基于云計算的電力大數據分析管理與應用

劉笑聰

（中國人民大學 北京 100000）

1 引言

隨著大數據時代的來臨，一些電商和網絡平臺也漸漸建立起來，信息技術被應用到多個領域之中[1]。而很多公司在日常的運作當中生成積累用戶的網絡數據，這些數據較為龐大，但是可以被平臺儲存，主要是利用遠程或者非本地的分布式計算機為用戶提供更多的服務，還可以通過網絡接收大量的用戶請求，展開多元化的數據處理方式，降低數據處理的難度。而大數據的網絡思維也正在慢慢影響著人們的思維方式和生活模式，在數據網絡的支持下，一些平臺建立起來，用戶可以通過登錄平臺來獲取自己需要的東西，并且通過平臺的建立能夠為大數據平臺建設帶來發展[2]。

2 相關理論

2.1 云計算

在數據處理過程之中，云計算主要是用于存儲數據信息，用來進一步增強電網的運行能力，維持電網的整體運行穩定程度，保障數據能夠順利技術與統計[3]。云計算是網絡計算的一種數據，具有伸縮性、適用性、優質性等特點，企業能夠通過云計算進行有效地配置。現階段，云計算技術在國內已經得到了廣泛的應用，涉及電力行業、零售等領域[4]。而云計算是一種基于網絡的超級計算機模式，也是目前最新的技術，可以利用遠程或者非本地的分布式計算機為用戶提供數據儲存、計算等服務[5]。在電力系統之中，應用云計算可以同時接收大量的用戶的需求，開展多元化的數據處理。而在以往，我們都是采用人工處理的辦法，對于客戶的需求進行統計并記錄，這樣的方法使得處理難度增高，在數據的統計和用戶的需求中容易出現誤差的情況，而利用這樣的新型技術可以對整體性的數據進行統計，同時能夠滿足數據庫的信息要求，發展現代化電力，對于數據進行分割，展開不同層次的計算[6]。在實際的電力大數據處理的應用實踐當中，云計算的方式是分布式的處理系統，實現對于電力處理信息資源的綜合性探索。云技術也擁有較大的儲存空間，對于電力資源的需求可以儲存新的數據行程。虛擬儲存技術保證數據的完善，但是在傳統的電力大數據的統計當中，人工的統計是有限制的，對于電力的統計，空間不足。在檢索的時候也需要翻找才能找到用戶需求的數據。而云計算則不一樣，云計算對于數據的處理更加迅速，并且用戶可以通過檢索一件能夠找到自身所需要的數據統計分析，給電力系統的數據分析帶來了極大的便利。

2.2 大數據

在電力系統之中，通過大數據能夠更好地使復雜的技術簡單化，并且同時能夠處理多個分支，而大數據的處理往往是需要搜羅分布、整理、播出、處理，突出了人工的特點，但是在實踐當中，人工的操作會導致很多的錯誤發生，同時影響到了后續的過程。利用云計算的電力大數據分析可以更好地將處理過程進行完善，從復雜多變的數據信息當中提取自身所需要的信息，過濾掉沒有意義的信息，有效地使用數據進行分析。

3 基于云計算的電力大數據分析技術

3.1 分層次處理電力技術

在云計算系統當中，其具有多層次處理電力信息的技術，可以通過多層次的分析處理技術，應用計算機實現系統化的處理，且電力系統的體系可以迅速建立、收集、儲存和分析的管理結構并保持同步分析，運用大數據進行高效計算處理數據，使得相關數據能夠進行層次化的管理。

3.2 翻譯工具

云計算系統當中的翻譯工具主要是基于關系庫的電力數據系統的分析，其包括了儲存過程，比如浙江的電力系統則由成千上萬復雜的SQL語句組成，這些語句的使用進一步提高了翻譯的精準性與效率。而且該系統也逐漸開發了查詢重寫的技術和自動翻譯的技術。自動翻譯器通過用戶提交的語句進行解析，查詢重寫器掃描解析的結果，當其滿足規律時就會發生重寫的操作。然后，重寫的語句會交給連接器中，語句會選出最優的結構傳輸給評估器，由統計信息收集器收集表中的統計信息，不斷地更新模型，而評估器則通過查詢的執行計劃和收集器所反饋的信息計算各個計劃執行的語句，最終采用代價最小的計劃所對應的語句為最終的轉換結果。

4 電力大數據分析技術應用與管理措施

4.1 電力大數據分析技術應用

目前，大數據已經應用到了各個領域當中，比如浙江的電力就是用信息采集的系統，對于電力大數據進行了計算并取得了良好的效果。根據國家的相關規定，國家對于智能電網項目建設的意見是十分支持的。而浙江的電力公司也完成了云計算、儲存和處理系統環境的建設任務，智能化的電表所采集的數據經由互聯網進行傳輸，同時由均衡器選擇適合的通信網關進行發送，而前置集群則對于數據進行緩沖和處理后，交由處理系統進行分析處理。應用服務器則根據客戶端的請求，從數據處理的系統中查詢相應的結果。云計算的平臺是通過高速以太網進行連接，數據處理與儲存可以高速完成。檔案類的數據保存在關系的數據庫當中，并且與云數據庫同步儲存。在關鍵技術方面，可以使用多維索引的技術將浙江電力的系統的響應時間性能提升兩倍，混合儲存模型則提升一倍。此外，浙江的電力系統還包含了SQL語句，利用系統提供的自動翻譯由術為開發人員完成了數據遷移，由云計算的分析系統在浙江電力采用的技術以及建設的經驗，可以保證平臺擴展性較好計算分析能力強，成本低廉，具有良好的應用條件。電力系統流程見圖1。

圖1 電力系統流程圖

4.2 電力大數據分析技術管理

電力大數據分析技術的管理則需要相關人員對于數據系統進行管理，人們最關心的就是大數據的系統是否安全，數據信息是否被泄露。

應用互聯網技術，在各類物聯網中的傳感設備，廣泛采集網絡信息，將風險感知觸角延伸至網絡的幾個單位和各類人員，覆蓋網絡活動重要時段與關鍵環節，掃清當前安全監督管理盲區，為安全監督管理提供更強有力的信息支撐。集網管部門、企業網絡安全部門、數據安全中心等各專業業務系統數據，收集數據、資信等外部信息，通過匯集云端平臺，實現跨專業數據信息的互通共享，形成統一的安監業務體系。應用互聯技術，通過安全管控平臺，聯網云端安全管控數據資源，實時掌握和反饋網絡安全情況，支持安全風險信息提示、預警和管控措施下達、反饋，實現安全管控人員和現場作業人員的雙向交互。同時，制定網絡安全管理體系，開展安全風險評估和預測，為風險管控決策提供智能化支持，提升網絡安全防護能力。引入關聯分析技術，對于平臺所采集的數據和建立的相關指標進行分析和查詢，可以對于需要的內容進行關聯查詢，實現用戶應用，內容事件的整體性，優化安全數據平臺的數據建設。而平臺的相關防火墻，訪問控制也需要進一步發展與建立安全系統的建立之中，需要對于安全系統的數據和相關內容進行一定的綜合和提高，進一步保證安全系統的預警演練平臺能夠實現，幫助平臺進一步建立。而在遇到危險的時候，其也可以發出警示的信號，彈出訊息或者是快速攔截入侵系統，這樣可以進一步保障大數據網絡的安全運營，保護用戶的隱私不會受到侵害，幫助企業能夠進一步建立自身的安全系統，保障企業的數據不會丟失。總之，對于云計算電力大數據管理的建立，需要進一步的發展，對于有關技術的引入能夠提高技術措施及操作。

5 結語

本文闡述了智能電網大背景下電力大數據的發展情況，結合云計算的理論和云計算技術的應用，針對電力大數據分析管理作出探討，構建了一種基于云計算的電力大數據管理與應用，這種應用與傳統電力大數據管理相比，性能和效率有很大的提升，并且成本較低。但也存在不足，本文對于云計算的電力大數據分析管理與應用認識沒有更深入的研究，在方法與措施中，沒有辦法對于相關問題和措施提出一定方法。云計算的電力大數據分析管理需要更多的科技手段和更高的操作水平，應用范圍有一定局限性。本文研究的云計算電力大數據分析管理與應用也僅僅是根據自身的研究作為基礎，在領域上不能夠廣義地包含每一種情況和設計。相信今后基于云計算的電力大數據分析管理與應用有更好的發展前景。