況下的業務場景，促進企業發展和進步。

2 云計算的應用

2012電力行業信息化年會于2012年11月3-4日在北京舉行，本次年會主題為“大數據與寬帶中國”?！按髷祿睂⒔o電力企業帶來新一輪商業模式轉變和價值創新，寬帶中國戰略更為電力信息化發展提速，在這樣的時代背景下如何對電力大數據進行數據挖掘、統計分析成為電力企業發展的目標。

云計算目前普遍認可的定義為：云計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網絡訪問， 進入可配置的計算資源共享池（資源包括網絡，服務器，存儲，應用軟件，服務），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。通過使計算分布在大量的分布式計算機上，而非本地計算機或遠程服務器中，使得企業數據中心的運行將與互聯網更相似。這使得企業能夠將資源切換到需要的應用上，根據需求訪問計算機和存儲系統。云計算具有：超大規模、虛擬化、高可靠性、通用性、高可擴展性、按需服務、極其廉價等特點。

在如今的“大數據時代”，云計算和大數據就像是紙張的正反面一樣密不可分，基于云計算的大數據分析技術已經日漸成熟，運用于各互聯網領域。電力行業也不例外，為了滿足對電力大數據的深度挖掘、數據分析，根據各行業基于云計算的大數據分析技術設計開發基于云計算的電力大數據分析系統成為可行。

事實上，為電力大數據分析開發的云計算平臺已在全國多地投入使用，具體部署結構如圖所示：

電力大數據從數據采集到最終分析會經過很多步驟，智能設備通過其安裝的傳感器采集數據，經由通信網絡上傳至數據中心。數據中心由關系數據庫和云計算平臺組成，云計算平臺由刀片式服務器組成，通過高速網絡連接，數據分析處理由云計算平臺完成，并與關系數據庫數據同步更新。通過分層次處理技術，云計算平臺可以對電力數據進行分支化管理，再通過強大的SQL處理系統使得平臺在分析數據時可以同時進行處理，極大地提高了數據分析速度。為了緩解數據中心數據庫訪問壓力，可以建立前置集群，設備采集數據上傳至前置集群，前置集群通過簡單的數據緩沖和處理后，統一上傳至數據中心;為了通信安全可以在前置集群與通信網絡間加裝防火墻和網關。由于云計算平臺的特點，在滿足企業大數據分析需要的前提下，減少了成本，同時又提高了數據處理速度。

3 總結

本文主要闡述了在如今社會“大數據時代”背景下，電力大數據的產生以及建立基于云計算的電力大數據分析平臺，云計算平臺的優秀性能為電力行業大數據分析提供了技術支撐，為電力企業運營管理保駕護航。

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