(国网山西省电力公司运城供电公司 山西运城 044000)
摘要：随着电力系统的不断发展，电力系统产生的数据越来越多，给电力企业原有的数据处理系统带来了很大的挑战。近年来，云计算和基于云平台的电力行业数据处逐渐兴起，在互联网、电信、教育、政务等很多领域实现了应用，取得了很好的效果。本文研究基于云平台进行电力数据处理。
关键词：云计算；大数据；电力行业
1 基于云平台的电力行业数据数据中心
云平台是为网络电力消费者提供互联网应用及服务的一整套云解决方案。它建立在虚拟资源和家庭关系网的基础上，为用户提供即时通信、信息分享、在线娱乐于一体的功能集合。另外，搭载创维特有的桌面系统，可以更方便地扩展最新的应用和服务。它具有动态性，并且可以满足新时代数据中心对网络存储与计算的业务需求，提供方便高效的电力应用服务。电力监控系统数据中心已成为云计算发展最快的领域，国家电网及部分大企业都开始对云计算数据中心进行了研发应用。
电力系统数据中心的扩大，将为电网业务及电力企业的运营提供有利保障。电力数据中心的建设有利于电力系统的有效管理。近些年来，信息技术不断发展，并运用在电力监控系统中，充分利用云平台的资源搭建电力数，有助于有效实现电力数据的合理分配及有效使用。
2基于云平台的电力行业数据处理
随着云平台、物联网技术的发展，基于云平台的数据挖掘技术的应用，不仅可以降低数据传输的时间，提高了数据挖掘的效率，还避免了数据存储时节点失效的现象，它的应用给电力行业数据的使用带来了更多的方便的，使电力行业数据的应用更加成熟。
2.1基于云平台的电力行业数据处对国家电网建设的意义
在电力行业中，电网是将发电和用电进行联系的基础设施和设备的总称。面对全新的发展形势，国家已经将智能电网的全面建设纳入到战略规划中予以把握。基于云平台的电力行业数据处对电网建设的意义表现在以下3个方面。
（1）发电。基于云平台的电力行业数据处能够整合社会范围内的电力需求，同时能够预测一段时间内的用电负荷，发电领域依据信息报告进行有步骤、有策略的间歇性发电，有利于生态文明的建设。
（2）输电。基于云平台的电力行业数据处能够全面搜集和处理输电线路中的各类信息，保证输电线路的正常运行，能够最大限度地降低电网损害率，有利于智能电网的落成。
（3）用电。通过基于云平台的电力行业数据处对广大电力用户的用电需求进行整理和分析，结合先进的电力市场营销策略，有意识地引导社会范围内的节能用电理念，推动电力产业的“集约化”发展。
2.2云平台的电力规划大数据的应用
随着电力配网规划业务覆盖范围的不断扩大，电力企业对电力行业数据的采集、计算和储存也有了更严格的要求。在电力规划中，电力大数据在用电量预测、空间负荷预测等方面的应用价值也能得到提高。比如，电力数据在用电量预测中的应用。依据大量历史用电量数据，以及规划面积、历史人口与国民经济等数据的变化，预测区域的用电量，以便支撑电力规划设计的实现。电力大数据在空间符合预测中的应用价值主要表现在基于区域占地面积、容积量、行业建筑面积密度、占地面积密度以及行业总负荷值等相关数值，对电力行业的空间符合进行预测，并将预测结果作为电力行业规划的支持依据。
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2.3云平台的电力检修大数据的应用
电力设备状态信息的获取方法是多种多样的，而当前电力行业较常使用的获取方式是利用不同类型的传感器来实现对设备信息的实时获取。视频作为一种传感器，其也是获取电力设备信息的有效方法。伴随着视频智能化技术的产生和发展，电力企业对变电站表计、刀闸的状态和读数的采集、计算也能得到实时且准确。依据相应的基于云平台的电力行业数据处，电力检修中大数据应用价值的提升主要表现在状态评价、趋势分析和实时报警等方面。从状态评价方面而言，利用视频智能识别技术对电力设备基础运行数据及设备状态量进行采集和分析，对电力行业建立综合评价模型有很大帮助，据此得出的电力设备健康状态也会更加准确。从发展趋势方面分析，根据电力行业历史数据的趋势分析结果而建立的数学模型，能够准确地反映电力设备运行状态，也能够更详细的反映电力设备所出现的故障，这对电力企业掌控电力设备运行状态有一定的帮助。从实时报警方面而言，利用视频监控技术和安防技术，可以及时发现表计变化、非法入侵、发热缺陷等对电力设备运行造成影响的因素，并实现实时报警，这对电力企业保证电力设备正常运行有很大帮助。
2.4云平台的电力设备运行大数据的应用
电力设备状态管理属于电力企业的运行业务模块，这一模块对电力系统运行和校验的完善有很大影响，也能够提高电网运行的安全性和可靠性。目前，电力设备状态管理的实现仅仅是依靠其他调度业务所记录的设备状态，缺乏对未来设备状态的预测结果，这对电力设备状态的管理有一些影响。随着电力行业调度业务范围的逐渐完善，电力企业运行业务模块的提升也迫在眉睫。依据电网设备台帐和设备拓扑等电力信息，可以从历史查询、设备数据质量及断面预测等方面分析大数据的应用。历史查询是指实现电力设备数据的储存，以便电力人员能够快速直接的查询电力设备某一时刻的运行状态和操作过程；设备数据质量分析是指利用设备状态断面信息获取电力设备的相应信息，并将此信息与系统设备状态的互检结果进行对比，从而达到对其他系统进行检测的目的；断面预测是指依据大量历史状态数据，对电网调度规则进行总结，并在任意时刻断面上，对获取的设备状态变化信息进行智能化的编排，以便在此基础上演算未来某时刻的设备调度操作历程，从而实现对电网未来某时刻设备断面的预测。
2.5云平台的电力行业建设大数据的应用
在电力行业建设中，电力系统的年管理项目多达2000-3000。然而，由于受到电力企业自身处理与储存能力的限制，部分管理项目只能留存少量信息，这不仅使得电力管理人员无法详细的了解电力管理项目，也导致电力管理项目缺少相应的决策数据支持，而这也是导致电力大数据不能得到充分利用的重要影响因素。在电力建设中，大数据的应用价值可以从下述几方面得到增强：一是电力系统非结构化数据储存能力可以得到提升；二是现场信息采集范围可以得到扩大，数据采集频率可以得到提升；三是利用基于云平台的电力行业数据处，可以实现对非结构化数据分析能力的增强，在此基础上，电力建设管理过程也能得到更智能化的管理和监控。
3结语
随着信息化时代的不断发展，面临着信息的膨胀以及数据的大爆炸，当前电力行业对大数据资源的整合利用能够转化为社会经济效益和重要价值。电力行业在依托云计算技术的基础上，开发和建立大数据资源挖掘的平台，通过云技术的支撑，从而实现云计算为电力行业提供高效、优质的服务，实现大量信息资源的共建与共享，并为社会各种的数据资源分析、处理和信息应用创造更多的发展的可能，为全社会带来更大的经济效益。
参考文献：
[1] 薛蓓；周延怀；王晓兰.基于云平台的大数据资源挖掘技术研究[J].计算机测量与控制，2017（12）.
[2] 陈茂军.基于云平台下的数据挖掘研究[J].华东交通大学，2016（6）.
论文作者:李博
论文发表刊物:《电力设备》2019年第9期
论文发表时间:2019/10/18
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