云計算技術支持下電力大數據分析技術與應用分析

西南財經大學 蔡駿逸

21世紀社會進入信息化時代，隨著網絡與計算機技術的高速發展，辦公信息化已經深入各個行業，全球數字信息資源呈指數增長，電力行業也在信息化發展的道路上避免不了地進入“大數據時代”。面對日益發展，電力客戶日趨增多，為了提高電力公司生產效率、增加電網運行安全穩定性、更好地滿足電力客戶需求，建立電力大數據分析的數據中心成為電力企業發展勢在必行的一條路。本文在論述電子大數據基本概念的基礎上，探究了云計算與電力大數據分析之間的強烈關系，再基于云計算對電力大數據分析技術的系統架構、分析技術以及ETL技術分析等進行深度研究，旨在為我國云計算背景下電力大數據分析技術應用水平的快速提升帶來更多參考與啟迪。

隨著我國經濟實力的快速提升和城鄉生活水平的不斷提高，我國基礎設施建設中的電網技術應用水平快速提升，促進了我國信息溝通與交流，也為信息通信技術的跨越式發展奠定了堅實的技術基礎。云計算技術和大數據分析技術的快速發展，為我國電力基礎設施構建及其應用系統的不斷完善提供了可能。在此背景下，本文對基于云計算的電力大數據分析技術及其應用進行深度研究，以期指導我國電力系統的信息化、智能化發展，也就具備重要理論意義和現實價值。

1 電子大數據

隨著城市電網的產業化發展和電力行業智能化、信息化建設進度的逐步加快，電網體系架構逐步完善，智能電網規模進一步擴大，完善的智能電網體系所使用的智能設備軟硬件逐步增多，由該類設備在電網工作運行過程中持續不斷的產生的大量數據所形成的集合就是電力大數據。也就是說，電力大數據是指電力企業電力資源產生、運輸、調配、使用和調度各環節過程中所產生的大量數據，包括結構化數據和非結構化數據，該類數據往往由電力智能設備或智能軟件產生后匯總到數據中心進行集中處理，支撐電網智能化發展和信息化發展。

2 云計算與電力大數據分析的關聯

云計算技術與電力大數據分析技術有所差別，但又有著異曲同工之妙，都能為城市電網智能化發展與信息化建設提供重要技術支撐， 兩者聯系緊密。大數據技術是從云計算技術中產生的，云計算技術所得到的相關數據信息也是大數據技術得以實施的前提條件，利用云計算技術的綜合性計算功能，促進智能電網發展過程中海量數據的高效率處理。另一方面，云計算與電力大數據分析技術相輔相成，相互制約。云計算平臺協助電網系統中數據的信息化處理及數據資源的高效整合，促進電網系統架構以及運行效果的快速提升。但電力大數據分析技術也在其中起著重要輔助作用，補充云計算技術不能根據電力電網系統運行數據產生特殊性而對其數據進行處理的劣勢，使云計算技術能高效處理經電力大數據分析技術加工后的海量數據，實現電網運行有效結論的得出。

3 基于云計算的電力大數據分析技術與應用

3.1 系統整體架構

基于云計算的電力大數據分析技術在電網系統中海量數據分析時，存在著數據的有效排列過程，該分析系統能在分布與并行過程上實現必然聯系，借助高效率的計算框架，在此基礎上構建云計算技術與電力大數據分析技術融為一體的架構體系，通過電力系統中有效數據的分析和云計算技術對數據進行高效率采集，再輔以電力數據開源，得到更適用于城市電網產業發展的高效率信息，為城市電網的智能化與信息化建設進入全新階段提供數據鋪墊。在此過程中，為了實現城市電網電力大數據分布系統的快速優化與檢測，需構建電力大數據結構模型，利用電力大數據網絡分布式存儲結構存儲海量數據，使電力系統中的相關數據能有效輸入系統終端，保證電力工作人員能根據數據得出有效結論，實現電力數據信息管控。其中，電力大數據分布式存儲架構如圖1所示。

圖1 電力大數據分布式存儲架構

3.2 分析技術

在城市電網結構體系不斷成熟和我國電力產業快速發展的大背景下，多樣化發展在電力領域得到明顯進步，而互聯網信息技術、通信技術以及大數據分析技術的快速騰飛，又為電力行業與信息化、智能化技術的結合提供了可能。在此背景下，強化對區域電力資源的高效利用和合理分配，逐步成為當前電力產業和電力生產企業占據強有力市場競爭所需解決的重要問題。為了應對電力產業發展結構穩定性、運行安全性和信息化程度快速提升的基本要求，促進我國區域電力資源的高效利用，在結合區域電力資源應用和城市電網體系構建的基礎上，提升電力大數據分析技術實踐應用水平和研究實力不容忽視。在應用基于云計算的電力大數據分析技術時，應加強對城市電網體系中常規電力資源和清潔電力數據間聯系的判斷，構建常規電力數據和清潔電力數據之間的平衡與協調關系，促進城市電網系統的高效運轉，為創造良好經濟效益和有效利用電力資源奠定良好基礎。例如，在城市電網合并運行過程中，由于清潔電力資源缺少電網運行基本架構而造成失穩，最終引起對城市電網體系運行效率的不小損傷。

因此，在實施城市電網電力資源合并時，可將電力大數據分析技術應用其中，針對清潔電力資源結構運行不穩定現象進行綜合分析，以大量歷史數據探究造成該問題的根本原因，針對性地提出解決方案，解決城市電網體系中清潔電力資源運行不穩定問題，推動城市電網中清潔電力資源與常規電力資源的合理分配，不斷提高電網系統的運行效率，為最終構建智能電網提供支撐。

3.3 ETL技術分析

在基于云計算的電力大數據分析技術應用時，由于城市電網正常運行過程中往往會產生大量電力數據信息，該數據量遠遠超過傳統模式下城市電網系統運算包容能力，造成對電力電網數據有效分析的阻礙，且進一步對城市電網其他業務信息的有效開展產生制約，因此，為了最大限度解決城市電網體系中由于大量電力數據存在而造成的電力系統運行效率較低這一問題，將大數據分析技術中的ETL技術引用其中，借助ETL技術優勢快速分析大量數據信息，獲得良好經濟效益。在基于云計算技術的電力大數據分析系統中，ETL技術重點工作即實施extract的數據采集與分析，將該模式中涉及城市電網的電力數據按照一定標準進行種類劃分，再對分類后的標準實施針對性信息收集。在transform工作環節，針對收集到的數據進行深度加工與處理，從大量數據中獲得有效信息，并進一步挖掘數據與數據之間潛在的信息資料，為城市電網體系的高效運作提供支撐。在此過程中，大數據分析技術只能針對城市電網體系中的編碼數據流實施綜合分析與深度研究，并不能對電力電網信息技術加以直接分析，因此，必須采用更專業的方法對城市電網體系中的電力數據實施高效轉換，促進電力電網數據信息可讀性的快速提升，保證城市電網海量數據中蘊含的有效信息通過transform工作環節徹底發揮，圖2即為ETL技術實現過程示意。

圖2 ETL技術實現過程示意圖

4 結論與展望

在科學應用基于云計算的電力大數據分析技術時，由于電力大數據分析技術中的可視化數據處理技術以及空間信息流處理技術得到了良好發展，將上述兩項技術應用于城市電力電網體系，對促進電網結構的智能化與信息化有著良好價值。同時，將電力大數據分析技術引入城市電網信息化建設過程，工作人員能對電力數據流實施實時監控，輔以計算機信息技術和大數據挖掘技術，隨時掌握城市電網系統的真實運行狀況，了解數據之間蘊含的潛在信息，為電力工作人員效率的快速提升和質量的有效提高創造良好條件。

總而言之，在城市電網智能化與信息化發展過程中，基于云計算的電力大數據分析技術，能夠有效利用其數據分析優勢和轉化優勢，促進城市電網工作的快速、健康、穩定發展，為城市電網更好地服務社會提供依托，也為電網工作人員更全面地掌握電力大數據技術提供平臺。