基于云计算的电力大数据分析技术研究与应用

基于云 计 算的电力大数据分析技术研究与应用

白锐 1 何平 1 顾杨青 1 梁明 2 仇东配 2

1. 国网苏州供电公司 江苏 苏州 215000 2. 南京南瑞信息通信科技有限公司 江苏 南京 210000

摘要：随着网络与计算机技术的高速发展，电力行业也在信息化发展的道路上避免不了的进入“大数据时代”。面对日益发展，电力客户日趋增多，因此需要处理的各种电力数据信息越来越多，越来越复杂。电力企业通过利用云计算技术，有效的提高了对电力大数据进行分析的效率，并通过利用其将以往烦琐的分析模式加以取代，提升了大数据分析的质量，有效推进了电力领域的发展进程。

关键词：云计算；电力；大数据；分析技术

1电力大数据的特征

1.1数据量大

国家电网以物理电网为基础，将现代先进的传感测量技术、通讯技术、信息技术、计算机技术和控制技术与物理电网高度集成后形成了现在的新型电网。在这其中通过各种智能设备上安装的传感器、各种软件所采集到的数据堪称海量。假设全国电力用户安装智能电表1亿只，按照国家电网每15分钟采集一次电流电压等数据，每天的数据增长量将会接近100亿条。

1.2数据类型多

电力行业是一个跨单位、跨专业的一个行业，涉及的领域很广，运营过程中会产生大量的结构化数据和非结构化数据，包括文本、音频、图片、视频、模拟信号等不同的类型；数据来源也越来越多样，随着行业的加速发展，非结构化数据量呈急剧增加形态。

1.3处理速度快

随着信息技术的发展，数据处理速度也越来越快，利用新型技术制造的智能软硬件设备可以达到每秒数十万次的数据处理速度。

1.4价值大

海量的业务数据带来了更高的商业价值，高效的数据分析手段可以帮助电力企业更好的分析客户需求，问题处理等。

1.5精确性高

智能设备的实时采集上传数据，保证了电力大数据的精确性，精准的数据可以帮助企业模拟不同情况下的业务场景，促进企业发展和进步。

2利用云计算处理电力系统的优势

2.1能够迅速整合系统各类资源

传统的电力系统计算的适用对象为小规模电网的计算网络，且对计算资源提出了同构性要求。如果需要对大量东西进行储存，计算量较大，又或是当操作系统与开发平台等方面的差异较大时，传统计算处理起来往往比较困难，且效率也不高。运用云计算能够快速的将电力系统的各类资源迅速的整合，构建出一个能够快速处理信息的储存平台。

2.2能够存储海量数据

云计算平台为每一位用户都提供了技术支持，每一位用户都拥有自己的数据，这不仅会产生海量的数据，还会增加其他的附加数据。因此，必须需要用海量的信息处理系统来管理和控制出现的海量数据。云计算的存储空间相当之大，是电力系统发展的主要动力之一，云计算的虚拟空间的存储技术主要应用于数据计算之中，为电力系统提供了容量丰富的存储空间，能够装下电力系统产生的一系列的运行数据，逐步的完善电力系统对于大数据处理的完整性。因此这正适用于日益增长的数据信息，解决了繁琐的数据存储问题。

2.3兼容性强

假设在电力系统运行期间，内部的储存系统遭到了破坏不能够正常的接收和发送信息并能够对电力系统进行完善的处理的时候，云计算中兼容性的优势开始发挥作用，它能够通过数据的内部运算，对于损坏的内存数据能够通过一系列算法数据自行修复。另外也可以将电力系统中不同的处理系统进行调节和控制。因此，云计算在电力系统中的应用，提高了电力系统的应用范围。

3基于云计算的电力大数据分析技术及其应用

3.1分析系统

基于云计算的电力大数据分析系统指的是以计算机系统和计算结构为基础，同时利用多种实效性数据分析程序，并通过云计算对所有系统收集到的电力信息进行分析和整合，然后融入到程序升级中实现程序更加高效率的升级。或者通过对电力数据的研究创新出更加优质的计算分析程序和软件，实现对电力系统更加科学合理的运行调控，使电力系统朝着智能化方向发展。

3.2分析技术

部分文件资料，由于受到存储数据系统的 功能影响而无法发挥自身的价值，所以在电力大数据的分析计算中一般会选择对整体数据进行全方位的扫描，然后再采集数据信息，但这样会影响工作效率，而且处理的结果准确性也会降低，同时还浪费了不少数据资源。电力数据在索引查询功能方面具有显著优势，且查询性能广泛。就电力大数据分析系统而言，将数据仓库工具作为基础，促进了数据查询性能的提升；对于分布式的哈希表，可通过网络文件的融合和建立识别分析数据仓库工具，从而充分了解索引的命令。哈希表可以以极快的速度对数据进行查询和定位，并利用并行的计算机框架对已经成功检索出来的数据进行处理，计算出查询的内容。就分析系统而言，与许多数据之间存在联系，在利用查询程序进行查找时需发挥检索查询和语言翻译的作用。对此，需设计工具型技术，确保其具有自动翻译功能，以和查询内容翻译的准确性、效率等要求相一致。此外，还需通过对有关数据的存储、更新以及删除等，支持综合性能。要想对数据仓库工具之中存在的相关缺陷予以有效解决，设计出混合型存储构架，必须立足于表数据实现存储功能，并第一时间更新和修改数据信息。若要对数据进行读取，需要通过控制程序与系统架构调动读取数据接口。就该构架而言，能够存储海量数据，并拥有合并机制，有助于获取最新数据。

3.3在智能电网电力大数据分析系统中的应用

由于云计算具有强大的数据分析能力，可保证电力系统调度运行的安全稳定性。在对电力系统评估时，可利用基于网格计算的概率可靠性分析法，利用云计算分析处理数据的能力提高概率可靠性分析计算的效率，在智能电网应用扩大的新时期满足电力大数据的计算需求。此外，一旦大面积停电出现在电力系统中，则恢复起来就非常困难，尤其是在接入分布电源之后，电力恢复工程难度增大。所以在系统恢复过程中，需利用以网络为基础的电力系统计算方法以及分布式计算模式来对信息进行共享，并提高计算效率，从而增强信息间的有效协作。

4云计算大数据分析技术在电力系统应用中的发展

快速发展的大数据处理技术，在很大程度上突显出了其在电力系统中的一些新的发展趋势，但挑战也随之而来。一方面大数据处理技术朝着可视化方向发展，使大数据分析处理的结果以生动形象的图形图表等展示，使人们能更好地理解电力大数据中包含的信息。随着大数据和其他学科的融合，电力行业中数字化程度进一步加深，产生了更多的数据信息，而如何挖掘海量数据背后的价值成为大数据分析处理技术和电力系统融合推动力。

5结语

总之，云计算应用在电力系统之中，能够为今后的电力行业的稳定性富有关键性的作用。但是当前云计算还处于初步发展的阶段，也存在一定的弊端，因此在电力系统的运用中还有很大的发展空间。现如今，云计算已经在电力系统中具有了愈发关键的作用，因此，更应该不断的对其加以更新以及优化，有效提高电力大数据分析结果的准确性。

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作者介绍：

白锐（1987-）；男；江苏宿迁；汉；硕士学位；国网苏州供电公司商务拓展管理专职，研究方向:从事数据资产管理、应用、商业运营。单位名称：国网苏州供电公司。