基于云計算的電力大數據分析技術與應用

翁錢盈

摘 要：云計算作為現代科學技術不斷發展下的產物，將云計算作為基礎，促使不同高度大數據分析與海量信息處理得以完善。為了能夠應對電力系統在大數據下所出現的性能問題、更好的達到客戶的實際需求、更深入的對電力大數據展開分析，對基于云計算的電力大數據分析技術與應用進行深入探討就凸顯的愈發重要。

關鍵詞：云計算;電力大數據;分析技術;實踐應用

在網絡技術與計算機技術不斷發展的過程中，電力調度中心會按照生產的實際需求，及時配備適宜的信息系統完成調度系統的數據交流，以此加強電力企業的管理質量。而電力系統同樣在長時間的運行中，能夠提供良好的數據支持，由于這些數據具有較強的歷史性，所以對這些數據展開更深層次的挖掘可以掌握歷史經驗與規律。然而這些數據并不源自于一個系統內，不能全面展現在用戶眼前，因此，為了可以讓歷史數據得以合理的應用，盡可能的滿足用戶的實際需求，就需要借助云計算和大數據相結合的措施來實現。首先就需要對電力系統展開全方位的數據挖掘與展現，并對電力系統的各類數據與其格式進行嚴格的管理，然后再借助云計算所具有的自動以報表功能，直接將數據信息展現在用戶眼前。

一、云計算的闡述

就云計算來講，作為一種將網絡技術當做核心的新型計算形式，能夠利用長途亦或者其他地區發散形式的計算機，完成計算機的應用，從而為信息數據的儲存及其計算等一系列功能的實現提供支持。借助云計算能夠對各類信息數據進行快速處理，不僅能夠對海量信息數據進行儲存，同時其還擁有較強的兼容性，由此表明，其同樣具備良好的虛擬性與嚴重性。云計算能夠劃分成并行計算。將云計算合理的應用于電力系統之內，能夠加強系統并發能力，讓系統運行更具有效性與安全性。其能夠讓電力系統一起接受多名客戶的全部請求，并且借助分配機制把請求合理分類，各個請求之間的信息數據處理工作具有一定的獨立性，相互之間不會產生任何影響。云計算技術在數據處理中應用具有速度較快的優勢，在對電力大數據予以處理的過程中，借助自定義報表所取得的結果，達到各種需求。不僅如此，云計算技術在信息數據儲存方面同樣具有無法想象的空間，讓海量的數據信息，便為影響電力大數據不斷發展的核心因素，而借助云計算技術所取得的報表能夠直接展示瀏覽，不會占據用戶的任何儲存空間，在客戶需要使用下載保存以后，才會占用用戶的存儲空間，由此一來不但能夠確保數據信息的安全性，還能夠避免存儲空間浪費的問題發生。因為云計算技術所運用的為虛擬儲存技術，其讓電力數據信息的綜合性得以有效提升，并且從某種程度上還可以讓電力系統運行期間得到保障，確保電力大數據的健全性，從而讓電力系統的應用需求獲得滿足。從整體層面來講，云計算技術的合理應用，能夠迅速將各種方式所取得的數據信息予以全面整合，促使電力系統運行期間所出現的數據信息收集及其處理問題得以完美解決。

二、大數據的闡述

大數據所指的主要是體系龐大、程序繁復的數據系統。多數情況而言，數據信息的收集、分類、整理與總結等一系列工作的有效開展能夠借助數據處理系統以及數據分析系統等展開分析，但是即使具有這種分析形式，然而卻往往不能獲得預期的處理結果效果。造成這一情況出現的主要原因就是大數據分析具有一定的特殊性，例如海量信息數據、分析速度快以及類型復雜等。因此，為了能夠確保數據信息分析更具高效性，就需要對數據信息分析形式予以創新，因為我國電力工業獲得持續發展，加之計算機技術的實踐運用十分普遍，借助這一前沿技術與信息系統延伸出的許多系統，例如調度信息管理系統、SCADA系統、水調自動化系統與EMS系統等。這一系列設備在通過長時間的應用，為電力系統的運行提供了許多數據信息。這一系列信息數據都源自于電力企業之中的變電系統、配電系統以及用電系統中，促使各種各樣的信息數據得以形成，這一系列數據大部分都是由智能系統與設備所產生的，其屬于智能電力系統建設的核心內容，其都具有以下特性：

（1）數據量大

電力調度中心會借助多個調度系統生產設施對調度中心予以優化，所以電力系統運行信息的來源渠道相對較多，數據量較大，所有調度系統在運行期間都會為電力調度提供實時的信息數據。

（2）處理速度快速

在信息數據量不斷提升與現代信息技術快速發展的背景下，數據信息處理速度不斷增快，電力系統之中的高性能設備與系統，每秒鐘的處理速度甚至能夠超過數十萬次。

（3）數據類型復雜

就實際層面來講，電力行業具有跨領域、跨專業的特性，因為其牽涉領域較多，導致電力系統運行期間會出現各種規格不一樣的信息數據，在這其中包含文本、圖像以及視頻等多種，并且數據信息的獲得途徑也更具多元化。

三、基于云計算的電力大數據分析技術與應用

（1）分析系統

以云計算作為基礎的電力大數據分析系統通常會把計算機系統與計算體系作為核心，保證電力大數據更具實效性和穩定性，同時利用ETL工具完成數據信息的提取及其轉換處理，同時借助云計算對所取得的數據予以深入分析，并編制為自定義報表，能夠直觀的呈現出所需了解的重要數據，促使各個工作階段的核心內容更具明確性，從而減小相應環節的工作量與工作難度。

（2）分析技術

對信息數據保存系統予以合理的設計，主要是為了讓數據信息解析程序得以簡化，讓數據信息更具靈活性，以此滿足電力企業不斷發展的實際需求，對電力大數據進行全面的解析，能夠去除無用數據，把各個系統之內的數據信息整合到以前，不但能夠提升數據利用率，還能夠防止資源浪費的問題發生。并且，針對部分標志性的內容而言，當前所應用的系統無法對無效的信息數據進行準確過濾，所以就需要對所有數據信息予以全面掃描，以此完成信息數據收集工作，由此一來不但能夠讓數據結果無法展現出重點，同時還會導致資源浪費的問題發生。因為大數據這一技術的實踐應用已經十分廣泛，所以電力企業就可以借助ETL工具的合理應用對電力大數據予以相應的轉換，把D5000系統以及EMS系統等各個系統之內的數據信息整合到一起，對電力系統進行全面分析，以此掌握歷史經驗與規律，進而借助有效措施對極易出現的風險問題進行防范，確保電力系統的穩定運行。借助ETL工具的合理應用對電力大數據進行解析轉換，能夠確保數據信息的利用率得以有效提升，再利用云計算所具有的自動報表達到電力企業多樣化報表的實際需求，對各類數據信息予以全面整合，促使數據信息抽取的整合與解析得以實現。借助前端報表模板展示，為電力客戶解析數據提供支持，借助圖像與數據相結合的方式，更精準的提供所需要的各類數據信息，促使電力調度的合理性與安全性得以強化。

結束語：綜上所述，信息數據收集與應用在現階段電力大數據分析技術的支持下得以高效落實，借此整合出數據信息的歷史規則與經驗，從而推動電力企業的不斷發展。將云計算與大數據進行有機的結合，對數據信息系統的應用程序予以優化，不僅能夠促使系統程序得以完善，在加快系統運行效率的基礎上，還可以促使智能電力系統的普及與應用領域有所擴大，以此達到社會不斷發展對數據信息的實際需求。

參考文獻：

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