摘要：对电力大数据分析技术的研究，在电力应用领域具有重要的意义。本文对云计算过程的电力大数据进行了分析，通过分析旨在提高人们的认识，进而通过云计算大力发展电力数据信息的统计效率，提升电力企业现代发展进程。
关键词：云计算；电力大数据；分析技术与应用
随着互联网与时代的不断发展，数据的问题已经成为当下云计算系统的主要问题。由于系统对数据作出分析、处理之后，能够通过固有的程序得到在操作上相关性的数据。在互联网快速发展的时代，已经有系统的时代转向了数据的时代。全新的数据发展时代，对数据在处理方法和工作效率上有了更高的要求。普通式数据处理器在工作方式以及效率方面都已经不能满足数据时代的发展需求。为了解决这一问题，在云计算的环境下研究高效的数据处理器，并达到高性能的处理方式。通过对数据系统在资源上进行合理性的配置，以达到大数据在处理方式上以及性能上的要求。
1 云计算与电力大数据
云计算在新的网络时代，具有更新颖式的计算模式，实现大规模、分布式的计算方式，能够满足系统对数据的计算和存储的时代要求。它聚合了大数据的相关资源。而电力大数据，则是在智能的电网下形成的具有大容量数据。由许多的传感器、设备附属在用户的家用型智能电表之上，采集用户的反馈意见，并将信息、数据统一发送至数据的存储、管理中心。电力的大数据，能够维持智能电网的稳定性、可靠性与高效性，全面提升智能电网的使用、管理性能。
2 基于云计算的电力大数据分析技术的研究
2.1 电力大数据的分析系统
电力大数据的分析系统是在分布式、并行式的计算框架基础上构建起来的，其数据的分析软件是利用数据的仓库工具软件建立。根据电力大数据在系统上具有的特性，进而开发出对数据库具有查询程序的技术软件、以及具有查询条件的软件技术，间接性、全面性的增强数据仓库的整体性能。此项系统的成功研究已经被我国智能电网所利用，并且在性能方面提升了很大的空间，也为系统在成本上减小了开支。该项系统对数据进行系统性的采集、分析、计算等工作流程，都需要经过许多的步骤与环节。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，最终送达数据中心。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。该系统在结构上有：分布式的文件系统、并行式的编程框架、数据仓库、监控和运行等工具、具有开发性的工具集，这些结构都是该系统的中心板块，都是配合数据库完成数据系统的整套工作。
2.2 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。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆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。
3 探究与计算的电力大数据分析技术的重要应用
随着云计算在信息时代中的发展，电力大数据的分析技术已得到我国科技发达地区大量的应用。基于云计算展开的项目，有利于发展我国的智能电网事业。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，最终由大数据的分析系统进行权威性的处理，而后服务器把用户提出的要求与需求经过数据的相关处理器或系统找到能够满足用户所需要的数据。在现今的云计算环境或平台中，有关档案性质的数据将被数据库以存储的形式保存起来。其中档案的更新类似目前软件的更新，在发生更新时会与网络同步，并且能够保证档案信息的完整性、准确性。在原有的设计方案中，云计算环境下设计的数据系统，一般情况下由2台HP机构成，它的数据信息完全是由能够共享的存储实现保存工作。然而全新的技术与设计方案，则由8台具有刀片式的服务器进行连接，在配置上就远远超越原有的设计方案，这样的设计方案能够为数据库节约成本，已被云计算、智能电网广泛的采用。
4 总结
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
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作者简介：
丁再贤，女，青海西宁人，1977年11月生，现供职于国网青海省电力公司海东供电公司，中级职称，从事经营管理等方面的工作。
论文作者:丁再贤
论文发表刊物:《电力设备》2018年第12期
论文发表时间:2018/8/6
标签：数据论文; 电力论文; 系统论文; 技术论文; 性能论文; 电网论文; 大数论文; 《电力设备》2018年第12期论文;