大數據技術在電力企業中的應用研究

李利琴

摘要：隨著經濟和信息技術的快速發展，本文立足于電力行業角度，分析了大數據技術具體內容，研究了該類技術在電力行業中的具體應用，希望以下內容的論述，可以推動我國電力行業穩步發展。

關鍵詞：云計算技術;大數據技術;數據遷移

引言

近幾年，隨著經濟水平的不斷提升，我國電力市場需求量不斷增加，當下居民對電力生產以及運輸提出了更高要求，在保證正常生產的前提下還需要做到高效、安全和穩定。大數據技術的產生與應用便可以達到以上目的，也是現階段我國電力行業研究的主要內容之一。因此，對大數據技術在電力行業的應用研究有著鮮明現實意義。

1大數據概述

隨著云技術以及物聯網技術的出現以及應用，IT行業已經迎來了第三次變革，就目前信息技術的發展情況而言，正在朝著大數據挖掘角度進行衍變，數據信息的存儲以及處理特點發生了明顯的變化，最終表現為數據信息數量巨大，種類繁多，并且在數據多樣性的基礎之上還表現出了數據的非一致性。此種背景下，傳統數據處理方法以及處理體系所能發揮的作用逐漸降低，因此必須從實際角度出發，開發出一種契合時代大體量數據分析以及處理的技術，籍此，大數據技術被發明并且應用。從該類技術的實際應用情況而言，大致可以將其體系分為四個部分。分別是應用服務層、數據分析層、數據計算層以及數據存儲層。

1.1數據存儲

大數據技術中的數據存儲，主要采用分布式存儲方式進行，就實際應用情況而言，可以完成大規模數據存儲要求，并且可以保證數據存儲吞吐率，降低存儲中的數據故障。具體存儲內容可以概況為以下幾種：1）數據存儲基本路線為行存儲以及列存儲，或者是采用二者融合形式進行存儲。2）立足于存儲實際情況而言，數據信息將會被存儲在多個設備當中。3）為保證存儲質量，存儲設備需要被連接在高速網絡當中。4）為保證數據查詢效率與質量，需要建立一個分布式搜索引擎。雖然大數據技術在實際應用過程中，數據存儲效果良好，但是仍然存在一定的局限性，具體內容為：（1）當下技術手段雖然可以建立起一個穩定的數據結構，但是建立的數據結構較為單一，并不能支持復雜數據結構建立。（2）數據的調度技術尚且不完善，而不適當的調度將會增加數據結構承載力。（3）數據存儲過程中所應用到的列存儲技術尚不完善，有待進一步優化。

1.2數據遷移

隨著社會的進一步發展，產生的數據信息量逐漸增加，為保證各類數據信息可以正常應用以及分析，最終引入了大數據技術。在大數據技術中，為確保大體量數據遷移正常，又引入了平滑遷移概念。就目前實際應用情況而言，平滑遷移主要分為兩種形式，第一種是追日志法以及雙寫法。其中追日志法的應用較為廣泛，本文以此種方法為例，對大數據技術中的數據遷移技術進行簡要論述。追日志遷移方法的應用大致可以分為五個步驟，具體可以總結為以下內容：（1）服務將會進行升級，并且記錄清晰庫上的數據修改內容，這些內容便是數據的日志，記錄不需十分詳盡。（2）記錄完成之后需要對數據遷移工具進行構建，要求其與離線遷移工具相同，可以完成數據日志新到舊的遷移。（3）數據遷移所采用的格式為單獨形式，因此需要構建一個日志解讀工具。（4）為保證數據追評質量，需要構建一個校檢工具。（5）數據校檢比對完成之后，進行數據舊庫到新庫的遷移。

2電力行業大數據技術應用分析

2.1用電需求分析與預測

大數據技術在電力行業中的應用，最為明顯的應用內容便是用電需求分析。實際應用形式可以總結為以下內容：電力行業將會以SG186營銷業務相關標準作為基礎，并且結合我國電力應用情況、自然環境、社會環境以及政策環境，構建一個大數據電力用戶欠電模型，這樣就可以通過實時檢測，獲取電力用戶數據，之后通過對數據的分析知曉電力用戶電費回收風險，以及導致電費回收失效的具體原因。此種背景下，電力企業的事后管理將會與事前以及事中管理達到融合，相比于傳統電力管理工作而言，更加高效合理，進一步提升了電力費用回收質量，保證電氣企業營銷績效考核可以順利完成。以上作業形式可以看做是一種電力客戶分析，在分析過程中又可以達到電力用戶的細分，可以幫助電力企業更加直觀的了解電力客戶，這樣就可以做到差異性服務，進而提升電力服務質量。目前，電力行業對電力用戶的劃分方法較為多樣，既可以按照部門方法進行劃分，也可以按照用電目的進行劃分，或者是按照用電數量進行劃分。

2.2用電異常診斷

就目前發展情況而言，國網對于電力信息的采集要求正在不斷提升，并且實際業務部署已經業務發展也在追求一種高效之下的創新。電力信息采集范圍正在不斷擴大，最終表現為采集數據信息較多，業務種類多樣化等特點。例如我國甘肅、浙江以及山東等地的電力用戶數量已經達到了1000萬級別。此種背景下，傳統電網信息系統暴露出整體性能下降等問題。除此之外，在電力系統建設規模的不斷提升背景之下，數據的分析與采集需要做到更加精準，在線數據分析要求進一步提升。

3基于云計算的電力大數據分析技術及其應用

3.1分析系統

基于云計算的電力大數據分析系統，指的是以計算機系統和計算結構為基礎，并積極開展不同數據的分析利用，并通過云計算將所收集到的電力信息進行高度整合，然后融入到程序升級中實現程序更加高效率的升級。或者通過對電力數據的研究創新出更加優質的計算分析程序和軟件，更好的對電力系統進行調控，提高電力系統的智能化水平。

3.2分析技術

電力系統內部資料由于受到存儲功能的影響而無法發揮其自身的價值，因此在電力大數據的分析計算中通常會積極進行數據的掃描，并提取相應的信息，但這樣不利于提高處理效率，也不利于實現數據資源的有效利用。在電力大數據分析體系中，通過合理的運用云計算分析技術，可以實現對不同數據信息的查詢和處理，并在數據存儲系統的基礎上進行優化，可以對不同的數據信息進行有效的分類，如此便大大提高了數據的處理效率和處理質量。

3.3在智能電網電力大數據分析系統中的應用

電力系統正在朝著分布式控制轉變，通過利用云計算平臺，可促進分布式控制中的信息實現共享。由于云計算可以實現對數據的有效分析，保證電力系統的平穩運行，在對電力系統評估過程中，可通過對云計算分析處理數據的應用來提高數據處理效率，如此很好的符合了電力大數據的計算需求。此外，在電力系統出現故障后，由于故障處理時間較長，因此在系統恢復過程中，通過基于網格的電力系統計算方法，通過分布式計算模式不僅可以實現了信息的共享，還使得計算效率得到極大的提升，也大大縮減了故障恢復時間。

結語

總而言之，大數據技術是新時代背景下所產生的尖端技術，尤其是在計算機技術以及網絡技術廣泛應用的背景下，該類技術在工業生產以及人們生活中發揮的作用更加明顯。立足于電力系統而言，大數據技術不僅可以提升的系統穩定，還可以保證電力營銷質量以及電網運行安全，可以說是當下電力行業建設的主要動力。

參考文獻

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