云计算技术支持下电力大数据分析技术与应用分析

西南财经大学 蔡骏逸

21世纪社会进入信息化时代，随着网络与计算机技术的高速发展，办公信息化已经深入各个行业，全球数字信息资源呈指数增长，电力行业也在信息化发展的道路上避免不了地进入“大数据时代”。面对日益发展，电力客户日趋增多，为了提高电力公司生产效率、增加电网运行安全稳定性、更好地满足电力客户需求，建立电力大数据分析的数据中心成为电力企业发展势在必行的一条路。本文在论述电子大数据基本概念的基础上，探究了云计算与电力大数据分析之间的强烈关系，再基于云计算对电力大数据分析技术的系统架构、分析技术以及ETL技术分析等进行深度研究，旨在为我国云计算背景下电力大数据分析技术应用水平的快速提升带来更多参考与启迪。

随着我国经济实力的快速提升和城乡生活水平的不断提高，我国基础设施建设中的电网技术应用水平快速提升，促进了我国信息沟通与交流，也为信息通信技术的跨越式发展奠定了坚实的技术基础。云计算技术和大数据分析技术的快速发展，为我国电力基础设施构建及其应用系统的不断完善提供了可能。在此背景下，本文对基于云计算的电力大数据分析技术及其应用进行深度研究，以期指导我国电力系统的信息化、智能化发展，也就具备重要理论意义和现实价值。

1 电子大数据

随着城市电网的产业化发展和电力行业智能化、信息化建设进度的逐步加快，电网体系架构逐步完善，智能电网规模进一步扩大，完善的智能电网体系所使用的智能设备软硬件逐步增多，由该类设备在电网工作运行过程中持续不断的产生的大量数据所形成的集合就是电力大数据。也就是说，电力大数据是指电力企业电力资源产生、运输、调配、使用和调度各环节过程中所产生的大量数据，包括结构化数据和非结构化数据，该类数据往往由电力智能设备或智能软件产生后汇总到数据中心进行集中处理，支撑电网智能化发展和信息化发展。

2 云计算与电力大数据分析的关联

云计算技术与电力大数据分析技术有所差别，但又有着异曲同工之妙，都能为城市电网智能化发展与信息化建设提供重要技术支撑， 两者联系紧密。大数据技术是从云计算技术中产生的，云计算技术所得到的相关数据信息也是大数据技术得以实施的前提条件，利用云计算技术的综合性计算功能，促进智能电网发展过程中海量数据的高效率处理。另一方面，云计算与电力大数据分析技术相辅相成，相互制约。云计算平台协助电网系统中数据的信息化处理及数据资源的高效整合，促进电网系统架构以及运行效果的快速提升。但电力大数据分析技术也在其中起着重要辅助作用，补充云计算技术不能根据电力电网系统运行数据产生特殊性而对其数据进行处理的劣势，使云计算技术能高效处理经电力大数据分析技术加工后的海量数据，实现电网运行有效结论的得出。

3 基于云计算的电力大数据分析技术与应用

3.1 系统整体架构

基于云计算的电力大数据分析技术在电网系统中海量数据分析时，存在着数据的有效排列过程，该分析系统能在分布与并行过程上实现必然联系，借助高效率的计算框架，在此基础上构建云计算技术与电力大数据分析技术融为一体的架构体系，通过电力系统中有效数据的分析和云计算技术对数据进行高效率采集，再辅以电力数据开源，得到更适用于城市电网产业发展的高效率信息，为城市电网的智能化与信息化建设进入全新阶段提供数据铺垫。在此过程中，为了实现城市电网电力大数据分布系统的快速优化与检测，需构建电力大数据结构模型，利用电力大数据网络分布式存储结构存储海量数据，使电力系统中的相关数据能有效输入系统终端，保证电力工作人员能根据数据得出有效结论，实现电力数据信息管控。其中，电力大数据分布式存储架构如图1所示。

图1 电力大数据分布式存储架构

3.2 分析技术

在城市电网结构体系不断成熟和我国电力产业快速发展的大背景下，多样化发展在电力领域得到明显进步，而互联网信息技术、通信技术以及大数据分析技术的快速腾飞，又为电力行业与信息化、智能化技术的结合提供了可能。在此背景下，强化对区域电力资源的高效利用和合理分配，逐步成为当前电力产业和电力生产企业占据强有力市场竞争所需解决的重要问题。为了应对电力产业发展结构稳定性、运行安全性和信息化程度快速提升的基本要求，促进我国区域电力资源的高效利用，在结合区域电力资源应用和城市电网体系构建的基础上，提升电力大数据分析技术实践应用水平和研究实力不容忽视。在应用基于云计算的电力大数据分析技术时，应加强对城市电网体系中常规电力资源和清洁电力数据间联系的判断，构建常规电力数据和清洁电力数据之间的平衡与协调关系，促进城市电网系统的高效运转，为创造良好经济效益和有效利用电力资源奠定良好基础。例如，在城市电网合并运行过程中，由于清洁电力资源缺少电网运行基本架构而造成失稳，最终引起对城市电网体系运行效率的不小损伤。

因此，在实施城市电网电力资源合并时，可将电力大数据分析技术应用其中，针对清洁电力资源结构运行不稳定现象进行综合分析，以大量历史数据探究造成该问题的根本原因，针对性地提出解决方案，解决城市电网体系中清洁电力资源运行不稳定问题，推动城市电网中清洁电力资源与常规电力资源的合理分配，不断提高电网系统的运行效率，为最终构建智能电网提供支撑。

3.3 ETL技术分析

在基于云计算的电力大数据分析技术应用时，由于城市电网正常运行过程中往往会产生大量电力数据信息，该数据量远远超过传统模式下城市电网系统运算包容能力，造成对电力电网数据有效分析的阻碍，且进一步对城市电网其他业务信息的有效开展产生制约，因此，为了最大限度解决城市电网体系中由于大量电力数据存在而造成的电力系统运行效率较低这一问题，将大数据分析技术中的ETL技术引用其中，借助ETL技术优势快速分析大量数据信息，获得良好经济效益。在基于云计算技术的电力大数据分析系统中，ETL技术重点工作即实施extract的数据采集与分析，将该模式中涉及城市电网的电力数据按照一定标准进行种类划分，再对分类后的标准实施针对性信息收集。在transform工作环节，针对收集到的数据进行深度加工与处理，从大量数据中获得有效信息，并进一步挖掘数据与数据之间潜在的信息资料，为城市电网体系的高效运作提供支撑。在此过程中，大数据分析技术只能针对城市电网体系中的编码数据流实施综合分析与深度研究，并不能对电力电网信息技术加以直接分析，因此，必须采用更专业的方法对城市电网体系中的电力数据实施高效转换，促进电力电网数据信息可读性的快速提升，保证城市电网海量数据中蕴含的有效信息通过transform工作环节彻底发挥，图2即为ETL技术实现过程示意。

图2 ETL技术实现过程示意图

4 结论与展望

在科学应用基于云计算的电力大数据分析技术时，由于电力大数据分析技术中的可视化数据处理技术以及空间信息流处理技术得到了良好发展，将上述两项技术应用于城市电力电网体系，对促进电网结构的智能化与信息化有着良好价值。同时，将电力大数据分析技术引入城市电网信息化建设过程，工作人员能对电力数据流实施实时监控，辅以计算机信息技术和大数据挖掘技术，随时掌握城市电网系统的真实运行状况，了解数据之间蕴含的潜在信息，为电力工作人员效率的快速提升和质量的有效提高创造良好条件。

总而言之，在城市电网智能化与信息化发展过程中，基于云计算的电力大数据分析技术，能够有效利用其数据分析优势和转化优势，促进城市电网工作的快速、健康、稳定发展，为城市电网更好地服务社会提供依托，也为电网工作人员更全面地掌握电力大数据技术提供平台。