基于云计算的智能电网电力大数据分析技术

叶涛

（国网宁夏电力有限公司检修公司，宁夏 银川 750000）

就目前而言，我国的电力系统发展是以智能电网为主要核心，并以这个核心为基准点，把现代化控制技术运用到电网的实际管理运用中，借助计算机网络系统的功能，实现发电、输电和用电等各个环节的数据采集和分析，这种通过网络系统收集的数据，不仅更加准确，同时还能优化各个系统在运行过程中的功能，提高供电的可靠性和效率，保障智能坚强电网在运行过程中的安全性和稳定性，以此来满足不同用户的不同需求。通过这个现象，我们可以发现，无论是智能电力电网运行，还是电力企业在经营管理的过程中，电力数据都有着比较重要的作用，本文将对基于云计算下的智能电网电力大数据进行分析研究，进一步阐述该项技术的特征、优势及应用前景。

一、现代电力大数据的主要特征

通过分析，现代电力大数据在实际运行过程中具有三大特征，分别是数量化、多元化和高速化，这三个特征不仅是电网电力大数据，在当代经济发展下最重要的三个特征，同时也是最能为用户带来方便的特征。

首先是数量化特征。近年来，随着智能电网的普及与发展，生活的各个方面都与智能电网有着紧密的联系，比如WIFI 网络等技术就是对智能电网的延伸与发展。随着技术的不断发展，各个网络节点的设备数量也在不断的增多，这些网络节点逐渐形成了一个庞大的数据资源体系。而这些庞大而复杂的数据，在进行数据搜集和分析的过程中，带来了较大的难度。需要在工作过程中进行大量的数据分析。通过数据统计表明，我国电力大数据级别得到了较为显著的提升，电网电力数据的庞大性也得到了可靠的证明，这就是时代赋予现代电网电力大数据的数量化特征，这个特征也是最显而易见的，同时也是最能表明当今电网电力大数据发展之快的特征。

其次是多元化特征。电网电力大数据的多元化主要体现在整理数据种类的多元化。科学技术的发展，使得很多先进的技术和先进的设备都投入到各类数据体系中进行使用。这也就使得传统意义下，计算机数据的单一化结构数据逐渐发展为由各类非结构性数据和结构性数据紧密结合的现代多元化数据体系。其中非结构性数据的数量，随着科技的发展不断提升，也正是这些非结构性数据的数量，赋予了现代电网电力大数据多元性的特征。同时，现代电力大数据多元化的特征，也使得传统的数据分析方式无法适应当今数据的变化，如果企业仍然固步自封，在时代的发展过程中，仍然坚持传统的数据分析和应用方式，那么不仅不利于企业的长期发展，同时还有可能在造成和核心竞争力的严重下降。

最后是高速化特征。其实不光是现代电网电力大数据这个领域，科技的发展使得我们的生活节奏不断加快，各个领域在发展的过程中都会被要求高速发展，只有这样才不会与社会脱节。现代的电网电力大数据，无论是从数据采集方面，亦或是从数据分析方面而言，都具备着较强的高速化特征，这不仅是技术人员的进步，同时也是现代电力电网技术系统的支持。有了高速化的特征加持，现代电网电力大数据在发展的过程中将会更加迅猛，为社会和用户带来更多的利益，企业也能通过这种形式在激烈的市场竞争中站稳脚跟。

二、基于云计算的电力大数据分析技术

在电力数据运行的过程中，除了会涉及到传统数据中心的数据之外，还包括一些暂时无法处理的文件，比如说监控视频以及故障照片等等，这些文件都有一个共同的特点，那就是他们的数据结构种类不单一，对大数据分析的技术有着较高的要求。基于云计算的电力电网大数据分析技术可以很好的解决这类复杂问题：

（一）多维索引技术

传统的索引技术的功能相对于现代人的需求而言是比较单一的，在使用过程中，不仅无法使电力大数量搜索具体化，甚至连细致化也无法满足。这样不仅会造成资源的浪费，甚至还会降低海量电力数据的分析效率，为企业的整个运行系统带来不良的影响。电网电力大数据通常情况下具备多维区间查询的特征，这主要指的是各个维度的查询比较稳定，例如国网浙江电力公司采用了一种以单位代码与实践代码为标准的索引方式，并在此基础上结合实际的情况，采用各个维度辅助的形式，对电网电力大数据进行多维索引，这个过程中还可以自动的过滤掉一些干扰的数据和一些没有实际作用的数据，有效的提升了大数据索引的效率和数据的利用效率。

就目前而言，多维索引技术在实际应用的方面还是比较广泛的，形成了以多维索引技术为主要核心的分布式多维索引系统，这个系统不仅可以实现代码解析，还可以根据不同用户的实际需求，将索引数据放置到更加专业的分析系统中进行综合的处理，为工作人员节省大量的时间，并提高他们的工作准确性。

（二）翻译工具

在云技术的环境下，电力数据在运行的过程中，可以直接将数据翻译为工作人员需要的语言。而在传统的系统运行中，这一项功能是很难实现的，并且在翻译过程中，如果利用传统的系统进行，那么翻译的语法差异也比较大。为了提高翻译的效率和准确性，需要运用自动化的翻译工具，对相应的内容进行合理正确的翻译。自动分析SQL 语句中的语言数据，只要满足了相关的条件，他就会形成多个不同的语段，然后自动翻译工具就会对某一个语段进行分析和处理。这样不仅可以最大程度的避免人工翻译的错误，同时还可以减少工作人员的压力，为翻译效率和系统分析效率的提高提供稳定的基础。

（三）混合存储技术

传统的电力数据分析系统运行中，很难为数据的更新与删除提供相应的支持，相关的工作人员只能依靠重新输入来实现数据更新。这样不仅大大的降低了工作的效率，同时还会提高工作过程中的失误。随着科学技术的提升，在现代的电网电力大数据分析中，智能电网每天需要处理的数据量是十分庞大的，如果仍然使用传统的技术进行存储更新，那么很有可能会让企业与时代发展失之交臂。混合存储技术的出现，可以借助运行的要求对数据进行相应的处理，这样不仅可以提高数据分析处理的有效性和时效性，同时还可以保证资源得到最佳合理的优化。

（四）分层次处理技术

在云计算的技术支持下，可以引入相关的分层次性数据技术进行综合的数据分析。在智能电网中，还可以形成以电网为整个核心的电力信息搜集网络，这样不仅可以结合电力各供应情况建设大数据管理系统，同时还可以加强整个系统在运行过程中的独立性和高速性，为资源共享提供了可靠的保障。

除此之外，分层次处理技术还可以让数据得到更加有效的利用。在传统的技术应用中，很多数据在统计过后发现，没有任何作用后就会将其丢弃，但是过了一段时间后发现该数据还有利用的价值，但是这个时候已无法再去寻找原本已经丢失的数据。分层次处理技术，可以让每一个数据在分析的过程中存储到相关的位置，这样不仅可以减轻工作人员搜寻的繁琐，同时还可以将每一个数字的利用价值达到最高化。

三、基于云计算的电力大数据分析技术应用效益分析

早在大约十几年前，我国一些省市地区就曾经提出过基于云计算的电力电网大数据分析技术，并尝试着将该技术实践运用到电网供电运行中，在运行过一段时间后，这些地区成为我国电力大数据分析技术应用的核心地区，并借助前置群分析与缓冲，分析和处理了电力大数据，帮助更多的员工和用户索引各类数据，为他们带来了极大的便利。尤其是后来在云技术平台的支持下，各类数据在数据库中的存储，不仅能够及时的根据外界的信息进行更新，同时还能在一定程度上确保数据的准确性，极大的提高了电力大数据的可靠性，并且这种核心技术还能使得整个系统的运行速度加快，为提高整个电力电网大数据分析的综合水平奠定了强有力的基础。

（一）提高处理速率

在应用基于云计算的电力大数据分析技术时，我们通常习惯于以计算机内部的数据处理系统为主要的处理方式，而以虚拟数据挖掘技术为主要的辅助，这样不仅可以最大程度的促进计算机系统的完善与优化，同时还可以提高虚拟空间的利用效率，让云计算这个大平台，大系统得到更有价值的发挥，同时也能提高整个电网电力大数据处理的速率。

在电网电力系统中，各个技术环节之间的速度和效率是十分重要的。众所周知，我们生活的时代是一个日新月异的时代，如果电网电力系统无法跟紧跟时代的脚步进行更新，那么很有可能会被时代淘汰，如果我们的技术被时代淘汰，那么将会在未来的发展环节中，很难立足于整个市场，同时也会给整个产业带来较大的负面影响。因此，提高处理的速率意义重大，这同时也是服务于人类与社会的一种价值实现。

（二）强化系统兼容性

电网电力大数据分析系统的兼容性是在应用基于云计算的电网电力大数据分析后才得到有效提高的，在这个过程中，利用分布式的处理系统，实现对各种信息的控制，不仅可以强化整个系统的兼容性，同时还可以把数据按照不同的类别进行划分，使得每一个被收集起来的数据都能够在合适的位置得到较好的利用，信息也能在短时间内进行整合，系统的兼容性也能得到更好的展示。

（三）扩展数据存储空间

在当今社会，电力资源的发展在一定程度上而言是社会发展的不竭动力。但是随着人们的需求日益增高，大容量的资源提高了电力系统的建设难度。因此，通过多维索引技术和翻译技术等相关的电力技术，我们可以进一步的提升虚拟空间的拓展，以此来提升电力大数据分析的高效性和完整性，让企业在优秀员工和高强技术的支持下发展的越来越好，同时也让整个行业在时代的浪潮中得到紧密的发展。

四、结语

综上所述，通过对基于云计算的电力大数据分析技术的分析，本文阐述了基现代电力电网大数据在运行过程中的主要特征和特性，并以此为最终依据参考，通过运用多维索引技术、翻译工具等技术，尤其是在云计算平台的支持下，在数据库中储存各种复杂的数据，并且借助以太网实现实时连接与同步更新，这不仅是为电力企业工作人员减少了工作量，同时也可以增强电力用户在使用过程中的信任感。电力电网大数据分析的准确性和高效性也能通过这个得到稳步的提升，为行业的持续健康发展提供良好的条件。