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摘要：云计算是一种信息数据处理系统，其有效地结合了信息存储与计算处理技术，能够提高信息接收处理的能力，并且在云计算的作用下能够提高电网的运行能力。云计算和大数据是计算机应用和信息技术应用方面的新技术，具有划时代的意义，云计算通过计算技术与存储技术的结合满足了智能电网数据处理的需求，极大地促进了智能电网的发展。本文就基于云计算的电力大数据分析技术与应用进行探讨。
关键词：云计算；电力大数据；分析技术
1电力大数据
电力大数据是大数据理念、技术和方法在电力行业的实践，它涉及到发电、输电、变电、配电、用电、调度等各个环节，是跨单位、跨专业、跨业务的数据集合。电力大数据按来源不同可划分为三类：一类是来自于电力生产企业的发电量数据，二类是国家电网的运营和管理数据，包括交易电价、售电量以及ERP、一体化平台等方面的数据。三类是电力用户侧数据，包括用户侧管理平台和智能电表采集的数据。电力大数据是大数据理念、技术和方法在电力行业的实践，是大数据应用的重点领域之一。电力大数据具备普遍5V（Volume；Variety；Velocity；Veracity；Value）特征，即数量大、类型多、处理速度快、准确度要求高和价值高。2013年《中国电力大数据白皮书》发表，提出电力大数据还具备的独有3E（Energy；Exchange；Empathy）特点，即能量、交互和共情。
2云计算应用优势
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，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，提高了电力系统供应中大数据处理技术的兼容性，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。
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。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆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
3.1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。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。
3.2电力大数据的分析技术
电力大数据有利于数据仓库的相关性工具在系统性能等方面的优化、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。
3.3云计算的电力大数据分析技术应用
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。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结语
随着信息时代的到来，网络在人们生活中发挥着越来越重要的作用，这就意味着数据处理量在不断加大，这对电网管理提出了更高的挑战。那么如何促进大数据电力信息发展，提高数据信息的处理速度已经成为亟待解决的问题。云计算电力大数据分析技术能够提高电力企业的综合发展水平，促进电网的规范化、快速化发展，有助于促进企业的长远发展。
参考文献：
[1]毛羽丰.基于云计算的海量电力数据分析系统设计与实现[D].北京：北京交通大学，2015.
[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:程龙,管娅妮
论文发表刊物:《电力设备》2017年第32期
论文发表时间:2018/4/12
标签：数据论文; 电力论文; 系统论文; 技术论文; 数据处理论文; 大数论文; 信息论文; 《电力设备》2017年第32期论文;