关键词：云计算；电力大数据；分析技术
1电力大数据概念
随着电力行业智能电网项目不断地建设、完善，智能电网的规模也在不断的扩大，从中所使用到的智能软硬件设备也越来越多。这些设备在工作中持续不断地产生大量的数据，这些就是电力大数据。电力大数据是指电力企业在发电、输电、变电、配电、用电、调度各环节中产生的大量结构化、非结构化的数据，这些数据一般是由电力智能设备、智能软件中产生后汇集到数据中心进行提取分析，是支撑智能电网项目发展的重要组成部分。电力大数据一般具有以下特征：（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。在实际电力大数据处理应用中，云计算计算方式采用的是分布式处理系统，可实现对电力处理信息资源的综合性探索。比如，在初期存储时电力系统传输的信息资源遭到了一定破坏，这时云计算可通过语句处理实现对电力大数据系统的调节和控制，完善不同信息资源的处理。此外，云计算技术有较大的存储空间，在对电力资源需求不断增加的新时期，电力大数据中包含的内容繁多复杂，数据的容量成为限制电力大数据发展的关键点。而云计算技术则利用了虚拟空间存储技术，可保证电力大数据的完整性，从而满足电力系统工作需要。总之，云计算技术能简单快速地处理各种信息数据，可解决当前电力系统中对于信息数据处理方面的缺陷问题。
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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结语
本文主要阐述了在如今社会“大数据时代”背景下，电力大数据的产生以及建立基于云计算的电力大数据分析平台，云计算平台的优秀性能为电力行业大数据分析提供了技术支撑，为电力企业运营管理保驾护航。
参考文献
[1]黄华彪.基于云计算的电力大数据分析技术与应用[J].南方农机,2017(23):103,105.
[2]崔立真,史玉良,刘磊,等.面向智能电网的电力大数据存储与分析应用[J].大数据,2017(6):42-54.
论文作者:马婉贞,刘 权,蒋诗百,摆小军
论文发表刊物:《城镇建设》2019年2卷17期
论文发表时间:2019/11/29
标签：数据论文; 电力论文; 大数论文; 技术论文; 电力系统论文; 据分析论文; 数据处理论文; 《城镇建设》2019年2卷17期论文;