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基于云計算的電力大數據分析技術與應用

2020-11-09 13:40:17陳玉健
關鍵詞:云計算

陳玉健

摘要:電力系統中,計算機的運用已十分普及,作為新時代電力數據統計分析的必要途徑,電力大數據對于分析電力技術與各項應用效果來說非常重要,也是社會發展的必然要求,通過云計算提高電力數據源的準確可靠性,進而明確電力工程發展方向與電力設備等使用標準,這些都具有非常的意義。為了更好的了解云計算過程的電力大數據,本文進行了分析,通過分析也旨在提高相關人們認識,進而通過云計算大力發展電力數據信息的統計效率,提升電力企業現代發展進程。

關鍵詞:云計算;分析技術;電力大數據;應用探索

前言

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。

1云計算與電力大數據

1.1云計算

云計算在新的網絡時代,具有更新穎式的計算模式,實現大規模、分布式的計算方式,能夠滿足系統對數據的計算和存儲的時代要求。它聚合了大數據的相關資源。云計算通過虛擬化、動態資源調配等技術向用戶提供按需服務,避免資源浪費與競爭,提高資源利用率以及應用性能。云計算提供了橫向伸縮與動態負載均衡能力,即云計算支持運行時向數據中心增加新的節點,系統會自動將部分負載遷移至新增節點,并保持節點間負載的平衡,從而增強了整個系統的業務承載能力[1]。

1.2電力大數據

電力大數據指智能電網在發電、配電、輸電、營銷及管理等各個環節產生的大量數據。由部署于各種設備上的大量傳感器、安裝在各用電戶家中的智能電表、營銷系統收集的客戶反饋等數據源產生并匯聚到集中的數據中心統一存儲管理。電力大數據是建設穩定、可靠、高效、節能的智能電網的支撐性元素之一。通過分析電力大數據,能夠提升智能電網的精益化管理水平,制定更科學的生產計劃,優化能源輸送調度,建立更準確的用戶用電行為模型等。

2基于云計算的電力大數據分析技術與應用

2.1電力大數據的分析系統

電力大數據的分析系統是在分布式、并行式的計算框架基礎上構建起來的,其數據的分析軟件是利用數據的倉庫工具軟件建立。根據電力大數據在系統上具有的特性,進而開發出對數據庫具有查詢程序的技術軟件、以及具有查詢條件的軟件技術,間接性、全面性的增強數據倉庫的整體性能。此項系統的成功研究已經被我國智能電網所利用,并且在性能方面提升了很大的空間,也為系統在成本上減小了開支。該項系統對數據進行系統性的采集、分析、計算等工作流程,都需要經過許多的步驟與環節[2]。另外,系統的傳感器裝置、具有智能性能的電表等基礎設備都在利用固有的頻率對數據實行周期性的采集、處理,最終送達至數據的中心。數據在整個采集的過程中,很難避免錯誤的采集和處理工作行為的出現,從而對電網的用電信息采取無周期性的采集進行補償。為了有效解決云計算的存儲系統在訪問數據方面的問題,將以采集的數據信息通過緩沖裝置對數據進行一系列的預處理行為。工作人員利用系統對具有靜態性質的數據信息構建成具有檔案性質的數據庫,再通過一定的方法將其數據復制至云計算的存儲系統內,有效的緩沖訪問數據的相關性問題。該系統在結構上有:分布式的文件系統、并行式的編程框架、數據倉庫、監控和運行等工具、具有開發性的工具集,這些結構都是該系統的中心板塊,都是配合數據庫完成數據系統的整套工作。

電力大數據從采集到最終的分析計算,需經過多個環節。大量傳感器和智能電表以固定頻率周期性的采集數據,經通信網絡發送至數據中心。對于數據采集過程中的錯誤或遺漏,則不定期地進行用電信息的補充采集(下簡稱補采)。為緩解云存儲系統的訪問壓力,采集到的數據首先進入前置機緩沖池,進行解碼與預處理。除數據源定期采集的數據外,設備、人員等相對靜態的信息構成檔案數據庫,保存在關系數據庫中,被直接復制到云存儲系統中。當檔案數據庫發生更新時,應將更新同步到云存儲系統中,以保證計算結果的準確性。并行計算環境訪問云存儲系統,根據業務邏輯對數據進行復雜的分析計算,并將計算結果寫入云存儲系統。在線查詢系統從云存儲系統中取得滿足用戶請求的數據并返回用戶。某些針對檔案類數據的查詢需要計算結果數據,因此,云存儲系統還將計算結果同步到關系數據庫中,以便用戶通過關系數據庫查詢數據。

2.2基于云計算的電力大數據分析技術

電力大數據的從采集開始經過一系列的環節到最后的分析計算,需要耗費較多的時間。智能電表和傳感器數據的采集是通過網絡給中心數據發送的,其有固定的頻率,并且數據采集具有周期性。如果數據采集中出現遺漏或者錯誤,那么將會不定期進行補采。為了保證數據的有效性,環節相關系統的壓力,一般來說,數據在采集完畢之后首先要將其置于前置機緩沖池,進行相關處理。人員、和設備相關的靜態信息將會組成檔案數據庫。如果檔案信息庫中的信息需要更新,那么要保證更新好的數據庫信息能夠被保存在云儲存系統中,這樣才能保證數據準確。在計算相關數據的時候,要依據業務邏輯進行,同時將計算出來的數據填寫在云存儲系統中,然后相關系統自動會從云存儲系統中篩選出符合客戶需求的數據并使用于客戶。另外,有一些與檔案相關的數據需要進行計算,所以,云存儲系統會將這些檔案數據的計算結果自動同步在數據庫中,以滿足客戶的使用需求。

2.3基于云計算的電力大數據分析技術的應用

目前,云計算電力大數據技術已經在我國浙江得到運用,并且使用效果不錯。2013年國家電網公司通過電力大數據分析技術在浙江開展項目建設,完成了用電數據分析和信息采集的云計算項目,促進了智能電網的發展。在云計算的平臺下,浙江電力企業的電力數據通過負載均衡器由互聯網傳輸給前置群,然后前置群對相關數據進行一定程度的處理和緩沖并交給數據分析系統對其進行處理,最終相關服務器依據用戶的需求從相關數據處理系統找出符合用戶需求的數據[3]。在云計算平臺中,檔案類數據一般都被保存在關系數據庫中,一般檔案如果有更新則由太網通過高速連接對其進行同步,保證信息的準確性。原來的方案中,云計算系統平臺是由兩臺小型HP機組成的,其數據一般是在共享存儲上保存的,相關存儲設備是通過高速網絡連接的。而新型的方案,則是由八臺刀片式服務連接的,其運行速度顯然要高于兩臺小型機的速度,并且新型方案也有助于降低關系數據庫的費用,因此被采用。

總結

電力大數據的分析技術在云計算環境下,將數據具有的信息內容進行采集、處理。該技術與云計算相結合,有針對性的提升了數據在分析系統運行程序下的整體性能。通過構建就具有大數據存儲、處理、分析性能的系統,并結合相關的技術將其應用在智能電網中,有效的協助智能電網在社會建設中的使用,進一步滿足廣大用戶對數據信息的需求。由于該項技術具有很多的性能與優點,能夠以嶄新的優勢應對大數據時代的挑戰。

參考文獻:

[1]黃蕾,陶銳.基于云計算的電力大數據分析技術與應用[J].數字技術與應用,2017,(02):117.

[2]翟媛.基于云計算的電力大數據分析技術與應用探究[J].電子世界,2015,(20):167-168.

[3]吳凱峰,劉萬濤,李彥虎,蘇伊鵬,肖政,裴旭斌,虎嵩林.基于云計算的電力大數據分析技術與應用[J].中國電力,2015,48(02):111-116+127.

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