电力大数据促进智能电网发展

　　本篇计算机技术论文探讨基于云计算的电力大数据分析技术与应用，随着信息时代的到来，网络在人们生活中发挥着越来越重要的作用，这就意味着数据处理量在不断加大，这对电网管理提出了更高的挑战。那么如何促进大数据电力信息发展，提高数据信息的处理速度已经成为亟待解决的问题。云计算电力大数据分析技术能够提高电力企业的综合发展水平，促进电网的规范化、快速化发展，有助于促进企业的长远发展。

　　《计算机与数字工程》Computer & Digital Engineering(月刊)1973年创刊，是学术、技术性国家正式刊物，主要刊登国内外计算机方面的新理论、新技术、订报工艺、新成果。坚持为社会主义服务的方向，坚持以马克思列宁主义、毛泽东思想和邓小平理论为指导，贯彻“百花齐放、百家争鸣”和“古为今用、洋为中用”的方针，坚持实事求是、理论与实际相结合的严谨学风，传播先进的科学文化知识，弘扬民族优秀科学文化，促进国际科学文化交流，探索防灾科技教育、教学及管理诸方面的规律，活跃教学与科研的学术风气，为教学与科研服务。

　　电力大数据的发展逐步受到重视，并且大中型电力企业对大数据信息技术的发展开始深入探究，电力企业也不断朝着大数据信息化的目标迈进。

　　1 大数据、云计算的定义及其对电网发展的影响

　　1.1 大数据

　　数据处理系统以及数据处理工具能以对其进行有效的分类、整理、收集、管理，对大数据信息的处理难以达到预期目的，而大数据往往又对大公司的管理、决策起着至关重要的作用。大数据的特点是量大、样多、速度高、价值大，想要对大数据进行有效的处理，就需要全新的数据收集处理模式，并且能够从处理中的数据中提取有效的信息资源，最终实现数据的价值利用。

　　1.2 云计算

　　云计算是一种信息数据处理系统，有效的将信息存储于计算处理系统相结合，能够提高信息接收处理的能力，并且在云计算的作用下能够提高电网的运行能力，极大地提高电网的技术组成功能;大数据以云计算为技术支撑，以信息服务为需求;智能电网可以看做是大数据在电力系统中的运用，三者具有密不可分的关系，如图1所示。

　　大数据、智能电网、云计算，三者之间具有相互关联、相互支撑的关系，三者在电力系统的发展中起着重要的作用，也是电力系统发展中所产生的产物，具有传承意义。云计算和大数据是计算机应用和信息技术应用方面的新技术，具有划时代的意义，云计算通过自身计算技术与存储技术的结合满足了智能电网数据处理的需求，极大地促进了智能电网的发展。

　　1.3 电网发展基于云计算大数据的意义

　　电力系统云计算也就是所谓的电力云，是继云计算而产生的新事物、新概念，也就是将云计算运用到电力系统的发展中，通过云计算有效的提高智能电网的运行效率。目前，我国处于电力发展的新时期，尤其是在智能电网的建设方面，逐步开展“三集五大”的管理模式，而在电网的建设运行当中，会产生大量的信息数据，这就需要对数据进行整理分析，以便进一步服务电力系统的发展，在这种情况下，电力行业也就迈进了大数据信息时代。因此，加大电力行业大数据的信息处理也是大数据发展的必然趋势，云计算的发展运用也适应了电力行业发展的需求，是电力系统发展的必然产物，能够进一步推动电力系统的发展，提高电力企业在多样化、大容量、实效性的数据环境中的应变能力，为电力企业的长远发展提供技术支撑。

　　2 电力企业业务信息中的“大数据”

　　大数据不仅是指数据大，也指数据的价值，大数据一般具有较高的经济价值及实用价值。大数据的“量类时”特性已经在电网运行中得到显著的体现，能够提高电力企业在实时数据、海量数据的处理能力，并且成为企业研究的重要内容。

　　在电力企业运营中，其数据来源主要是生产数据和运营管理数据，其中，电力公司电网运行中产生的数据又包括生产、发电量、电压等实时性数据。另外，云计算、车辆网、物流网、新能源并网等也将成为电力公司生产数据的重要组成部分。而电网运营管理数据主要包括客户信息、电价水平、管理系统、销售电量、企业 ERP等信息数据。

　　生产数据、运营数据都是电力企业的重要数据信息，这些信息也具有重要的研究价值，能够为企业的生产、经营做出科学预测，从数据分析中得出的结论对电网运行的安全性、控制、管理、营销以及客户细分、市场细分都有重要研究意义。因此，要加强这些数据的采集，提高数据的准确性，为企业发展做好基础工作，同时要保证大数据的完整真实。其次，大数据信息处理技术，也为企业决策提供了重要的参考依据。

　　3 基于云计算的电力大数据分析技术与应用

　　3.1 基于云计算的电力大数据分析技术

　　电力大数据的从采集开始经过一系列的环节到最后的分析计算，需要耗费较多的时间。智能电表和传感器数据的采集是通过网络给中心数据发送的，其有固定的频率，并且数据采集具有周期性。如果数据采集中出现遗漏或者错误，那么将会不定期进行补采。为了保证数据的有效性，环节相关系统的压力，一般来说，数据在采集完毕之后首先要将其置于前置机缓冲池，进行相关处理。人员、和设备相关的静态信息将会组成档案数据库。

　　如果档案信息库中的信息需要更新，那么要保证更新好的数据库信息能够被保存在云储存系统中，这样才能保证数据准确。在计算相关数据的时候，要依据业务逻辑进行，同时将计算出来的数据填写在云存储系统中，然后相关系统自动会从云存储系统中筛选出符合客户需求的数据并使用于客户。另外，有一些与档案相关的数据需要进行计算，所以，云存储系统会将这些档案数据的计算结果自动同步在数据库中，以满足客户的使用需求。

　　3.2 基于云计算的电力大数据分析技术的应用

　　目前，云计算电力大数据技术已经在我国浙江得到运用，并且使用效果不错。2013年国家电网公司通过电力大数据分析技术在浙江开展项目建设，完成了用电数据分析和信息采集的云计算项目，促进了智能电网的发展。

　　在云计算的平台下，浙江电力企业的电力数据通过负载均衡器由互联网传输给前置群，然后前置群对相关数据进行一定程度的处理和缓冲并交给数据分析系统对其进行处理，最终相关服务器依据用户的需求从相关数据处理系统找出符合用户需求的数据。在云计算平台中，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。

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文章名称： 电力大数据促进智能电网发展

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