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基于云計算的電力大數據分析技術與應用

2020-12-08 03:00:43陳超陳凌翔
魅力中國 2020年48期

陳超 陳凌翔

(福建仙游抽水蓄能有限公司,福建 仙游 351266)

引言

進入21 世紀,信息化時代已經來臨,而高速發展的網絡和計算機技術,也讓辦公信息化開始滲透到各個行業,全球數字信息資源呈指數增長。在信息化發展的道路上,電力行業也緊跟時代發展的潮流。隨著電力客戶的逐漸增多,電力公司需促進生產效益的提升,確保電網能夠穩定、安全的運轉,使電力客戶需求得到更好的滿足,一條必經之路就是建立電力大數據分析的數據中心。現階段,我國計算機領域重點研究的一項課題就是云計算,在各個行業中均得到了廣泛應用,對其研究也不斷增多。但就現階段的實際情況來說,學術界尚未制定有關云計算的規范標準。一般認為,信息技術基礎設施的交付與適用,且通過云端利用某種方法取得其所需,為需求者供應需求的網絡就是云。在云中,使用者能夠隨時獲得資源,并根據自己的需求進行使用,支付相應的費用。云計算并非一個全新的課題,對其研究的人已有很多,從分布式計算、網格計算以及效率計算等多個領域中發展而來。

一、云計算

云計算實際上是一種分布式計算方式,其原理在于利用互聯網對巨大的數據計算處理程序進行分解,并利用多不服務器組成的系統對分解后的小程序進行處理、分析與計算,再通過互聯網將結果返回給用戶,對電力系統而言,云計算能夠對系統的大量信息進行高效處理,從而促進電網穩定運行,提高電力系統穩定性和運行效率。云計算最大的優勢在于能夠實現資源的合理分配,對包含大量復雜資源的電力系統而言,應用云計算能夠有效改善資源限制、資源使用矛盾等現象。

二、基于云計算的電力大數據分析技術

(一)存儲管理層

云計算數據中心的一個基本功能就是對數據進行集中存儲,目的是實現統一的管理,方便工作人員在日常工作當中能夠及時搜索到相關數據信息,為電力企業各項工作的順利開展提供基礎保障。因此,在數據中心整體結構體系的架構過程中,首先就需要建立數據存儲管理層,也就是人們常說的數據庫。利用網絡技術可以記錄數據的存儲時間和取用人員的身份信息,同時,能夠規范員工對數據的使用行為,避免出現數據誤篡改的情況而導致數據失真。結合數據中心分布式管理工作的特點,電力企業還需要結合具體的工作流程和項目類型對各個數據信息進行合理的分類,保證平臺結構清晰直觀,給后續的數據使用工作提供便利。

(二)SQL 語句

在云計算系統,一般會通過SQL 語句,來儲存電力系統中的各種信息資源。譬如,在電力供應鏈中檢測能源輸送中,具體的總電流量、輸送區域范圍。通過融合云計算及電腦應用系統,則可按電力供應和分配區域便捷地工作,以此來科學地劃分電力資源供應結構。另外,針對電力大數據信息,通過執行SQL 語句,一般會使用已完善的系統化SQL 程序,以防在系統安地全應用信息時直接被外界病毒侵入,并且促進電力系統處理工作朝向更加安全、科學、系統化的方向進步。考慮到SQL 與HQL 存在明顯的語法差異,故此可以通過QMapper 翻譯工具,自動從SQL 向HQL 的轉換。

(三)電力大數據的分析技術

對數據倉庫的工具進行設計的主要目的,是在系統中更好地開展數據分析工作,進而滿足行業在發展方面的需求。就具有索引性的文件來說,數據倉庫的工具未表現出較大的支持功能,所以只可借助系統來全表式地掃描數據。這樣不僅損害了系統對數據的分析性能,也浪費了系統資源的使用。電力數據在索引查詢功能方面具有顯著優勢,且查詢性能廣泛。就電力大數據分析系統而言,將數據倉庫工具作為基礎,促進了數據查詢性能的提升;對于分布式的哈希表,可通過網絡文件的融合和建立識別分析數據倉庫工具,從而充分了解索引的命令。哈希表可以以極快的速度對數據進行查詢和定位,并利用并行的計算機框架對已經成功檢索出來的數據進行處理,計算出查詢的內容。就分析系統而言,與許多數據之間存在聯系,在利用查詢程序進行查找時需發揮檢索查詢和語言翻譯的作用。對此,需設計工具型技術,確保其具有自動翻譯功能,以和查詢內容翻譯的準確性、效率等要求相一致。此外,還需通過對有關數據的存儲、更新以及刪除等,支持綜合性能。要想對數據倉庫工具之中存在的相關缺陷予以有效解決,設計出混合型存儲構架,必須立足于表數據實現存儲功能,并第一時間更新和修改數據信息。若要對數據進行讀取,需要通過控制程序與系統架構調動讀取數據接口。就該構架而言,能夠存儲海量數據,并擁有合并機制,有助于獲取最新數據。

結語

云計算環境下的電力大數據分析技術有著巨大的應用前景,其是未來電力行業發展的重要技術,是確保海量信息得以高效、準確處理的重要保障。構建科學合理的分析系統并優化分析技術應用,能夠對電力大數據實現有效處理,支持電網穩定運行的同時,為企業決策提供依據和支持,促進電力行業逐步向智能化方向發展。

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