基于云计算的电力大数据分析技术及应用赵晓娜

基于云计算的电力大数据分析技术及应用赵晓娜

赵晓娜

（国网辽宁省电力有限公司技能培训中心辽宁锦州121000）

摘要：社会的进步使得计算机与和联网技术不断提高，作为电力企业来说，也在不断进行有效融合，云计算作为有效的计算方式，在电力数据统计过程具有非常重要的地位，这种全新的工作模式改变了传统单一计算机操作方式，集合了众多数据的云计算符合电力企业数据统计，其工作效率更是不断在提高，随着社会进步这种方式也会不断在电力系统中进行引用，大数据如何在电力系统中才能发挥出良好的工作效率。本文分析了云计算的电力大数据技术及其应用，提升电力企业现代发展进程。

关键词：云计算；分析技术；电力大数据；应用

1大数据概述

大数据（Bigdata）简而言之，就是数据量比较大，程序较为复杂，一般的数据处理系统以及数据处理工具能以对其进行有效的分类、整理、收集、管理，对大数据信息的处理难以达到预期目的，而大数据往往又对大公司的管理、决策起着至关重要的作用。大数据的特点是量大、样多、速度高、价值大，想要对大数据进行有效的处理，就需要全新的数据收集处理模式，并且能够从处理中的数据中提取有效的信息资源，最终实现数据的价值利用。

2基于云计算的大数据技术

2.1SQL语句

云计算系统的使用中，主要应用SQL语句对电力系统中的信息资源进行存储，例如：电力供应系统中检测电力输送系统中，电流应用总量，电流输送区域的大小，电力管理人员为了达到电力供应的合理性分配，应用云计算进行电流输送的系统化分配，云计算系统结合计算机应用系统的相关数据，实现电力系统的资源供应与电力资源区域性分配快速处理，从而到达电力供应系统的资源供应的数据信息处理结构科学性的划分。此外，SQL语句执行电力系统的大数据信息时系统主要采用相对完善的SQL系统化程序，避免系统数据的应用信息安全，避免应用信息在使用受到外界病毒的直接性侵入，实现了电力系统信息资源处理的安全性、系统性、科学性发展。

2.2分层次处理技术

云计算系统的应用，采用分层次处理技术对计算机处理系统进行系统处理，实现电力系统中建立的电力信息收集、电力信息存储、电力数据应用的结构化管理，依据电力供应中大数据管理系统进行系统分支化管理，从而达到电力系统资源在电力供应各个系统之间相互联系，又相互对立，云计算强大的SQL系统可以实现电力系统的大数据同一时间内的分析计算。大大提高了电力供应系统的数据处理速率，同时也保障我国电力系统数据处理的层次化管理。

2.3数据处理检测技术

云计算在电力系统大数据处理技术中的应用，采用计算机数据处理检测技术，云计算系统中计算机应用处理技术采用计算机自动化处理系统，系统内部能够依据电力系统的处理信息，形成SQL系统语句检测系统，完善计算机自动化处理空间，使电力供应系统的数据处理结构可以得到应用系统的数据应用保障，实现我国电力管理系统的进一步智能化发展。

3基于云计算的电力大数据分析技术的研究

3.1电力大数据的分析系统

在云计算中，电力大数据的分析过程是一个有效的排列，这种系统形式下在分布与并行过程上是有必然联系的，是通过有效的计算框架基础上建设发展起来的，通过采用相关电力系统中有效的数据的分析软件，在利用云计算采集到的数据，进行软件升级与结合，进而通过电力数据源开发出更好的适合于电力行业发展的技术软件等等，通过这些可操作的程序，不断全面的进行电力系统的整体控制，通过这些方式积极的进行运用与发展，使得电力系统智能化发展进入一个新的阶段。在大数据时代，云计算的引用也节省了电力系统发展过程的人力与物力投入，对于成本管控过程是非常有成效的。通过大数据电力数据统计，明确的采集分析计算等工作的重点，简单化了工作流程。另外，系统的传感器装置、具有智能性能的电表等基础设备都在利用固有的频率对数据实行周期性的采集、处理，最终送达至数据的中心。数据在整个采集的过程中，很难避免错误的采集和处理工作行为的出现，从而对电网的用电信息采取无周期性的采集进行补偿。为了有效解决云计算的存储系统在访问数据方面的问题，将以采集的数据信息通过缓冲装置对数据进行一系列的预处理行为。工作人员利用系统对具有静态性质的数据信息构建成具有档案性质的数据库，再通过一定的方法将其数据复制至云计算的存储系统内，有效的缓冲访问数据的相关性问题。

3.2电力大数据的分析技术

对数据仓库的工具进行设计的真正目的在于，化解数据分析工作在系统中的难度，以适应行业的发展需求。由于电力的大数据在分析上具有独特性的特征，

有利于数据仓库的相关性工具在系统性能等方面进行优化、提升的空间。对于具有索引性的文件而言，数据仓库的工具在支持方面表现的比较薄弱，因此只能利用系统对数据进行全表式的扫描工作，既损害系统对数据的分析性能，又对系统资源在使用上造成浪费。而电力的大数据在索引方面具有很强的查询性能，同时也具有多重维度的查询性能。电力大数据的分析系统，在数据仓库的工具基础上，提高了对多维度的数据查询性能；分布式的哈希表，通过与网格的文件进行结合、构建，对数据仓库的工具进行识别、分析，进而解读出索引的命令。它能够对数据实现快速的查询和定位，并对已检索成功的数据由并行的计算机框架处理，计算出查询的内容。在它的的分析系统中，涉及了很多的数据库在查询程序下的查找过程，还需要向对应的语言对查询内容进行翻译、检索。因此，这就需要设计出具有自动翻译功能的工具型技术，以在效率、准确度方面达到查询内容翻译的要求。与此同时，还要有相应的技术去支持数据进行更新、存储、删除等综合性能。为了解决数据仓库的工具缺陷，必须要在系统中设计一种混合型的存储构架。由它的表数据实现主要的存储功能，并对数据信息进行及时性的更新与修改。如果命令想对数据进行读取时，只需在程序和系统的控制下调动该构架的读取数据接口，从而实现数据的访问。这个构架能够容纳大量的数据，并具有相应的合并机制，随时保持主表的更新状态，获取最新的数据。

4基于云计算的电力大数据分析技术的应用

基于云计算的环境和平台发展下，我国的电力企业在数据方面实现了高难度的处理以及缓冲等工作，电力企业的电力数据通过负载均衡器由互联网传输给前置群，然后前置群对相关数据进行一定程度的处理和缓冲并交给数据分析系统对其进行处理，最终相关服务器依据用户的需求从相关数据处理系统找出符合用户需求的数据。在云计算平台中，档案类数据一般都被保存在关系数据库中，一般档案如果有更新则由太网通过高速连接对其进行同步，保证信息的准确性。原来的方案中，云计算系统平台是由两台小型HP机组成的，其数据一般是在共享存储上保存的，相关存储设备是通过高速网络连接的。而新型的方案，则是由八台刀片式服务连接的，其运行速度显然要高于两台小型机的速度，并且新型方案也有助于降低关系数据库的费用，因此被采用。

5结语

电力大数据的分析技术在云计算环境下，将数据具有的信息内容进行采集、处理。该技术与云计算相结合，有针对性的提升了数据在分析系统运行程序下的整体性能。通过构建就具有大数据存储、处理、分析性能的系统，并结合相关的技术将其应用在智能电网中，有效的协助智能电网在社会建设中的使用，进一步满足广大用户对数据信息的需求。由于该项技术具有很多的性能与优点，能够以崭新的优势应对大数据时代的挑战。

参考文献：

[1]基于云计算的海量电力数据分析系统设计与实现[D].毛羽丰.北京交通大学2015

[2]面向智能电网应用的电力大数据关键技术[J].彭小圣，邓迪元，程时杰，文劲宇，李朝晖，牛林.中国电机工程学报.2015（03）