基于云計算的電力大數據分析技術與應用

國網鹽城供電公司 陳 璞

現階段我國電網事業飛速發展，各行各業針對電的需求愈來愈大。在全新的大環境下，我國電力企業若想實現飛躍式發展就應不斷提高自身發展實力。目前我國電力系統發展已進入黃金時期，要加大力度建設智能電網。在建設電網過程中會產生與應用大量信息數據,只有高效分析這些數據，才能結合有價值信息高效應用有價值信息，為電力企業未來發展奠定根基。電力系統云計算就是在電力云背景下得以產生與發展的，將云計算應用在電力系統內進一步增強智能電網效率。云計算還可高效處理電網建設及電網運行時出現的各種數據，提高數據內的高價值資源，為電力企業未來發展及決策提供重要的價值。

1 云計算與大數據概述

1.1 云計算含義及特點

云計算依托網絡發展，屬于超級計算模式，是一種先進技術，主要通過應用非本地及遠程分布式計算機為廣大用戶提供計算及儲存數據的服務。云計算在處理數據時速度快，且具有良好的兼容性，儲存空間較大，可滿足儲存海量數據的要求。同時云計算模式彈性較好，擴展性頗強，且具有虛擬性特征。在大數據背景下能為處理手機分析數據帶來可靠的支撐，增強分析數據以及儲存數據的能力。

在當代電力系統中廣泛應用云計算，可有效接收各種用戶發來的請求，并通過多元方法處理數據，降低數據處理難度，滿足數據庫信息需求，促進現代電力企業迅速發展。因云計算處理數據的效率破快，且在分析及處理電力數據時可有效分割整體數據、展開各層次計算，最終綜合化計算得到綜合化計算結果。在云計算技術日漸發展時形成了先進的編輯模式，可高效完成各種類型工作，既能節約工作時間又能減少人力及物力，改善作業效率。在具體處理大數據時，云計算方法采取分布式處理系統，可充分分析電力處理時涉及的各種資源[1]。另外，云計算技術儲存空間足夠大，即使新時期人們對電力資源的需求越來越多，且電力大數據內包含繁多內容，但其容量足以滿足電力大數據的發展要求，并不會為電力大數據發展帶來限制性影響。

1.2 大數據含義及特點

大數據主要指數據程序繁雜、體量較大的數據信息，普通數據通過數據處理系統及數據處理分析工具，能針對各項數據進行分類及管理。然而在使用大數據處理信息時，則難以取得理想效果，這主要由于大數據更新速度快且容量大、種類偏多。為高效處理大數據，就應積極改進數據處理方式和模式，通過有效的數據分析技術，在大量數據資源內找到高價值信息資源，進而有效應用數據資源。

2 基于云計算的電力大數據分析技術及應用

在電力系統具體運行時，云計算屬于一種極其有效的統計數據方法，可針對相關數據進行全面分析。在統計數據時，若想得到有價值的數據則少不了云計算主要內容的支持。通過云計算可高效統計數據，保障數據完整性、精準性。目前電力系統關于云計算的需求缺口偏大，其在電力系統統計數據時發揮了重大作用。電力人員在調整云計算模式及操作電力系統時，通過云計算技術能保障電力系統穩定性，全面融合云計算及大數據即可提高數據處理效果及信息處理水平，以促進我國電力行業實現創新發展的目標。

2.1 在電力大數據分析系統中的應用

電力大數據整體分布普遍都是通過“分布式”及“并列式”展開的，在這兩種框架上得以監理。分析大數據通常使用倉庫工具軟件，如今倉庫工具軟件得以完善，結合大數據在系統內的特點便可針對相關內容進行查詢。倉庫技術軟件應用效果符合預計標準，同時在具體查詢時也能間接改善數據倉庫功能[2]。目前，我國在這一方面的研究下足了功夫，該項系統已成功應用在電網運行中，能保障各項功能的完整性、高效性，且能節約系統成本。在該系統發展時，通過分析及采集整體數據不斷完善工作流程。

此外，電力系統需應用各種各樣的傳感器設備，包含人工智能化設備。針對數據展開周期性采集，無需耗費人工力量。在完成數據采集工作后便可通過相關軟件將數據直接傳送至中心。在采集數據時使用智能化設備完成采集工作，這一過程中可避免人為因素造成的各種誤差。在采集電網信息時，通過使用無周期性采集工作方式加以補償，高效彌補云計算在儲存數據時存在的缺陷，通過緩沖方式處理所采集的數據及信息，針對相關數據展開預處理。具體參照系統靜態性特點創建較為完備的數據庫，通過應用有效的方式將其放置于云計算儲存系統內，便可有效解決緩存訪問數據存在的障礙性問題。一般來講，在一系統內主要涉及了監控、框架及數據倉庫各項內容，能高效落實開發目標，保障數據系統完整度。

2.2 在分析技術方面的應用

應用電力大數據倉庫相關工具展開設計，能高效化解數據分析時出現的相關難題，進而更符合行業發展標準。現代電力大數據運行過程中具有獨立性特征，通過融合數據倉庫具體工具及系統性能方面的特色，能保障該系統功能的完整性。針對一些具有索引性特點的文件而言，數據倉庫在這一方面的支持率較為薄弱，但通過應用系統搜索數據便能增強其性能。

其次，電力大數據具有超強的查詢功能，可展開多維度查詢，并針對多維度數據進行充分分析，針對文件內的數據加以構建，同時對應分析數據倉庫內容，解讀索引命令[3]。在具體分析系統內涉及各種各樣的數據庫內容，在查詢時針對各種語言分別進行查詢工作，由專業人員翻譯語言，這樣便可保障整體工作效率。在設計時需添加智能翻譯功能，這樣才能保障查詢工作順利落實。另外還需添置技術，強化數據刪除、數據更新及數據儲存功能，進而彌補數據倉庫存在的不足。若想有效讀取對應的數據，則要在系統控制下優化整體框架，進而保障數據訪問權限，在相關框架內接受更多數據，通過合并機制增強數據動態性及完整性。

2.3 在其他方面的應用分析

云計算技術已在全國得以普及，電力人員若想全面展現云計算優勢，就應針對云計算應用方法加以改革及創新，目前電力大數據早已在一些科技教育發達的領域得到了大范圍應用。隨著電力企業規模的壯大，在大數據方面做出了全面創新，尤其是技術創新能夠完成高難度數據緩沖任務，并展開權威性處理工作，進一步滿足用戶內在需求[4]。在當代云計算平臺中，將一些具有檔案性質的信息輸入到數據庫內進行妥善保存，便可對應更新檔案實現與網絡同步的效果，進而加強信息完整性。在傳統方案設計時，通過云計算能不斷完善整個數據系統，促進數據信息共享，并能改進儲存工作效果，保障服務器順暢運行。

2.4 智能電網分析系統

電力企業在發展及運行時應意識到云計算數據分析的特色，針對電力系統有關內容加以完善，保障電力系統調度穩定性及調度安全性。在電力系統評估時，通過使用網絡計算方法提升整體數據處理效率，強化數據可靠性。在具體使用智能電網時，能充分滿足電力大數據要求，強化用電體驗，促使其對電力系統服務功能越來越滿意。如出現大面積停電現象，則可通過云計算做出分析并迅速恢復供電狀態。如今接入了眾多分布式電源，在恢復時難免會出現一些難題。所以就要求充分了解現場情況，結合現場情況采用有效方法解決電力恢復難題。

3 基于云計算的電力大數據分析技術未來發展展望

隨著大數據處理技術日漸發展，電力系統應持續完善對應技術，正視發展過程中出現的各種挑戰。如今大數據處理技術可視化程度日漸加強，在針對數據做分析工作時，可以通過直觀形式為人們展示數據和信息，促使人們高效理解信息[5]。在未來發展過程中，大數據可以和其他技術有效融合，加速數字化發展腳步，創建更多高價值內容。通過針對海量的數據信息進行挖掘，了解信息價值及內涵，全面展現信息應用價值，保障信息穩定性、安全性，為電力企業未來發展護航到底。

綜上，當代信息技術的發展，為人們日常生活帶來了重大改變。同時也為電力系統建設及運行提供了幫助。云計算能儲存大量信息，而且數據處理過程具有良好的兼容性，且速度頗快，在未來電力大數據分析時勢必會起到重要作用。