摘要：计算机网络科技不断发展，使得各个领域也逐渐开始重视如何才能更高效的利用计算机技术，进而促进其快速发展。其中，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；应用；分析
1导言
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，下面具体分析电力系统中云计算分析。
2电网发展基于云计算大数据的意义
在电力系统中，我们所了解的云计算也就是一种符合电力系统数据统计的电力云，电力云作为电力系统中有效的统计方式，形成了新的发展方向，作为一种新事务，其产生与发展的基础都是基于云计算，作为数据统计，在电网系统通过云计算统计，提高了数据的准确性，通过云计算过程统计出来的大数据，可以明确了解部分电力系统运行过程中的不足，进而可以有针对性的进行完善，可以说电力系统中运行云计算的意义是重大的，作为电力行业工作人员来说，也必须给予高度重视，通过合理的运行模式调整，在提高电力工作稳定性的同时进行大数据云计算的融合，把电力体系进行调整，加大电力系统的信息处理速率，把云计算作为电力发展过程重要数据参考，进而提高电力发展能力。
3云计算在大数据分析技术探究
3.1 SQL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，电力时速送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。
3.2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。
3.3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。
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4基于云计算的电力大数据分析技术的研究
4.1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。
4.2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。
4.3探究与计算的电力大数据分析技术的重要应用
目前，通过进一步应用，云计算电力大数据成功案例是在2013年的浙江电力系统中所展开的，通过了解云计算电力大数据技术的运用，已经进一步提高了智能电网发展效率，在这种云计算平台，数据进行了有效汇总，在通过计算机管理平台进行有效分析，不断进行数据采集与计算，可以使电力数据通过负载均衡器进行有效调节，在结合互联网传输等手段进行前置提取，然后通过前置群接近有效的数据处理，在一定程度上这样的处理和缓冲是数据统计过程最好的方式，也是通过这数据分析系统提高了数据整理效率。从而通过这些努力提高相关服务器的工作稳定性。这样也可以结合客户的要求进行数据分析处理，在云计算过程，通过电力平台进行电力传输配电。同时在云计算平台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。
5结论
云计算系统是现代计算机系统的主要分支，云计算中应用SQL系统，分层次处理系统以及数据智能化检测系统实现了系统资源的综合性应用，对云计算在电力大数据分析技术的探究，实现了电力系统的信息管理结构逐步完善，为我国电力管理系统的进一步发展提供技术支持。
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论文作者:尹秀艳,田新成
论文发表刊物:《电力设备》2018年第4期
论文发表时间:2018/6/20
标签：数据论文; 电力论文; 系统论文; 电力系统论文; 大数论文; 技术论文; 据分析论文; 《电力设备》2018年第4期论文;