摘要：大数据处理系统在电力资源供应系统中的应用，实现了电力管理系统的智能化发展，云计算技术基于计算机数据处理基础上，将数据应用于处理技术的分析应用向结合，大大提高了电力信息处理的速率，优化电力系统的内部资源的控制管理，是我国电力系统逐步完善的重要体现。
关键词：云计算；电力；大数据分析技术；应用
为加强环境管理和治理力度，文中结合云计算与大数据等新型技术，研究建立一个环境数据中心，该中心利用现有计算机资源建立统一的云计算平台，集成与整合各类环境业务数据，实现污染源一源一档以及对污染源全生命周期的管理，实现数据资源共享和业务协同，同时利用大数据技术结合各种专业模型，对现有环境数据资源进行深度挖掘，最终为环境管理提供科学的决策依据。
1云计算及电力大数据的相关论述
1.1云计算技术
云计算技术是一种对于数据信息的处理系统，可对数据信息进行云存储，并通过云计算对数据进行大规模分布式计算分析，该技术的应用，可满足用户对于海量数据的处理与计算能力，可向用户提供虚拟化与动态化的信息数据服务，实现资源的动态调配，基于用户实际需求提供服务，以有效避免资源的不必要消耗与浪费，提高企业的竞争力。云计算技术的应用，可满足信息化时代对于资源利用的横向拓展与负载均衡方面的要求，以云计算技术为支撑，为数据中心增加节点，向新的节点进行负载迁移，采取有效措施实现节点负载均衡，以强化系统业务能力，并通过大规模的数据节点，通过高效化的信息网络，向用户提供计算及储存工作所需数据。
1.2电力大数据
随着电力行业智能电网项目不断地建设、完善，智能电网的规模也在不断的扩大，从中所使用到的智能软硬件设备也越来越多。这些设备在工作中持续不断地产生大量的数据，这些就是电力大数据。电力大数据是指电力企业在发电、输电、变电、配电、用电、调度各环节中产生的大量结构化、非结构化的数据，这些数据一般是由电力智能设备、智能软件中产生后汇集到数据中心进行提取分析，是支撑智能电网项目发展的重要组成部分。电力大数据一般具有以下特征：①数据量大（Volume）：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。②处理速度快（Velocity）：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。③数据类型多（Variety）：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。④价值大（Value）：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。⑤精确性高（Veracity）：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基于云计算的电力大数据分析技术的探讨
2.1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。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆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。
2.2虚拟化应用系统
目前，电力行业信息系统应用普及领域广泛，更新速度快，企业中使用的业务系统，如EIP、电力营销、安全生产、OA和MIS等，这类业务系统往往专业性强、系统庞大，且业务流程复杂；在这些应用中，客户端可以通过内部局域网络或者综合数据网上进行登录，然后对相关业务进行操作。在这些操作当中，客户端与服务器之间需要大量的数据对接，产生庞大的业务流，这些业务流对计算机系统的整体运行（系统的应答反馈时间、计算时间等）要求非常高，这样导致以前对计算机系统的大量投入可能会面临无法使用的窘境。同时，也会面临客户端后期的升级维护成本较大，复杂的网络架构也将面临新的问题，特别是在跨网络的应用软件部署时，可能因为网络架构过于复杂而成为制约应用软件的一个关键问题。对于安全方面，应用软件是基于浏览器进行或者互联网进行，所有的数据都通过网络继续宁登录、传输、处理，这样就容易因为互联网本身的安全隐患而造成数据的安全威胁。具体的实现方法可以在进行应用虚拟化时，将虚拟化应用集中安装到应用系统客户端，通过对虚拟化服务器（集群）的集中部署、安放、数据传输和反馈，提高安全效率，并且能够高速的发布到每一个需要应用的端口。
2.3服务器虚拟化
电力生产系统的服务器虚拟化，是一项复杂的工程，不仅需要数据的收集和分析，同时还需要有强大的后台支持服务器虚拟化技术的运行。推广服务器虚拟化，首先需要保证对安全分区中的服务器进行虚拟化，才能进一步的实现整个电力生产系统服务器的虚拟化。在安全分区中，需要把纵向交换机和纵向加密机制进行虚拟化设计，也就是需要将信息内网和信息外网进行连接，让整个安全分区具有数字化的形态，对进一步实现服务器虚拟技术提供基础。为此需要把横向交换机和正反向隔离装置进行连接，这样可以形成四个有效的独立运行装置的同时，还能互相联系，确保了独立性和关联性。而且横纵向生产网的建立可以很好地展开逻辑网络拓扑，是构建服务器虚拟化技术的基础。这样能够全方面的连接服务器内部各个部分的信号，加强了服务器虚拟化信号的传递效率和速度。同时，业务磁盘阵列提供的数据能够为虚拟服务器提供相关的数据支持，以便保证服务器数据虚拟系统的正常运行。同时，业务磁盘阵列分为两部分，一个是存储生产数据的，另一个则是存储管理数据的，这样可以有效地提高数据的分类管理，提高了虚拟服务器的处理系统速率和效率。
2.4桌面虚拟化技术在电力系统中的具体应用
在电力系统中，桌面虚拟化技术的具体应用如下。首先，利用虚拟化技术在电力信息管理机房搭建一个云服务的平台系统，并在此基础上安装生产管理系统、办公系统以及营销系统等多个业务软件，从而构成一个虚拟的工作环境。其次，在具体的实施中，电力终端的桌面虚拟化系统以虚拟底层硬件为技术支撑在不同操作系统中进行跨越操作，并且电力终端的桌面虚拟化系统利用不同系统的相似性，可以在一些异构硬件中实现虚拟化功能。最后，桌面虚拟化中的远程连接协议在电力系统中可以满足各个地点的营业厅的需要，只要通过连接到电力系统管理中的云服务器上，进入到虚拟界面之中就可以进行相应操作。在具体的使用中，远程连接协议的效率对各个营业厅的登录和访问的速度起着决定作用。因此，为了保证营业厅的工作效率，我们要不断提高远程连接协议的效率。
结语
大数据环境下，电力系统运行过程中所产生的电力大数据，可以采用云计算技术进行充分利用，发挥电力大数据的重要作用与价值，为此，可首先利用云计算技术对电力大数据进进行预处理，进而利用云计算技术，搭建数据资源管理平台，以强化电力大数据与云计算技术的有效结合。
参考文献：
[1]吴凯峰，刘万涛，李彦虎，苏伊鹏，肖政，裴旭斌，虎嵩林.基于云计算的电力大数据分析技术与应用[J].中国电力，2015，02：111-116+127.
[2]刘杨.云计算与数据容灾技术在电力系统中的应用研究[D].华北电力大学，2015.
论文作者:李家琳
论文发表刊物:《电力设备》2019年第4期
论文发表时间:2019/7/8
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