云计算在电力系统大数据中的应用探析

陈志勇

（国网山东省电力公司莱芜供电公司，山东 莱芜 271100）

0 引 言

进入21世纪，信息化时代已经来临，而高速发展的网络和计算机技术，也让办公信息化开始渗透到各个行业，全球数字信息资源呈指数增长。在信息化发展的道路上，电力行业也紧跟时代发展的潮流。随着电力客户的逐渐增多，电力公司需促进生产效益的提升，确保电网能够稳定、安全的运转，使电力客户需求得到更好的满足，一条必经之路就是建立电力大数据分析的数据中心。现阶段，我国计算机领域重点研究的一项课题就是云计算，在各个行业中均得到了广泛应用，对其研究也不断增多。但就现阶段的实际情况来说，学术界尚未制定有关云计算的规范标准。一般认为，信息技术基础设施的交付与适用，且通过云端利用某种方法取得其所需，为需求者供应需求的网络就是云。在云中，使用者能够随时获得资源，并根据自己的需求进行使用，支付相应的费用。云计算并非一个全新的课题，对其研究的人已有很多，从分布式计算、网格计算以及效率计算等多个领域中发展而来。

1 云计算和大数据概述

1.1 云计算含义及其特点

所谓云计算即一种超级计算模式，立足于信息网络建立，借助远程或非本地的分布式计算机将数据存储、计算等服务提供给用户[1]。而作为现阶段最先进的数据处理模式，云计算能够大大提高数据处理效率，扩大数据存储空间。因为云计算具有非常好的弹性与延展性，有助于数据处理功能的实现，显著增强数据分析与存储能力。在电力系统中运用云计算，可在同一时间段接收诸多用户请求，提高数据的处理效率。由于技术方面的优势，云计算在电力大数据分析与处理过程中能够分割整体性数据，且进行不同层次的计算，不仅大大提升了工作效率，而且明显减少了人力成本支出。此外，云计算技术也拥有庞大的存储空间，不断增多的电力需求量相应增加了数据量。通过应用云计算技术，能够实现虚拟空间存储，更好地与社会发展需求相符，也能很好地解决目前我国电力系统在信息数据处理方面的问题。

1.2 大数据含义及其特点

大数据能够有效处理复杂的数据信息，还可分类整理、收集管理数据。但因为大数据所拥有的庞大数据量，加之更新非常快，因而在处理时还存在诸多问题。若要有效处理大数据，就必须立足于传统数据处理展开创新，借助应用云计算处理技术，从庞大的数据信息中提取有价值的信息，过滤无用信息，以达到有效利用数据信息的目的[2]。

2 云计算的优势

2.1 能够迅速整合系统各类资源

传统的电力系统计算的适用对象为小规模电网的计算网络，且对计算资源提出了同构性要求。如果需要对大量东西进行储存，计算量较大，又或是当操作系统与开发平台等方面的差异较大时，传统计算处理起来往往比较困难，且效率也不高。但云计算却能够整合电力系统中的各个资源，构建一个具有多功能的储存平台，包括处理信息、计算等。

2.2 软件开发和使用的便利性

云计算相较于传统的网络计算来说，一大优点在于拥有更高层次的抽象性，能够提供抽象服务给系统平台与应用软件。同时，云计算也向开发者提供了一个相对统一的软件开发以及发布软件平台。在此基础上，软件开发者无需再考虑软件在不同硬件与操作系统上所引起的兼容性问题。

2.3 规模经济效益

云计算之所以能够发展，一个重要原因在于可以产生较好的社会经济效益。在现阶段的电力系统网络中，有大量复杂信息与储存空间存在，借助云计算能够很好地整合这部分复杂信息与资源，减少在信息处理方面的资金投入。如今，我国各个省电力公司都拥有自己的计算机平台，主要监测各级电网，采集信息，其功能均大同小异，因而极易出现重复监测、采集电网信息以及浪费资源的情况。针对这一情况，就应整合独立的计算平台，提供基础给信息共享的实现，建立全国性的电力网络云计算平台，实现各级电网间的信息共享。

3 基于云计算的电力大数据分析技术的研究

3.1 电力大数据的分析系统

在云计算过程中，电力大数据的分析与系统软件的分析紧密相连。通过计算机构架基础，先是结合电力系统中的部分有用数据来分析软件，接着利用云计算过程中所收集的数据信息来调整与升级相关的软件，开发与电力系统进一步发展更适合的相关软件[3]。借助此方式，工作人员能够不断完善和升级电网系统，提高电网系统服务能力，进一步发展电力系统的智能化。通过电力大数据的分析手段，一方面能够简化工作流程，提高工作效率，两一方面可减少数据分析过程中的人力、物力投入，达到节约成本的目的。

3.2 电力大数据的分析技术

对数据仓库的工具进行设计的主要目的，是在系统中更好地开展数据分析工作，进而满足行业在发展方面的需求[4]。就具有索引性的文件来说，数据仓库的工具未表现出较大的支持功能，所以只可借助系统来全表式地扫描数据。这样不仅损害了系统对数据的分析性能，也浪费了系统资源的使用。电力数据在索引查询功能方面具有显著优势，且查询性能广泛。就电力大数据分析系统而言，将数据仓库工具作为基础，促进了数据查询性能的提升；对于分布式的哈希表，可通过网络文件的融合和建立识别分析数据仓库工具，从而充分了解索引的命令。哈希表可以以极快的速度对数据进行查询和定位，并利用并行的计算机框架对已经成功检索出来的数据进行处理，计算出查询的内容。就分析系统而言，与许多数据之间存在联系，在利用查询程序进行查找时需发挥检索查询和语言翻译的作用。对此，需设计工具型技术，确保其具有自动翻译功能，以和查询内容翻译的准确性、效率等要求相一致[5]。此外，还需通过对有关数据的存储、更新以及删除等，支持综合性能。要想对数据仓库工具之中存在的相关缺陷予以有效解决，设计出混合型存储构架，必须立足于表数据实现存储功能，并第一时间更新和修改数据信息。若要对数据进行读取，需要通过控制程序与系统架构调动读取数据接口。就该构架而言，能够存储海量数据，并拥有合并机制，有助于获取最新数据[6]。

3.3 云计算在智能电网电力大数据分析系统中的应用

如今，电力系统的发展方向主要为分布式控制，利用统一的云计算平台，能够有效共享分布式控制中所涉及的信息。因为云计算的数据分析能力非常强，电力系统能否可靠、稳定地进行调度运行均与之有很大关系。因而在评估电力系统时，可以网络计算为基础，形成概率可靠性分析法，利用云计算来提升数据分析处理能力，进而确保电力大数据在计算方面的需求能够被有效满足[7]。此外，一旦大面积停电出现在电力系统中，则恢复起来就非常困难，尤其是在接入分布电源之后，电力恢复工程难度增大[8]。所以，在系统恢复过程中，需利用以网络为基础的电力系统计算方法以及分布式计算模式来对信息进行共享，并提高计算效率，从而增强信息间的有效协作。

4 云计算大数据分析技术在电力系统应用中的发展

快速发展的大数据处理技术，在很大程度上突显出了其在电力系统中的一些新的发展趋势，但挑战也随之而来[9]。现阶段，大数据处理技术正在逐渐往可视化的方向发展，通过生动形象的图形图表展示大数据分析结果，有利于人们全面理解电力大数据涉及的信息。随着大数据和各个学科融合的持续深入，电力行业数字化程度进一步加深，使得大量数据信息产生。如何对数据之中包含的价值予以深入挖掘，是对电力系统和大数据分析处理技术进行融合的重点所在。此外，具体使用电力大数据分析技术时，存在许多的信息安全问题。这主要是因为云计算平台会被黑客攻击，进而出现泄密的情况，既对电力产业的发展造成了严重影响，也会对社会稳定与国家安全产生严重危害[10]。

为将这些问题有效解决，需增强对大数据分析技术的研究，在探究电力大数据时运用安全防护策略。同时，电力学科与大数据技术进行融合的过程中，需重视发掘具有价值的相关信息，并增强数据分析所具备的实质性和实效性，确保电力系统能够维持在稳定、安全的运行状态中，促进电力事业的良好发展。

5 结 论

如今，各个领域的云技术应用都才刚刚起步，其在电力系统中的上升空间、提升潜力均非常大。在电力系统中，借助云计算能够有效保障系统的运作效率、安全稳定。通过对云计算平台予以构建，可极大的影响电力系统的信息处理、储存与信息互联等，同时对电力予以优化系统的协调控制等，最终在线分析和优化协调控制整个电力系统，显著提升整个电力系统的性能。