试论基于云计算的电力大数据分析技术

孟安宁

摘 要：21世纪，计算机网络技术实现了飞速发展，各领域对计算机技术和网络技术的应用也越来越重视。计算机时代的到来，使得各种先进的技术在电力大数据分析中被广泛的应用。电力大数据指的是与电力企业运营、销售、生产相关的数据信息。在云计算的环境下，电力大数据的研究应用不仅推进了电力系统的发展，同时也确保了数据分析的准确性。文章先分析了电力大数据的主要特征以及电力大数据为供电企业带来的有利影响，最后重点探讨基于云计算的电力大数据分析技术及应用，为今后的研究提供依据和借鉴。

关键词：电力大数据;云计算;计算机;电力系统

中图分类号：TM76 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2020）09-0069-02

0 引言

在云计算环境下，电力大数据分析主要是以分布式计算框架为基础，并对电力大数据的各种特征充分利用起来，从而设计出对数据更新完全适用的各种提升技术，对传统电力系统进行了必要的改革。此外，对比传统的电力系统数据分析来说，这种云计算下的电力数据分析的优势有很多，不仅使数据查询的效率提高，还可以有效的降低成本。目前，电力大数据的发展备受重视，已经有很多大中型电力企业针对大数据信息技术展开了既全面又深入的研究。为此，大数据信息化也成为电力企业未来发展的一个主要目标。

1 电力大数据的主要特征

1.1 体量大

随着智能电网的快速发展，终端传感器以及智能电表在收集电力数据信息的过程中实现了统一部署。其中，智能电表采集数据信息基本上采集一条用户信息需要15min，所以用电记录在一天中的信息内容将新增上亿条左右，足以说明存储信息体量之大。

1.2 结构类型多

当前有很多种电力大数据的结构类型，应用电力大数据的过程中，有各种音视频等半结构化的数据类型在不断的产生，这些数据同样可以被电力大数据所兼容，进而可以有效的处理信息数据。

1.3 应用速度快

电力大数据有很快的应用速度，所以应用于电力系统中可以快速的处理数据，在快速增加的终端数量系统的影响下，存储系统可以达到数据存储的需求[1]。

2 电力大数据为供电企业带来的有利影响

2.1 运营管理水平得到升级

在电力系统中，主要是为了平衡与管理电能的生产、输送、分配及用电环节。而电力系统在应用了智能电网后，重点在于运用各种电力大数据信息安全分析技术要点。如今，社会正处于一个大改革、大发展的关键时期，科技发展且信息流通快，给人们的生活带来很多便利。在高新科技发展背景下，大数据应运而生，已经完全融入人们生活的方方面面。

2.2 用户的用电体验得到改善

为了供电质量和经济效益都能得到提高，就要求供电企业必须全面分析电力用户的实际情况。由于电力大数据已经涵盖各行各业的用户用电需求、供电服务以及相关设备厂商，为此，供电企业在研究并整合这些信息时就可以对电力用户的能源生产和消费特征进行科学预测，合理的规划电网，使电力用户的用电体验及用电满意度都得到明显提高。

2.3 智慧型节能产品的打造

供电企业是一次能源消耗行业，它通过对大数据技术的利用，进行分析能源供给、消费、移动终端的不同数据，从而研发的产品都是具有环保、节能特性的，将一些能效高、付费低的使用方法提供给用户。例如：在智能家电方面，对客户的侧需求管理过程中充分利用大数据技术和相关设备的制造商进行合作，开展有效管理，同时改进和创新销售环节[2]。

3 基于云计算的电力大数据分析技术及应用

3.1 基于云计算的电力大数据分析技术

电力大数据信息系统本身有着较为复杂的结构，从采集电力大数据开始，其中经过多个环节，再到最后的计算分析，需耗费的时间较多。传感器采集数据以及智能电表都是利用网络将中心数据发送出去。总的来说，数据采集的特点就是频率固定以及具有周期性。如果在数据采集过程中出现遗漏或者错误，需要不定期进行补采。所以，为充分保证数据的有效性，缓解相关系统的压力，一般采集完数据之后要先在前置机缓冲池内将其放置其中，并对其做好处理。此时，人员以及那些和设备相关的静态信息就会共同组成档案数据库。如果要更新档案信息库中的信息，必须保证数据库信息在更新后能在云储存系统中保存，进而得出准确数据。此外，对相关数据进行计算的过程中，应该按照业务逻辑来进行，將计算出的数据填入云存储系统内，相关系统就能很快的从云存储系统中筛选出客户所需数据，并被用户使用。还要计算那些与档案相关的数据。云存储系统能将这些档案数据的计算结果在数据库中实现自动同步，最终能够达到客户的需求。如今，基于云计算的电力大数据分析技术已经是一项相对成熟的技术，也被广泛的应用于电力系统中，由此也使互联网大数据时代的业务特征及其需求得以体现。目前，大数据分析系统还有一定局限性，所以需要对其继续开发和优化[3]。

（1）在互联网状态下分析大数据时，大数据的应用就应该将良好的支持提供给整个数据分析系统的索引。如果电力大数据分析中不能有效利用索引对多个区域展开查询工作，那么大部分访问出来的数据内容都是些无关紧要的内容，其用处不大，而且访问的执行性容易降低。所以，查询某一区域时，索引机制的合理设计能够确保准确查询。实现多次的阅读功能是典型的互联网大数据特征，在与该种数据特征的分布情况相结合的基础上，通过采取对现有数据全部覆盖的方式达到改写数据的目的。基于此，应该将数据改写机制添加到现有的数据系统中去[4]。

（2）针对于云计算下的电力系统应用问题，则要求电力系统严格按照业务发展需求来改写大数据系统的查询语言，以覆盖全部数据的方法起到改写数据的目的。在电力数据分析系统中，通常使用的都是SQL的语言编写功能，而实际应用中要翻译SQL的语言，使其成为与之等价的HQL语句。因此，要对该种语言进行自动翻译，有必要设计一种工具，促使该种数据分析业务的迁移得到有效的提升。目前，为了达到智能电网深入分析电力大数据以及有效挖掘数据信息的要求，研究时就要从电力大数据业务的典型特征方面着手，并且还要结合云计算的行业发展前景来进行，坚持对云计算的电力大数据系统做科学、系统的分析，从而研发出基于云计算的电力大数据分析系统。比如：该系统采用了分布式并行计算框架，Hive被作为数据分析软件，并且与电力大数据的特征进行结合，从而使网络文件的多维索引得到开发，全方位的检索数据更新以及自动翻译工具等的关键技术，在电力系统信息的采集方面应用该系统，促进系统自身的性能得到有效的提升，最终降低系统成本。

3.2 基于云计算的电力大数据分析技术的应用

近年来，基于电力企业越来越重視云计算模式的应用，使电网智能化发展得到进一步推进。在电力云模式下，围绕电力系统中的数据信息采集和统计这两个方面展开，由此可以推进数据统计工作向规模化趋势发展。如今，云计算技术发展较快且平台在不断的扩大，我国电力企业在这种形势的影响下可以收集到难度较大的数据，并且充分利用大数据分析系统，进行系统化的处理数据。电力云模式也可以以电力用户的实际需求为依据，确保所开展的数据采集、整合工作都是具有针对性的。云计算模式的核心就在于利用存储形式全面采集档案性质明显的信息。此外，更新数据的过程和以往更新电子程序的过程是非常类似的，两者有相同之处，在进行更新时和网络能达到自动同步的状态。

基于云计算的电力大数据分析技术已经得到进一步应用，在2013年的浙江电力系统中展开的云计算电力大数据案例是比较成功的，对云计算电力大数据分析技术的运用有深入了解后，在很大程度上提高了智能电网的发展效率。基于这种云计算平台，有效汇总数据，利用计算机管理平台的分析，可以保持持续进行数据采集与计算，通过负载均衡器可以有效调节电力数据，结合互联网传输等手段进行前置提取，再通过前置群接近有效的数据处理。从根本上说，上述的缓冲及处理方式可以被数据统计过程当作是最佳方式，通过该数据分析系统，也明显提高了数据整理效率，由此可提高服务器的稳定性能。另外，根据客户的要求进行数据分析处理也是可以的，在云计算过程中，要通过电力平台去完成电力传输配电。在云计算平台，档案类数据基本都被保存在关系数据库中，档案如果有更新就要由太网通过高速连接对其保持同步进行，确保信息是准确的。在原有的方案中，云计算系统平台是由两台小型的HP机组成，主要是在共享存储上保存数据，而相关的存储设备的连接要靠高速网络去实现。新型方案中利用的连接方式是八台刀片式服务连接，相比两台小型机的速度来说，其运行速度明显要快很多，新型方案还能使关系数据库的费用得到降低，所以被积极采用[5]。

4 结语

总之，云计算是现代计算机技术和网络技术的产物，计算机的SQL系统被应用于云计算中，可以进行智能化分层处理相关数据，综合性应用与分析整体资源。目前，云计算的网络技术得到了不断发展，并且与云计算的最新发展状况结合分析可知，基于数据库的电力大数据分析系统在伸缩性以及性能方面都到了瓶颈期，所以应该不断更新其软件系统。电力大数据中应用云计算有利于不断完善电力系统信息管理结构，系统自身的性能也得到了优化，为我国电力管理工作的持续发展提供必要的技术支持。

参考文献

[1] 张栋.基于云计算的电力大数据分析技术与应用[J].企业技术开发，2015（14）：78+84.

[2] 王维，赵明颖.基于云计算的电力大数据分析技术与应用[J].黑龙江科技信息，2016（12）：180.

[3] 董华彪.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.

[4] 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）：42-45.

[5] 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）：4-5.