摘要： 依据中国当下的经济建设速度和科技发展的水平去出发，想要对电力系统进行全面地迭代并不好实现，可以试着尝试引进更高的科技技术，借鉴其它领域的优秀成果。电能系统搭载现代的科技信息技术更能够展示它的可持续发展性，而且可以对我国电力经济水平建设新的增长点，提高我国在国际市场上的整体竞争力。就电能系统而言，满足生产高效，安全靠谱的市场化需求是非常必要的。长久以来由于计算机网络的迅猛发展，各型各色的计算方式和管理系统都随之而来，而云计算智能电力数据管理对于增强如今的电能系统和日常电力建设运用是不二之选。

关键词：云计算;电力大数据;技术分析;技术应用

传统的数据处理技术已经无法解决当下爆发式增长的电力数据问题，导致如今的电网系统无法跟上市场变化，阻碍着电力行业的发展。根据智能电网中大数据处理的特征来看，云计算电力大数据分析技术占有的绝对优势，在数据分析、数据管理、数据处理和数据展现4种关键技术上有着亮眼的表现。本文作者通过研究云计算电力大数据分析技术在智能电网中的应用效果，应用结果表明，云计算电力大数据管理技术在智能电网中发挥着关键作用，是我国电力系统的稳定发展必不可少的因素。

1当下我国的用电网现状

从电能被发现到如今，虽不过数百年，但其发展却极其迅速，从开始的直流电，到后来的交流电。电已经深入人们的生活，没有电，我们都无法想象现在该如何生活下去。因此人们对电力的需求也日益增大。电能装置对我国的影响之大是因为它关系许多产业的发展对我国的基本发展起着重要作用，只有保证电能与用电工程的正常有序运行才能保证国家的正常发展。我国的不同地区经济和科技发展差距巨大，这是我国许多方面的发展所面临的问题。同时也是我国用电问题所面临的重要问题，我国用电荷量较大的区域基本都在南部以及东南沿海地区，而西北地区对电力的要求却十分的少。因此国家为了更好的配置电能，建设了大电网，均衡南北东西的用电。而随经济的快速发展，电网规模越来越大，跨度也是越来越广，电网压力十分巨大。安全隐患也是逐渐增加，出现的任何小问题都可能使电力系统崩溃。此时一个完备的电力管理系统就显得极为重要了。

2什么是云计算和现代电力大数据

2.1云计算处理技术

计算机硬件发展的缓慢是如今制约数据信息处理的关键因素，为了解决这一问题，云计算的概念被提出并证实有效。云计算对够对网络上的一些信息进行编程加工，并且通过网络传输协议实现信息的共享。虽然目前云计算技术还不成熟，但是云存储和云计算机的概念已经初步成型，借助于云存储技术用户可以将重要数据备份到云端网盘之中，不仅能够保持数据的安全性还能够有减少本地存储空间的占用。而云计算机则是指的用户使用云端的计算机核心服务，数据的处理和

运算都是由云服务器完成，用户通过互联网实现与云服务器的交互，无论用户计算机的配置如何都可以快速地处理数据和实现数据的运算。

2.2电力大数据概述

电力大数据是指能够通过网络技术对数据进行分析与处理，具有很强的数据存储功能，它与互联网也是紧密联系的。电力大数据能够利用软硬件等设备，如存储设备、移动终端和服务器等，来为智能电网提供相应的服务。电力大数据主要包括以下几点特性;

数量化。随着智能网覆盖范围和建设面积的扩大，各种网络节点的数量也开始增加，这就形成了一个庞大的数据资源系统。这些数据的数量和复杂性使得数据收集和分析更加复杂。为了充分了解海洋定量数据的变化动态，相关部门必须分析这些数据。目前，我们的大功率数据已经从TB上升到Pb。如果一个地区的电力用户超过2000万，如果拥有先进智能电表的国家每15分钟收集一次数据，那么每天将收集21亿个国家电力数据。这表明电力数据更加广泛，使得现代电力数据的定量特征更加准确。

高速化。由于数据资源系统不断扩大，使用智能电表的用户以及产生的电力数据不断增多，因此电力大数据在采集以及处理上一直保持着高效率。同时为了满足数据增多的需求，不断对智能电网进行完善和优化，使智能电网的大数据分析设备能够实现每秒10万次的数据存取需求

多元化。现代电力数据的多样化很大程度上是由于数据类型的多样化，现代技术和设备在电力行业的广泛应用，使得计算机数据从传统的统一结构化数据转变为现代数据系统，并在现代层面上共存。主要包括结构化数据和非结构化数据，其中数据量逐年增加，强调现代电力数据更加多样化，说明传统的数据分析方法不适应当前的可变数据，因此，迫切需要加强创新，改革现有的数据分析方法，提高大数据分析技术的应用效率。

3电力大数据云计算分析技术与应用

3.1大数据分析技术

智能电网的电力系统内部的存储数据巨多，而存储功能可能会影响内部资料进而无法发挥其本身的价值。以往都是通过分析计算等方式来获取相应的数据信息的，但这种方式的处理效率并不高。通过使用数据分析技术，可在之前的内部存储系统上进行优化，从而提高对数据的处理能力，保证数据处理的效率与质量。

电力大数据的数据分析技术包含多种技术类型，都能够提高系统处理信息的能力。下面将分别介绍这几种技术类型。

1数据库索引技术具体来说，可以在电力大数据为基础的多维索下，以时间和单位为标准，通过不同维度辅助电力大数据进行索引，快速找出有用的数据信息，以保障数据索引的整体销量。与此同时，通过该技术可以构建较为完善的系统，并借助于 Hive 命令合理运用解析技术，保证在最短的时间内完成代码解析，进一步丰富数据索引的维度区间，以提升数据查询和利用效率。

2 混合存储技术。传统的电力系统运行很难对数据进行更新与删除，只能依靠特定的方式来间断地对数据进行更新。现代的电力数据含有多种类型的数据，实时更新的速度很快，无论是数据删除还是数据重构，都会占用大量数据资源。混合存储技术可借助主表与附表的辅助，实现实时更新记录数据的功能，并根据数据运行要求，合理地分配数据存储的位置，来实现对资源的最大化利用。

3分层次处理技术。在智能电网中，对信息的搜集、存储以及应用等都使用一体化的管理方式分层次处理技术可对数据进行综合处理，保证电力系统之间的关联与独立，对实现大数据管理系统结构化管理具有重要作用。

3.2电力大数据的数据管理技术

电力数据统一公共模型是标准的数据模型，这种标准模型建立在准确、全面解析数据的基础上，使数据更立体、更形象。通过数据描述与视图的方法，可以实现数据之间的共享，使数据交换变得更加方便，为整个电力系统的扩展提供了基础。系统内部之间能够相互关联，从而实现数据信息共享，减少系统冗余的情况，并确保数据传输的质量。

3.3电力大数据的数据展现技术

可视化是电力大数据分析技术的主要特征，可以为工作人员了解数据信息反映的问题提供帮助，并作出科学合理的判断，确保各项工作可以顺利推进。面对海量的电力大数据，对数据进行有效地提取就显得非常有必要。如何从海量数据中提取有效的用户信息、如何将信息更直观地展示给用户，是实现智能电网中电力大数据的难点。电力系统中的数据具有多种时变数据、高分辨率数据等，数量级很高，而采用智能变电站的形式，可实现对电网数据信息一体化的管理。

结束语：

计算机的信息云处理技术的发展以为提升人们的生活质量和工作效率为主要目标，在大数据时代中，此技术通过不断的革新而让互联网中的数据拥有更能实际体现出的价值，更加促进我国电力企业发展的核心竞争力。

参考文献

[1]黄华彪.基于云计算的电力大数据分析技术与应用[J].南方农机，2017（23）：103，105.

[2]崔立真，史玉良，刘磊，等.面向智能电网的电力大数据存储与分析应用[J].大数据，2017（6）：42-54.

[3]鲁顺.探讨云计算在智能电网中的应用[J].通讯世界，2013（19）：176-178.