本篇計算機技術論文探討基于云計算的電力大數據分析技術與應用，隨著信息時代的到來，網絡在人們生活中發揮著越來越重要的作用，這就意味著數據處理量在不斷加大，這對電網管理提出了更高的挑戰。那么如何促進大數據電力信息發展，提高數據信息的處理速度已經成為亟待解決的問題。云計算電力大數據分析技術能夠提高電力企業的綜合發展水平，促進電網的規范化、快速化發展，有助于促進企業的長遠發展。

　　《計算機與數字工程》Computer & Digital Engineering(月刊)1973年創刊，是學術、技術性國家正式刊物，主要刊登國內外計算機方面的新理論、新技術、訂報工藝、新成果。堅持為社會主義服務的方向，堅持以馬克思列寧主義、毛澤東思想和鄧小平理論為指導，貫徹“百花齊放、百家爭鳴”和“古為今用、洋為中用”的方針，堅持實事求是、理論與實際相結合的嚴謹學風，傳播先進的科學文化知識，弘揚民族優秀科學文化，促進國際科學文化交流，探索防災科技教育、教學及管理諸方面的規律，活躍教學與科研的學術風氣，為教學與科研服務。

　　電力大數據的發展逐步受到重視，并且大中型電力企業對大數據信息技術的發展開始深入探究，電力企業也不斷朝著大數據信息化的目標邁進。

　　1 大數據、云計算的定義及其對電網發展的影響

　　1.1 大數據

　　數據處理系統以及數據處理工具能以對其進行有效的分類、整理、收集、管理，對大數據信息的處理難以達到預期目的，而大數據往往又對大公司的管理、決策起著至關重要的作用。大數據的特點是量大、樣多、速度高、價值大，想要對大數據進行有效的處理，就需要全新的數據收集處理模式，并且能夠從處理中的數據中提取有效的信息資源，最終實現數據的價值利用。

　　1.2 云計算

　　云計算是一種信息數據處理系統，有效的將信息存儲于計算處理系統相結合，能夠提高信息接收處理的能力，并且在云計算的作用下能夠提高電網的運行能力，極大地提高電網的技術組成功能;大數據以云計算為技術支撐，以信息服務為需求;智能電網可以看做是大數據在電力系統中的運用，三者具有密不可分的關系，如圖1所示。

　　大數據、智能電網、云計算，三者之間具有相互關聯、相互支撐的關系，三者在電力系統的發展中起著重要的作用，也是電力系統發展中所產生的產物，具有傳承意義。云計算和大數據是計算機應用和信息技術應用方面的新技術，具有劃時代的意義，云計算通過自身計算技術與存儲技術的結合滿足了智能電網數據處理的需求，極大地促進了智能電網的發展。

　　1.3 電網發展基于云計算大數據的意義

　　電力系統云計算也就是所謂的電力云，是繼云計算而產生的新事物、新概念，也就是將云計算運用到電力系統的發展中，通過云計算有效的提高智能電網的運行效率。目前，我國處于電力發展的新時期，尤其是在智能電網的建設方面，逐步開展“三集五大”的管理模式，而在電網的建設運行當中，會產生大量的信息數據，這就需要對數據進行整理分析，以便進一步服務電力系統的發展，在這種情況下，電力行業也就邁進了大數據信息時代。因此，加大電力行業大數據的信息處理也是大數據發展的必然趨勢，云計算的發展運用也適應了電力行業發展的需求，是電力系統發展的必然產物，能夠進一步推動電力系統的發展，提高電力企業在多樣化、大容量、實效性的數據環境中的應變能力，為電力企業的長遠發展提供技術支撐。

　　2 電力企業業務信息中的“大數據”

　　大數據不僅是指數據大，也指數據的價值，大數據一般具有較高的經濟價值及實用價值。大數據的“量類時”特性已經在電網運行中得到顯著的體現，能夠提高電力企業在實時數據、海量數據的處理能力，并且成為企業研究的重要內容。

　　在電力企業運營中，其數據來源主要是生產數據和運營管理數據，其中，電力公司電網運行中產生的數據又包括生產、發電量、電壓等實時性數據。另外，云計算、車輛網、物流網、新能源并網等也將成為電力公司生產數據的重要組成部分。而電網運營管理數據主要包括客戶信息、電價水平、管理系統、銷售電量、企業 ERP等信息數據。

　　生產數據、運營數據都是電力企業的重要數據信息，這些信息也具有重要的研究價值，能夠為企業的生產、經營做出科學預測，從數據分析中得出的結論對電網運行的安全性、控制、管理、營銷以及客戶細分、市場細分都有重要研究意義。因此，要加強這些數據的采集，提高數據的準確性，為企業發展做好基礎工作，同時要保證大數據的完整真實。其次，大數據信息處理技術，也為企業決策提供了重要的參考依據。

　　3 基于云計算的電力大數據分析技術與應用

　　3.1 基于云計算的電力大數據分析技術

　　電力大數據的從采集開始經過一系列的環節到最后的分析計算，需要耗費較多的時間。智能電表和傳感器數據的采集是通過網絡給中心數據發送的，其有固定的頻率，并且數據采集具有周期性。如果數據采集中出現遺漏或者錯誤，那么將會不定期進行補采。為了保證數據的有效性，環節相關系統的壓力，一般來說，數據在采集完畢之后首先要將其置于前置機緩沖池，進行相關處理。人員、和設備相關的靜態信息將會組成檔案數據庫。

　　如果檔案信息庫中的信息需要更新，那么要保證更新好的數據庫信息能夠被保存在云儲存系統中，這樣才能保證數據準確。在計算相關數據的時候，要依據業務邏輯進行，同時將計算出來的數據填寫在云存儲系統中，然后相關系統自動會從云存儲系統中篩選出符合客戶需求的數據并使用于客戶。另外，有一些與檔案相關的數據需要進行計算，所以，云存儲系統會將這些檔案數據的計算結果自動同步在數據庫中，以滿足客戶的使用需求。

　　3.2 基于云計算的電力大數據分析技術的應用

　　目前，云計算電力大數據技術已經在我國浙江得到運用，并且使用效果不錯。2013年國家電網公司通過電力大數據分析技術在浙江開展項目建設，完成了用電數據分析和信息采集的云計算項目，促進了智能電網的發展。

　　在云計算的平臺下，浙江電力企業的電力數據通過負載均衡器由互聯網傳輸給前置群，然后前置群對相關數據進行一定程度的處理和緩沖并交給數據分析系統對其進行處理，最終相關服務器依據用戶的需求從相關數據處理系統找出符合用戶需求的數據。在云計算平臺中，檔案類數據一般都被保存在關系數據庫中，一般檔案如果有更新則由太網通過高速連接對其進行同步，保證信息的準確性。原來的方案中，云計算系統平臺是由兩臺小型HP機組成的，其數據一般是在共享存儲上保存的，相關存儲設備是通過高速網絡連接的。而新型的方案，則是由八臺刀片式服務連接的，其運行速度顯然要高于兩臺小型機的速度，并且新型方案也有助于降低關系數據庫的費用，因此被采用。