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2.国网甘肃省电力公司信通公司 甘肃 兰州730000
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摘要：21世纪社会进入信息化时代，随着网络与计算机技术的高速发展，办公信息化已经深入各个行业，全球数字信息资源呈指数增长，电力行业也在信息化发展的道路上避免不了的进入“大数据时代”。面对日益发展，电力客户日趋增多，为了提高电力公司生产效率、增加电网运行安全稳定性、更好地满足电力客户需求，建立电力大数据分析的数据中心成为电力企业发展势在必行的一条路。
关键词：云计算；电力大数据；应用
1电力大数据概念
（1）数据量大（Volume）：国家电网以物理电网为基础，将现代先进的传感测量技术、通讯技术、信息技术、计算机技术和控制技术与物理电网高度集成后形成了现在的新型电网。在这其中通过各种智能设备上安装的传感器、各种软件所采集到的数据堪称海量。假设全国电力用户安装智能电表1亿只，按照国家电网每15分钟采集一次电流电压等数据，每天的数据增长量将会接近100亿条。（2）处理速度快（Velocity）：随着信息技术的发展，数据处理速度也越来越快，利用新型技术制造的智能软硬件设备可以达到每秒数十万次的数据处理速度。（3）数据类型多(Variety)：电力行业是一个跨单位、跨专业的一个行业，涉及的领域很广，运营过程中会产生大量的结构化数据和非结构化数据，包括文本、音频、图片、视频、模拟信号等不同的类型;数据来源也越来越多样，随着行业的加速发展，非结构化数据量呈急剧增加形态。（4）价值大（Value）：海量的业务数据带来了更高的商业价值，高效的数据分析手段可以帮助电力企业更好的分析客户需求，问题处理等。（5）精确性高（Veracity）：智能设备的实时采集上传数据，保证了电力大数据的精确性，精准的数据可以帮助企业模拟不同情况下的业务场景，促进企业发展和进步。
2云计算和大数据概述
2.1云计算含义及其特点
云计算是一种基于网络的超级计算模式，也是一项新型的先进技术，利用远程或非本地的分布式计算机为用户提供数据存储、计算等服务。云计算具有数据处理速度快、兼容性强和数据存储空间大的优势，同时该计算模式的弹性好、可扩展性强，还具有虚拟性的特点，在大数据环境下可为数据分析处理和数据的存储提供支撑和依据，提高数据分析和存储的能力。在电力系统中应用云计算，可同时接收大量用户请求，并开展多元化的数据处理，数据处理难度降低，同时满足数据库的信息要求，满足现代化电力的发展。由于云计算技术对于数据处理的效率很快，在电力大数据信息分析和处理时，可对整体性数据进行分割，从而开展不同层次的计算，实现系统数据综合化计算。云计算技术在不断的发展中形成了并行编辑模式，能同时高效地完成不同类型的工作，节约了大量的工作时间和人力物力，有效提高工作效率。
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2.2大数据含义及其特点
大数据是指一种数据体量大、数据程序复杂的数据信息，一般数据可利用数据处理系统和数据处理分析工具实现对大数据的分类、整理和收集管理。但是在大数据处理信息上往往很难达到理想目标，这是因为大数据具有量大、速度快以及种类多的特点，为实现对大数据的有效处理，必须创新数据处理模式，采用更加先进的数据分析技术，该分析技术能从大量数据中提炼出有价值的信息资源，实现数据资源的有效利用。本文中提到的电力大数据是指和电力企业运营、销售、生产等有关的电力数据信息。
3基于云计算的电力大数据分析技术及其应用
3.1分析系统
基于云计算的电力大数据分析系统，是指以计算机系统和计算结构为基础，同时利用多种实效性数据分析程序，并通过云计算对所有系统收集到的电力信息进行分析和整合，然后融入到程序升级中实现程序更加高效率的升级。或者通过对电力数据的研究创新出更加优质的计算分析程序和软件，实现对电力系统更加科学合理的运行调控，使电力系统朝着智能化方向发展。
3.2分析技术
部分文件资料，由于受到存储数据系统的功能影响而无法发挥自身的价值，所以在电力大数据的分析计算中一般会选择对整体数据进行全方位的扫描，然后再采集数据信息，但是这样会影响工作效率，而且处理的结果准确性也会降低，同时还浪费了不少数据资源。在电力大数据分析体系中，通过云计算分析技术的利用，可提高对不同种数据信息的查询和分析处理效率。通过数据存储系统程序的优化，建立起混合性质的知识存储体系，将不同种类型的数据信息存储其中，然后开展快速优质的分析计算。
3.3在智能电网电力大数据分析系统中的应用
电力系统正在朝着分布式控制转变，利用统一的云计算平台，可促进分布式控制中的信息实现共享。由于云计算具有强大的数据分析能力，可保证电力系统调度运行的安全稳定性。在对电力系统评估时，可利用基于网格计算的概率可靠性分析法，利用云计算分析处理数据的能力提高概率可靠性分析计算的效率，在智能电网应用扩大的新时期满足电力大数据的计算需求。此外，电力系统在大面积停电后的恢复工程比较复杂，尤其在大量分布式电源接入后，电力恢复工程遇到了更多难题。因此，在系统恢复中，通过基于网格的电力系统计算方法，利用分布式计算模式不仅实现了信息的共享，而且提高了计算效率，在云计算平台上促进信息的协作，同时找到更快更佳的系统恢复方案。
4云计算大数据分析技术在电力系统应用中的发展
随着大数据处理技术的快速发展，在电力系统的应用中出现了不少新的发展趋势，同时也面临着新的挑战。一方面大数据处理技术朝着可视化方向发展，使大数据分析处理的结果以生动形象的图形图表等展示，使人们能更好地理解电力大数据中包含的信息。随着大数据和其他学科的融合，电力行业中数字化程度进一步加深，产生了更多的数据信息，而如何挖掘海量数据背后的价值成为大数据分析处理技术和电力系统融合推动力。此外，基于云计算的电力大数据分析技术在应用中也存在信息安全的问题，云计算平台易受黑客攻击，在进行大数据分析处理的过程中可能会出现泄密的风险，不但影响电力产业的发展，而且还可能会危害社会稳定和国家安全。为了解决上述问题，在新时期还需要加大对大数据分析技术的研究，在进行电力大数据分析中及时采取安全防护措施。此外，在大数据技术和电力学科融合的过程中注意挖掘庞大体量电力数据中有价值的信息，注意提高数据分析的时效性和实质性，保证挖掘处理的数据信息对于电力系统正常运行、电力事业健康发展起到一定的推动作用。
5结论
在信息时代，信息技术在人们的生活中发挥着重要作用，但同时需要处理的数据信息量也在增多。在电网建设方面也正在朝着智能化电网发展，电网建设规模和需要管理的数据信息内容也在不断扩大。如何采集数据电力信息的发展，提高电力大数据处理效率和质量成为电力企业需要重点考虑的问题。因为云计算具有数据处理快、兼容性好以及数据存储量大的优势，在智能电网的电力大数据分析处理中，通过云计算技术的应用可充分挖掘数据本身的价值，提高数据分析和存储的能力，实现电力系统中各种电力信息的分享，提高电力系统整体性能。
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[4]吴秉奇.云计算环境下电力大数据的分析技术与应用[J].淮南职业技术学院学报,2018,18(03):4-5.
论文作者:李玉杰1,王华2, 魏军3,李秋燕4
论文发表刊物:《中国电业》2019年第09期
论文发表时间:2019/9/5
标签：数据论文; 电力论文; 大数论文; 数据处理论文; 技术论文; 据分析论文; 电力系统论文; 《中国电业》2019年第09期论文;