基于云計算的電力大數據分析技術與應用

摘要：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，因此需要處理的各種電力數據信息越來越多，越來越復雜。為實現對電力大數據的有效分析，提高數據分析處理的準確性，需要采用先進的數據處理技術。鑒于此，在電力大數據分析中應用云計算分析技術，不但可提高數據處理的效率，而且也提高了數據的利用價值，提高數據分析的工作質量。

關鍵詞：云計算;電力大數據;分析技術

1云計算和大數據概述

1.1云計算含義及其特點

云計算是一種基于網絡的超級計算模式，也是一項新型的先進技術，利用遠程或非本地的分布式計算機為用戶提供數據存儲、計算等服務。云計算具有數據處理速度快、兼容性強和數據存儲空間大的優勢，同時該計算模式的彈性好、可擴展性強，在大數據環境下可為數據分析處理和數據的存儲提供支撐和依據，提高數據分析和存儲的能力。在電力系統中應用云計算，可同時接收大量用戶請求，并開展多元化的數據處理，數據處理難度降低，滿足現代化電力的發展。由于云計算技術對于數據處理的效率很快，在電力大數據信息分析和處理時，可對整體性數據進行分割，從而開展不同層次的計算，實現系統數據綜合化計算。云計算技術在不斷的發展中形成了并行編輯模式，能同時高效地完成不同類型的工作，節約了大量的工作時間和人力物力，有效提高工作效率。在實際電力大數據處理應用中，云計算計算方式采用的是分布式處理系統，可實現對電力處理信息資源的綜合性探索。例如，在初期存儲時電力系統傳輸的信息資源遭到了一定破壞，這時云計算可通過語句處理實現對電力大數據系統的調節和控制，完善不同信息資源的處理。此外，云計算技術有較大的存儲空間，在對電力資源需求不斷增加的新時期，電力大數據中包含的內容繁多復雜，數據的容量成為限制電力大數據發展的關鍵點。總之，云計算技術能簡單快速地處理各種信息數據，可解決當前電力系統中對于信息數據處理方面的缺陷問題。

1.2電力大數據的特征

（1）數據量大：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：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：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）精確性高：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。

（5）價值大：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。

2基于云計算的電力大數據分析技術及其應用分析

2.1分析系統

基于云計算的電力大數據分析系統，是指以計算機系統和計算結構為基礎，同時利用多種實效性數據分析程序，并通過云計算對所有系統收集到的電力信息進行分析和整合，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，實現對電力系統更加科學合理的運行調控，使電力系統朝著智能化方向發展。

2.2分析技術

部分文件資料，由于受到存儲數據系統的 功能影響而無法發揮自身的價值，所以在電力大數據的分析計算中一般會選擇對整體數據進行全方位的掃描，然后再采集數據信息，但這樣會影響工作效率，而且處理的結果準確性也會降低，同時還浪費了不少數據資源。而電力大數據分析技術，卻具有可以良好的針對于索引數據信息的基礎性職能，有效的檢索其中的信息，同時其也擁有系統化的查詢職能。現下的電力大數據分析體系，是指在信息存儲系統軟件的基礎上，提升了對擁有多種空間角度的數據信息的查詢職能。此外，為了良好的解決信息存儲系統程序所具有的問題，則需要在相應系統中創建出一種具有混合性質的知識存儲體系。

2.3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，利用統一的云計算平臺，可促進分布式控制中的信息實現共享。由于云計算具有強大的數據分析能力，可保證電力系統調度運行的安全穩定性。在對電力系統評估時，可利用基于網格計算的概率可靠性分析法，利用云計算分析處理數據的能力提高概率可靠性分析計算的效率，在智能電網應用擴大的新時期滿足電力大數據的計算需求。此外，電力系統在大面積停電后的恢復工程比較復雜，尤其在大量分布式電源接入后，電力恢復工程遇到了更多難題。因此在系統恢復中，通過基于網格的電力系統計算方法，利用分布式計算模式不僅實現了信息的共享，而且提高了計算效率，在云計算平臺上促進信息的協作，同時找到更快更佳的系統恢復方案。

3云計算大數據分析技術在電力系統應用中的發展

隨著大數據處理技術的快速發展，在電力系統的應用中出現了不少新的發展趨勢，同時也面臨著新的挑戰。一方面大數據處理技術朝著可視化方向發展，使大數據分析處理的結果以生動形象的圖形圖表等展示，使人們能更好地理解電力大數據中包含的信息。隨著大數據和其他學科的融合，電力行業中數字化程度進一步加深，產生了更多的數據信息，而如何挖掘海量數據背后的價值成為大數據分析處理技術和電力系統融合推動力。此外，基于云計算的電力大數據分析技術在應用中也存在信息安全的問題，云計算平臺易受黑客攻擊，在進行大數據分析處理的過程中可能會出現泄密的風險，不但影響電力產業的發展，而且還可能會危害社會穩定和國家安全。為了解決上述問題，在新時期還需要加大對大數據分析技術的研究，在進行電力大數據分析中及時采取安全防護措施。

4結語

因為云計算具有數據處理快、兼容性好以及數據存儲量大的優勢，在智能電網的電力大數據分析處理中，通過云計算技術的應用可充分挖掘數據本身的價值，提高數據分析和存儲的能力，實現電力系統中各種電力信息的分享，提高電力系統整體性能。現如今，云計算已經在電力系統中具有了愈發關鍵的作用，因此，更應該不斷的對其加以更新以及優化，有效提高電力大數據分析結果的準確性。

參考文獻

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[2]崔立真，史玉良，劉磊，等.面向智能電網的電力大數據存儲與分析應用[J].大數據，2017.

[3]尹強飛，徐勇輝.基于云計算技術的大數據處理系統[J].科學與管理，2016.

作者簡介：李劍（1975.10-），男，內蒙古赤峰人，東北電力大學電氣工程專業碩士，工程師，單位：山東魯能軟件技術有限公司