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基于云计算的电力大数据分析技术与深化应用白靖

发表时间：2020/5/7 来源：《电力设备》2020年第2期作者：白靖

[导读] 摘要：二十一世纪是信息大爆炸时代，而信息技术的飞速发展，其核心节点之一在于对数据搜集、分析与处理能力的跨越式提升。

        （国网山西省电力公司朔州供电公司山西朔州 036002）
        摘要：二十一世纪是信息大爆炸时代，而信息技术的飞速发展，其核心节点之一在于对数据搜集、分析与处理能力的跨越式提升。基于云计算的电力大数据分析技术，是未来电力事业发展的重要方向。
        关键词：智能电网；大数据；数据处理；应用分析
        电力信息技术将向数据信息应用的智能融合方向发展，其运行模式将迈向为以服务为中心的新阶段，同时，企业数据资产的价值不断被发掘，信息化条件下的企业生产和决策将更加智能化。“大数据”正是新形势下技术融合型发展和应用智能化理念的集中体现，具有应对数据体量巨大、数据类型繁多、价值密度低和处理速度快等数据特征的技术架构，及以行业内外高附加值的内容增值服务为目标的应用模式，其核心就是信息资源的开发利用。当前坚强智能电网建设及“三集五大”管理体系的决策部署，对系统的建设模式、数据质量、存储速度、检索方式、数据计算能力等多个方面提出了更高的要求。
        1电力大数据为供电企业带来的好处
        1.1升级运营管理水平
        在电力系统中是通过对于电能进行生产、输送、分配、用电各环节之间的平衡与管理，在智能电网应用到电力系统后，需要对于各种电力大数据信息安全分析技术要点。现阶段，社会正处于一个大发展、大改革时期，科学技术发达、信息流通速度快、人们生活越来越方便，大数据是在高新科技发展背景下产生的，并且融入到人们生活的方方面面。
        1.2打造智慧型节能产品
        供电企业属于一次能源消耗行业，供电企业利用大数据技术，通过能源供给、消费、移动终端的不同数据进行分析，研发设计一些具有环保、节能产品，可以给用户提供一些具有付费低、能效高的使用方法。比如在智能家电方面，利用大数据技术针对客户的侧需求管理，可以与相关设备的制造商合作，进行用户侧需求管理，并在销售环节进行相应改进和创新。
        1.3改善用户用电体验
        供电企业要提高供电质量，提升供电经济效益，需要对电力用户的情况进行分析。电力大数据涵盖各行各业的用户用电需求、供电服务以及相关设备厂商的情况，供电企业通过对这些信息进行整合和研究，预测电力用户的能源生产和消费特征，可以对电网进行科学、合理规划，提高电力用户的用电体验及用电满意度。
        2基于云计算的电力大数据分析技术的研究
        2.1电力大数据的分析系统
        在云计算中，电力大数据的分析过程是一个有效的排列，这种系统形式下在分布与并行过程上是有必然联系的，是通过有效的计算框架基础上建设发展起来的，通过采用相关电力系统中有效的数据的分析软件，在利用云计算采集到的数据，进行软件升级与结合，进而通过电力数据源开发出更好的适合于电力行业发展的技术软件等等，通过这些可操作的程序，不断全面的进行电力系统的整体控制，通过这些方式积极的进行运用与发展，使得电力系统智能化发展进入一个新的阶段。在大数据时代，云计算的引用也节省了电力系统发展过程的人力与物力投入，对于成本管控过程是非常有成效的。通过大数据电力数据统计，明确的采集分析计算等工作的重点，简单化了工作流程。另外，系统的传感器装置、具有智能性能的电表等基础设备都在利用固有的频率对数据实行周期性的采集、处理，最终送达至数据的中心。数据在整个采集的过程中，很难避免错误的采集和处理工作行为的出现，从而对电网的用电信息采取无周期性的采集进行补偿。为了有效解决云计算的存储系统在访问数据方面的问题，将以采集的数据信息通过缓冲装置对数据进行一系列的预处理行为。工作人员利用系统对具有静态性质的数据信息构建成具有档案性质的数据库，再通过一定的方法将其数据复制至云计算的存储系统内，有效的缓冲访问数据的相关性问题。

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该系统在结构上有：分布式的文件系统、并行式的编程框架、数据仓库、监控和运行等工具、具有开发性的工具集，这些结构都是该系统的中心板块，都是配合数据库完成数据系统的整套工作。
        2.2电力大数据的分析技术
        对数据仓库的工具进行设计的真正目的在于，化解数据分析工作在系统中的难度，以适应行业的发展需求。由于电力的大数据在分析上具有独特性的特征，有利于数据仓库的相关性工具在系统性能等方面进行优化、提升的空间。对于具有索引性的文件而言，数据仓库的工具在支持方面表现的比较薄弱，因此只能利用系统对数据进行全表式的扫描工作，既损害系统对数据的分析性能，又对系统资源在使用上造成浪费。而电力的大数据在索引方面具有很强的查询性能，同时也具有多重维度的查询性能。电力大数据的分析系统，在数据仓库的工具基础上，提高了对多维度的数据查询性能；分布式的哈希表，通过与网格的文件进行结合、构建，对数据仓库的工具进行识别、分析，进而解读出索引的命令。它能够对数据实现快速的查询和定位，并对已检索成功的数据由并行的计算机框架处理，计算出查询的内容。在它的的分析系统中，涉及了很多的数据库在查询程序下的查找过程，还需要向对应的语言对查询内容进行翻译、检索。因此，这就需要设计出具有自动翻译功能的工具型技术，以在效率、准确度方面达到查询内容翻译的要求。与此同时，还要有相应的技术去支持数据进行更新、存储、删除等综合性能。为了解决数据仓库的工具缺陷，必须要在系统中设计一种混合型的存储构架。由它的表数据实现主要的存储功能，并对数据信息进行及时性的更新与修改。如果命令想对数据进行读取时，只需在程序和系统的控制下调动该构架的读取数据接口，从而实现数据的访问。这个构架能够容纳大量的数据，并具有相应的合并机制，随时保持主表的更新状态，获取最新的数据。
        2.3探究与计算的电力大数据分析技术的重要应用
        目前，通过进一步应用，云计算电力大数据成功案例是在2013年的浙江电力系统中所展开的，通过了解云计算电力大数据技术的运用，已经进一步提高了智能电网发展效率，在这种云计算平台，数据进行了有效汇总，在通过计算机管理平台进行有效分析，不断进行数据采集与计算，可以使电力数据通过负载均衡器进行有效调节，在结合互联网传输等手段进行前置提取，然后通过前置群接近有效的数据处理，在一定程度上这样的处理和缓冲是数据统计过程最好的方式，也是通过这数据分析系统提高了数据整理效率。从而通过这些努力提高相关服务器的工作稳定性。这样也可以结合客户的要求进行数据分析处理，在云计算过程，通过电力平台进行电力传输配电。同时在云计算平台档案类数据一般都被保存在关系数据库中，一般档案如果有更新则由太网通过高速连接对其进行同步，保证信息的准确性。原来的方案中，云计算系统平台是由两台小型HP机组成的，其数据一般是在共享存储上保存的，相关存储设备是通过高速网络连接的。而新型的方案，则是由八台刀片式服务连接的，其运行速度显然要高于两台小型机的速度，并且新型方案也有助于降低关系数据库的费用，因此被采用
        3结语
        综上所述，本文通过对电力大数据的分析，并探讨电力大数据给供电企业带来的好处和风险，提供了电力大数据安全分析技术，供电企业在进行大数据分析过程中，要全方位进行信息的收集与处理，并结合新技术进行应用。
        参考文献：
        [1]云计算环境下电力大数据的分析技术与应用[J].吴秉奇. 淮南职业技术学院学报.2018(03)
        [2]基于云计算的电力大数据分析技术与应用[J].董华彪. 南方农机.2017(23)
        [3]基于云计算的电力大数据分析技术与应用[J].杨佳. 信息与电脑(理论版).2019(08)
        [4]云计算和大数据技术发展现状与趋势[J].傅耀威,杨国威,徐泓,孟宪佳,宋阳. 中国基础科学.2018(03)
        [5]云计算在农业信息化中的应用探讨[J].魏秀然. 数字技术与应用.2018(01)
        [6]云计算背景下计算机的安全问题与解决策略[J].钱宇,张建粉,杨玲. 信息与电脑(理论版).2018(20)