云计算技术支持下电力大数据分析技术与应用分析

云计算技术支持下电力大数据分析技术与应用分析

张鸷1左正琴2董天强3王轶群4孙航5

1、3、4、5、贵州电网有限责任公司贵阳供电局  贵州贵阳  550001  2、贵州电网有限责任公司铜仁供电局  贵州铜仁  554300

摘要：电力与人们的生活密切相关，在电力工作过程中，越来越需要结合大数据技术来优化工作效率。云计算在一定程度上是现代科学技术发展的产物，在云计算技术的支持下，电力大数据分析技术得到更高效的应用。本文首先对电力大数据的分析技术进行简要概述，接着讨论了基于云计算的电力大数据分析技术应用及其优化措施，旨在提高云计算技术支持下电力大数据分析技术与应用水平。

关键词：云计算技术；电力大数据；技术应用分析

引言

随着时代的发展，现代电网的规模愈来愈大，而相应的电力数据量也呈现显著的上升趋势。其实，中国当前的电力数据处理能力早已发展到了传统数据分析方式无法高效管理的程度，这就需要云计算带来的技术保障。通过运用云计算技术更高效地管理电网大数据资源，不但能够直接解决电网数据问题，还能够推动电力服务智能化、个性化、适应性的发展。

1. 电力大数据的分析技术概述

设立设计数据仓库工具的最主要的目的就是更好地在信息系统中分析数据，以适应产业发展的需求。而对于索引文件，由于数据仓库工具并不能显示明显的支持功能，所以只能使系统从完整的表中扫描数据。这样不但会影响系统数据分析的性能，而且还会影响系统资源的有效利用。因此电力数据在索引查询功能上有着很大的优越性，而且搜索性能范围广泛。在大数据分析系统中，以数据仓库工具为基础，大大提高了数据收集的性能；分布式哈希表能够利用合并的网络文件，建立识别和分析数据仓库工具并更精确理解索引命令。哈希表还能够在很短的时间内进行搜索和定位数据，并通过并行计算机框架管理已成功获取的数据和统计信息内容。在分析系统方面，也包含了大量数据分析。当人们利用查询程序实现检索功能时，也应实现检索信息与翻译的功能。所以，很有必要设计工具技术，确保其正常发挥自动翻译的功能，来达到对查询内容翻译的准确度和效果要求。此外，还必须通过保存、更改和清除相关数据，来保障总体性能。为有效克服数据仓库工具技术中的相关问题，需要设计一个混合存储架构，在表数据的基础上实现储存功能，并对历史数据进行刷新与调整。若需要直接读取数据，则必须采用控制程序和系统架构进行数据传输，读取数据接口。从结构上来说，它必须能够保存大量的历史数据，并且拥有一个整合机制，才可以得到最新的数据。

2.基于云计算的电力大数据分析技术应用

2.1分析系统的现实应用

采用先进高效的大数据分析软件程序，对大数据分析结果进行整合分类，在获取大量信息后，将所获取到的庞大信息系统进行整理，并与云计算技术、数据分析技术相结合，以实现更为高效的管理系统提升能力。而通过对电力数据挖掘技术的研究、创新与分析，产生更多的科学结论，从而实现更加精确的计算与分析，以实现整个电力系统正常运作及其在整个电力系统中合理的经营与管控。

2.2分析技术的现实应用

电力大数据具有其本身独特的优势，同时，也存在体积大、种类多和数据分析困难大等问题。所以，有必要对相关的数据分析技术加以优化，以有效减少数据分析的困难，使得数据分析技术可以有效应用于云计算环境。在建立分析体系的数据分析软件时，采用数据仓库软件工具，事实上是为了减少统计分析工作的复杂度，从而做到对电力行业大数据分析体系有针对性的大数据分析，从而保证大数据分析的真实有效性。此外，由于数据仓库工具还只是一种相对基本的开发工具，在系统特性和工具支撑方面都相对较弱，还有较大的提升与发展空间，尤其是在电力行业和智能电网的发展中，更能够对其加以优化，以提升大数据分析效果，进一步发挥大数据分析功效。因为电力大数据分析的检索和查询流程中包含了多个数据库，以及不同数据库系统的语言差异，所以有必要设计相应的具有自主翻译功能的应用技术，以实现检索和查询功能。并且，由于中国电力大数据的更新速度日新月异，相应的大数据分析技术也必须支持大数据分析更新、存储、删除等功能。针对大数据存储库本身存在的一些缺点，比如大数据容量小，刷新速度慢，可以设计一种混合存储结构，通过对图表数据进行数据的存储、更新和调整，以及使用读取数据接口对数据进行存取等，减少数据储存工具的问题。

2.3大数据的分析应用

随着信息技术的日益发达，云计算技术也获得了广泛应用，并在家庭用电领域起到了关键作用。尤其是自智能电网建设运营开始，用电数据量明显上升，因此用电大数据的高效管理已成为电力企业非常重视的问题。想要完成电力大数据的快捷而有效的管理，依赖传统的数据分析与计算方法是行不通的。技术人员必须充分运用云计算技术的优势，完成对海量数据的快捷、精确与多样化管理。云计算技术平台不但要肩负数据的收集、保存与更新的责任，而且还要有效地管理大数据。比如，一个省份的电力公司用户数量就达到了一千六百万以上，而智能电网的采集终端数量就超过了两百五十万台，整个电力系统产生了相当大的数据。另外，由于中国电力行业的蓬勃发展，且电网规模仍在增长，大数据收集的频率也将随着终端规模的增加而增强。因此通过传统的大数据分析方式，电力企业很难在限定的时期内高效地处理大数据分析问题。在这个情形下，电力企业应启动大数据方案研究。电力企业在对电力系统进行了更广泛更深层次的认识以后，逐步改变企业的信息系统架构，采用了基于云计算技术的电力大数据分析技术。在这项技术的实践运用中，企业能够利用以太网连接服务器和云计算平台之间的链接，以共享存储的形式形成大数据库数据存储。同时，根据国家电网的实际情况对分析系统进行了优化，以减少系统的响应时间。还运用了混合模型技术对大量历史数据保存和管理的系统进行优化，并利用自动翻译工具，实现对大量历史数据的快速准确的检索、查询、分析和管理，为中国智能电网的稳定高效运营提供了良好的科技保证。

3.基于云计算的电力大数据分析技术应用优化措施

3.1电力企业的有效配合

作为一家成立时间较长的国有公司，供电局内部员工的素质参差不齐。一些员工长时间内有学习新的技术知识，经验陈旧，无法高效整合数据信息。针对这些问题，企业要创建专门部门，对员工的技能水平要进行定期培训和评估，并采取合理的奖励机制激发员工的学习应用云计算和数据分析技术的积极性。同时，不同电力企业之间可以搭建资源共享平台，鼓励企业员工之间互相学习，形成竞争性工作机制，实现企业与员工之间的双赢。

3.2员工个人的积极配合

思想引导只能起引领作用，重点还是实践技能的培养。工人必须了解自己的工作，以实现高效技术的应用。没有低能力的员工，只有那些没有正确的学习方法的人。员工应积极参加公司组织的培训和学习，积极参与企业学习和外派学习，定期参加员工考试，测试其学习能力，促进自我学习和自我提高。

3.3及时引进新设备、新技术

力企业必须及时关注基于云计算的电力大数据分析技术的最新发展，以便及时更新最新技术。同时，还需要及时删除不必要的旧数据，以确保数据库始终保持最新。同时，还必须注意开发其他数据分析新技术，在多个比较和选择下，在保证经济和社会效益的基础上，对电力数据信息进行高效、高质量的分析。

4.结束语

电力系统是社会生产与生活不可或缺的基础能源体系。随着电力系统网络日新月异的发展，电力系统中的数据容量也将大大增加。在此基础上，电力行业应当加大对用电信息的储备，以避免信息系统泄露和损失。与此同时，提升电力系统数据处理速度，为电力系统的后续工作和建设提供信息技术支撑，分层次地完成统计，并有效进行各种类型的统计分析。通过采用科学有效的统计分析，能够合理地节省人力、物力和财力，提升生产效率，从而推动电力行业的进一步发展与完善。

参考文献

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