摘 要：电力大数据是指与电力企业运营、销售、生产相关的数据信息，是电力企业发展的重要内容。电力大数据的研究应用对电力系统的发展具有重要意义，因此提高电力系统大数据的分析利用具有重要作用。文章主要从大数据的定义出发，阐述了大数据对电网发展的重要影响，并重点对云计算中电力大数据技术的分析应用进行研究。
关键词：大数据；智能电网；云计算
1 云计算和大数据的基本概念
1.1云计算的概念
云计算是一种数据密集型的新型计算方式，指通过网络将各个客户端连接起来的，将其中储存的大量内容和用以计算的信息资源制作成一个巨大的资源库，然后随时随地针对不同客户各异的需求对资源进行统一调控和管理的方式。这种计算方式是对传统的网格计算的衍生，是对分布式计算和并行计算的进一步发展。利用虚拟的“云”，客户端的用户可以便捷地使用这种计算方式以互联网技术为基础的强大储存空间、计算能力。这种计算技术的本质是对存储、服务器、软件这些资源进行虚拟化处理，因此云计算具有虚拟化的显著特征，进而其在数据储存方面的发展有着无限潜力，同时其巨大的储存能力也使之在数据管理方面有着传统计算方式不可比拟的优势。
1.2大数据的概念
大数据是需要近年来流行起来的一个热词，其本身的含义是需要具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的新处理模式才能适应的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据一般具有以下四个特征：巨量的数据规模、丰富的数据类型、较低的价值密度和快速的数据流转，即所谓的4V概念。最近，一些学者又补充了数据精确性的观点，被视为是大数据的5V模式。大数据不同于传统数据的线性模式，他是离散的、随机的，具有复杂性和爆发性的特点。有一句话说：大数据只会告诉你“是什么”而从来不会告诉你“为什么”。大数据讲究结果而不是关系。
1.3云计算和大数据的关系
云计算强调的计算，大数据注重的则是海量的信息资源和巨大的储存，大数据是云计算的计算对象，云计算的强大储存能力和信息处理能力（即计算能力）可以更加迅速方便地处理大数据急速增长的海量信息，在一定意义上云计算给大数据的处理提供了很好的平台。因此大数据的进一步发展和使用离不开云计算这种新型的对数据的处理模式。同时大数据海量的信息、丰富的数据类型和快速的信息流转的特征也给云计算的实施找到了更多的实践途径。
2 从云计算的优势分析应用
2.1 处理速率快
云计算是现代计算机系统逐步开发的重要体现。云计算系统的运行以计算机内部数据处理系统为基础，同时结合虚拟数据挖掘，进行计算机系统的进一步完善，虚拟空间的综合性应用，实现了云计算在电力大数据信息处理中，云计算的系统计算处理速率快，云计算的实现避免了传统计算机大数据的整体性计算，而是采用计算机系统中SQL语句[3]，保障计算机系统运行中，将整体化大数据分割成不同层次数据，从而实现系统数据的综合性运行，大大提高了计算机系统运行的计算缩率。
2.2 兼容性强
云计算在电力供应中的应用，实现了电力系统供应中大数据处理技术的兼容性提高，云计算的计算方式主要应用分布式处理系统对大数据信息进行控制，从而可以实现多种电力处理系统的信息管理资源在整体应用中的综合性探索，例如：当电力大数据分析系统中的输送电力系统的信息资源在初期存储中受到严重的损坏，无法对后期的电力系统信息处理提供完善的信息资源，云计算能够通过语句处理，实现对电力供应系统的大数据分析系统进行调节与控制，系统中也可以将电力系统中，多种电力输送系统的资源形式在同一种电力大数据处理系统中进行调节控制，完善不同的信息资源处理。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆由此可见，云计算在电力大数据处理系统中的应用，为提高电力系统的信息应用范围额进一步完善提供新的技术支持。
2.3 数据存储空间性大
云计算技术电力系统大数据处理中的应用，拥有数据存储空间性大的特点。电力资源作为社会发展的主要动力之一，在社会中的应用范围得到进一步提高，较大的电力资源容量为电力系统建设的进一步完善带来问题。云计算采用虚拟空间存储技术，数据计算的存储空间也主要应用虚拟空间，为电力系统的大数据处理系统的综合性应用提供了较大的存储空间，能够保障逐步扩大的电力系统中大数据处理的完整性。
3 基于云计算的电力大数据分析技术与应用
3.1 基于云计算的电力大数据分析技术
电力大数据的从采集开始经过一系列的环节到最后的分析计算，需要耗费较多的时间。智能电表和传感器数据的采集是通过网络给中心数据发送的，其有固定的频率，并且数据采集具有周期性。如果数据采集中出现遗漏或者错误，那么将会不定期进行补采。为了保证数据的有效性，环节相关系统的压力，一般来说，数据在采集完毕之后首先要将其置于前置机缓冲池，进行相关处理。人员、和设备相关的静态信息将会组成档案数据库。
如果档案信息库中的信息需要更新，那么要保证更新好的数据库信息能够被保存在云储存系统中，这样才能保证数据准确。在计算相关数据的时候，要依据业务逻辑进行，同时将计算出来的数据填写在云存储系统中，然后相关系统自动会从云存储系统中筛选出符合客户需求的数据并使用于客户。另外，有一些与档案相关的数据需要进行计算，所以，云存储系统会将这些档案数据的计算结果自动同步在数据库中，以满足客户的使用需求。
3.2 基于云计算的电力大数据分析技术的应用
目前，云计算电力大数据技术已经在我国浙江得到运用，并且使用效果不错。2013年国家电网公司通过电力大数据分析技术在浙江开展项目建设，完成了用电数据分析和信息采集的云计算项目，促进了智能电网的发展。
在云计算的平台下，浙江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。
4 结语
在大数据时代，提高对专利数据的深度挖掘、分析和利用，获取更多更有价值的隐性信息，可以极大地提升知识产权战略管理和科学决策的水平。云计算应用于专利大数据领域，将会达到降低数据存储成本，提高数据加工和分析能力，加快数据处理速度等良好的效果。云计算和大数据的综合运用，可以为我国的发明人、企业、政府决策者、公共用户等提供更快更全面的专利数据服务，推动决策从“经验加感觉型”向“数据加事实型”转变，为我国的科技创新提供更科学更高效的信息来源和情报服务。
参考文献：
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[3]谷守军，王海永.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].电子制作，2017（06）：86-87.
论文作者:张兆鑫，高雪，王超，秦浩然
论文发表刊物:《中国电业》2019年第06期
论文发表时间:2019/7/15
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