基于云计算的电力大数据分析技术与应用

翁钱盈

摘 要：云计算作为现代科学技术不断发展下的产物，将云计算作为基础，促使不同高度大数据分析与海量信息处理得以完善。为了能够应对电力系统在大数据下所出现的性能问题、更好的达到客户的实际需求、更深入的对电力大数据展开分析，对基于云计算的电力大数据分析技术与应用进行深入探讨就凸显的愈发重要。

关键词：云计算;电力大数据;分析技术;实践应用

在网络技术与计算机技术不断发展的过程中，电力调度中心会按照生产的实际需求，及时配备适宜的信息系统完成调度系统的数据交流，以此加强电力企业的管理质量。而电力系统同样在长时间的运行中，能够提供良好的数据支持，由于这些数据具有较强的历史性，所以对这些数据展开更深层次的挖掘可以掌握历史经验与规律。然而这些数据并不源自于一个系统内，不能全面展现在用户眼前，因此，为了可以让历史数据得以合理的应用，尽可能的满足用户的实际需求，就需要借助云计算和大数据相结合的措施来实现。首先就需要对电力系统展开全方位的数据挖掘与展现，并对电力系统的各类数据与其格式进行严格的管理，然后再借助云计算所具有的自动以报表功能，直接将数据信息展现在用户眼前。

一、云计算的阐述

就云计算来讲，作为一种将网络技术当做核心的新型计算形式，能够利用长途亦或者其他地区发散形式的计算机，完成计算机的应用，从而为信息数据的储存及其计算等一系列功能的实现提供支持。借助云计算能够对各类信息数据进行快速处理，不仅能够对海量信息数据进行储存，同时其还拥有较强的兼容性，由此表明，其同样具备良好的虚拟性与严重性。云计算能够划分成并行计算。将云计算合理的应用于电力系统之內，能够加强系统并发能力，让系统运行更具有效性与安全性。其能够让电力系统一起接受多名客户的全部请求，并且借助分配机制把请求合理分类，各个请求之间的信息数据处理工作具有一定的独立性，相互之间不会产生任何影响。云计算技术在数据处理中应用具有速度较快的优势，在对电力大数据予以处理的过程中，借助自定义报表所取得的结果，达到各种需求。不仅如此，云计算技术在信息数据储存方面同样具有无法想象的空间，让海量的数据信息，便为影响电力大数据不断发展的核心因素，而借助云计算技术所取得的报表能够直接展示浏览，不会占据用户的任何储存空间，在客户需要使用下载保存以后，才会占用用户的存储空间，由此一来不但能够确保数据信息的安全性，还能够避免存储空间浪费的问题发生。因为云计算技术所运用的为虚拟储存技术，其让电力数据信息的综合性得以有效提升，并且从某种程度上还可以让电力系统运行期间得到保障，确保电力大数据的健全性，从而让电力系统的应用需求获得满足。从整体层面来讲，云计算技术的合理应用，能够迅速将各种方式所取得的数据信息予以全面整合，促使电力系统运行期间所出现的数据信息收集及其处理问题得以完美解决。

二、大数据的阐述

大数据所指的主要是体系庞大、程序繁复的数据系统。多数情况而言，数据信息的收集、分类、整理与总结等一系列工作的有效开展能够借助数据处理系统以及数据分析系统等展开分析，但是即使具有这种分析形式，然而却往往不能获得预期的处理结果效果。造成这一情况出现的主要原因就是大数据分析具有一定的特殊性，例如海量信息数据、分析速度快以及类型复杂等。因此，为了能够确保数据信息分析更具高效性，就需要对数据信息分析形式予以创新，因为我国电力工业获得持续发展，加之计算机技术的实践运用十分普遍，借助这一前沿技术与信息系统延伸出的许多系统，例如调度信息管理系统、SCADA系统、水调自动化系统与EMS系统等。这一系列设备在通过长时间的应用，为电力系统的运行提供了许多数据信息。这一系列信息数据都源自于电力企业之中的变电系统、配电系统以及用电系统中，促使各种各样的信息数据得以形成，这一系列数据大部分都是由智能系统与设备所产生的，其属于智能电力系统建设的核心内容，其都具有以下特性：

（1）数据量大

电力调度中心会借助多个调度系统生产设施对调度中心予以优化，所以电力系统运行信息的来源渠道相对较多，数据量较大，所有调度系统在运行期间都会为电力调度提供实时的信息数据。

（2）处理速度快速

在信息数据量不断提升与现代信息技术快速发展的背景下，数据信息处理速度不断增快，电力系统之中的高性能设备与系统，每秒钟的处理速度甚至能够超过数十万次。

（3）数据类型复杂

就实际层面来讲，电力行业具有跨领域、跨专业的特性，因为其牵涉领域较多，导致电力系统运行期间会出现各种规格不一样的信息数据，在这其中包含文本、图像以及视频等多种，并且数据信息的获得途径也更具多元化。

三、基于云计算的电力大数据分析技术与应用

（1）分析系统

以云计算作为基础的电力大数据分析系统通常会把计算机系统与计算体系作为核心，保证电力大数据更具实效性和稳定性，同时利用ETL工具完成数据信息的提取及其转换处理，同时借助云计算对所取得的数据予以深入分析，并编制为自定义报表，能够直观的呈现出所需了解的重要数据，促使各个工作阶段的核心内容更具明确性，从而减小相应环节的工作量与工作难度。

（2）分析技术

对信息数据保存系统予以合理的设计，主要是为了让数据信息解析程序得以简化，让数据信息更具灵活性，以此满足电力企业不断发展的实际需求，对电力大数据进行全面的解析，能够去除无用数据，把各个系统之内的数据信息整合到以前，不但能够提升数据利用率，还能够防止资源浪费的问题发生。并且，针对部分标志性的内容而言，当前所应用的系统无法对无效的信息数据进行准确过滤，所以就需要对所有数据信息予以全面扫描，以此完成信息数据收集工作，由此一来不但能够让数据结果无法展现出重点，同时还会导致资源浪费的问题发生。因为大数据这一技术的实践应用已经十分广泛，所以电力企业就可以借助ETL工具的合理应用对电力大数据予以相应的转换，把D5000系统以及EMS系统等各个系统之内的数据信息整合到一起，对电力系统进行全面分析，以此掌握历史经验与规律，进而借助有效措施对极易出现的风险问题进行防范，确保电力系统的稳定运行。借助ETL工具的合理应用对电力大数据进行解析转换，能够确保数据信息的利用率得以有效提升，再利用云计算所具有的自动报表达到电力企业多样化报表的实际需求，对各类数据信息予以全面整合，促使数据信息抽取的整合与解析得以实现。借助前端报表模板展示，为电力客户解析数据提供支持，借助图像与数据相结合的方式，更精准的提供所需要的各类数据信息，促使电力调度的合理性与安全性得以强化。

结束语：综上所述，信息数据收集与应用在现阶段电力大数据分析技术的支持下得以高效落实，借此整合出数据信息的历史规则与经验，从而推动电力企业的不断发展。将云计算与大数据进行有机的结合，对数据信息系统的应用程序予以优化，不仅能够促使系统程序得以完善，在加快系统运行效率的基础上，还可以促使智能电力系统的普及与应用领域有所扩大，以此达到社会不断发展对数据信息的实际需求。

参考文献：

[1]吴振田. 基于云计算的电力大数据分析技术与应用[J]. 通讯世界，2020，27（6）：93-94.

[2]陈超，陈凌翔. 基于云计算的电力大数据分析技术与应用[J]. 魅力中国，2020（48）：261.