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摘要：概述云計算大數據處理技術的相關內容，探討其在智能電網中的應用，以期為電力企業的智能電網數據高質量、迅捷處理提供參考經驗。

關鍵詞：智能電網；云計算大數據處理技術；可視化處理技術

0引言

現階段我國電力企業修建的電網工程多是基于數字化、信息化技術的智能化電網，此類工程在實際應用期間能夠通過現代化的先進技術提升電網運行質量，分析獲取的大量信息，待有效處理之后若相關參數存在異常，工作人員可直接對異常部位進行檢查，盡快發現設備、線路存在的問題，并及時進行處理。當前，對智能電網運行期間的大量數據進行處理的技術為云計算大數據處理技術，結合該技術實際應用情況，發現其應用效果良好，可有效規避智能電網運行中的種種風險。

1云計算大數據處理技術概述

該技術是在科學技術不斷進步發展過程中產生的一種數據處理技術，在具體應用期間可整合所有需要計算的數據對象，形成資源池，以此對能夠擴展、動態抽象的數據進行處理，并通過互聯網技術確保電網運行的有效性與安全性，值得在智能電網工程建設中多加應用與推廣。該技術具備如下幾方面特點：（1）數據計算范圍廣且數據計算的限制較少，以往在計算電網運行數據時，采取的計算方法僅能夠對小部分同構性資源數據進行計算處理，計算時的限制條件較多，數據整合效果較差，而采用云計算技術可以降低常規計算方法限制性因素的影響，在較大范圍內對同構性較差的資源數據進行有效計算；（2）虛擬化，依托該特點電網建設運行中的各種數據均可被迅捷收集，進而選擇相應的設備處理數據，實現對全部電網數據的合理配置與利用；（3）動態擴展，云計算技術基于該特點有著較好的兼容能力，在電網運行時可對數據進行合理調動，并在較短時間內對數據進行獨立且動態化的計算，由于數據處理需要一些新型設備，在原計算處理設備使用基礎上，增加部分設備即可，無需更換設備；（4）通信平臺為互聯網，運用云計算技術處理數據時可依托互聯網平臺對數據加以計算處理，保證該基礎平臺的所有數據資源均具備良好的安全性，不會發生泄露問題，并且平臺應用中使用的通信協議為國際通行協議，數據處理的可靠性高。當前，我國的智能電網建設中需要處理的數據信息異常龐大，處理過程中會遇到較多的難題和阻礙，需要電力企業加強對云計算大數據處理技術的應用。

2云計算大數據處理技術在智能電網中的應用

在智能電網進行數據計算期間，會通過大數據系統、智能電表以及傳感器等裝置獲取所需的數據，進而利用相應技術做好數據處理工作。當前，電網大數據系統包含的模塊較多，在應用關鍵技術處理數據時需把握好各個模塊的內容，從而保證云計算技術得到有效應用。模塊主要為分布式系統基礎框架（Hadoop）、分布式文件系統模塊、數據倉庫系統以及開發工具集等。具體的處理技術則包括如下內容。

2.1集成管理技術

在應用該項技術時，需采用數據抽取技術、數據清洗技術以及數據過濾等技術對龐雜的電網數據做好基礎的處理工作，即是借助集成管理技術抽取相關數據，并對所有數據信息進行集成、聚合處理，待全部數據處理完畢后，統一數據結果，并進行保存。在使用該技術時，須注意在數據集成前，需對其進行清洗處理，保證數據不存在失真或質量問題后方可進行后續的集成處理。

2.2傳輸、存儲技術

在電網數據傳輸環節，在對電網系統的運行數據進行抽取與集成后，需傳輸所有數據，以此減輕電網監控系統的巨大工作壓力，提高數據處理質量，并使用先進的傳輸技術，對龐雜且數量眾多的數據加以壓縮處理，以此在控制傳輸量的同時確保數據傳輸的有效性，提升數據傳輸的質量和效率，保證智能電網的數據處理能力，使大量的數據可在較小空間內有效保存。在電網數據存儲環節，借助數據壓縮傳輸技術可實現對大量數據的高質量傳輸，但在此期間不可避免會產生數據資源浪費問題。以往在存儲數據時，基本采用分布式文件形式保存相關電網數據，存儲的數量較多，但存儲質量一般，尤其對非結構化數據無法起到良好的保存效果。而采用基于云計算的數據存儲技術可以對大量的、非結構化數據，相對限制較少地進行存儲，數據存儲價值較高。

2.3數據分析、處理技術

在進行電網大數據分析時，需轉換獲取的數據，使之成為有效的信息或知識，便于工作人員通過這些知識做出正確的決策，且針對相關電網運行故障問題迅速地做出應對。該分析技術即是要在海量的電網運行數據中，找出規律性內容以及電網能夠正常運行的模式、狀態，經過分析之后的數據信息之間存在著潛在的聯系，工作人員通過把握用于表達此種聯系的相關參數，便可為各項電網監督、管理工作的有序開展提供理論依據。當前，在應用基于云計算處理的大數據分析技術時，需要進一步優化將數據轉化為有用信息的過程，加強聚類、分類以及并行算法的應用，從而對常規使用的數據分析技術施以合理的改進，保證電力企業能夠在降低成本的基礎上，采用新型數據技術開展大數據處理工作。

當前，電網大數據處理技術包括分布式、內存式與流處理式三種，不同的處理技術具有不同的特點與應用價值。其中，分布式計算技術在具體應用時能夠對大數據進行切割處理，使其成為小數據，進而將小數據分配至各任務區，給予其針對性處理，且最終處理完畢的數據能夠被有效保存在本地硬盤中。例如，MapReduce編程模型為此種技術應用較為成熟且廣泛的模型，在實際的數據處理過程中，該模型會先對大量的數據進行分解處理，待分解完畢后即可按照Map任務區的劃分結果對數據進行重新分配與處理，獲取鍵值之后科學保存在本地硬盤中，并基于Reduce任務的需要，及時將數據再次輸出。研究分布式計算技術應用情況后，了解到其在電力系統應用效果良好，可對大量分散數據進行快速有效的保存與輸出，保證電力系統安全且可靠的運行。內存式處理技術的應用需要先構建內層，將電網運行數據全部放置其中，統一進行數據讀寫處理，與常規處理技術相比，磁盤讀寫操作時間大量縮短，處理效率顯著提升。經過多年的發展以及內存價格的控制，該技術的實際應用價值顯著提高，國外大型數據庫軟件公司相繼提出經優化處理后的內存式處理技術，有效解決以往處理數據時間過長、效率低等問題，數據處理分析的實時性較強，多數大數據處理計算單位可用秒來計算，在當前諸多領域的業務處理中應用效果顯著、優勢明顯。流處理技術則是將全部數據視為“流”，要求能夠對出現的電網數據進行隨時處理，數據處理效率極高。

如果處理時間過長，數據信息具備的價值會相應降低，而依托該技術可實現對獲取的實時數據的快速處理，且對電網監控系統的實時數據處理效果理想，便于工作人員獲取電網運行的實時信息。同時，流處理技術在金融業務處理中的應用也有著極佳的效果，尤其在高頻交易中，用戶可借助該技術把握金融市場變化情況，更好地進行金融買賣交易。

2.4可視化處理技術

可視化技術在現階段的智能化電網中已開始大量應用。在具體應用時，即是于控制中心處安裝顯示屏，保證電網運行質量監控系統的工作人員在工作中能夠通過顯示屏直接掌握電網的運行情況。電網運行中產生的數據信息多種多樣，處理難度較大，但通過電網運行監控系統的顯示屏，可及時進行數據信息的可視化傳遞與處理，便于工作人員隨時獲取電網運行的有效信息，并針對發生的電網故障問題，及時開展故障維修處理，保證電網供配電工作的正常進行。在可視化處理技術的未來發展中，要求研究人員準確把握電網環境的復雜性，加強對電網運行相關理論的學習，實現所學內容與可視化技術的充分融合，在結合發展的過程中，找出電網自動化運行內核與規律，方便電網企業技術人員更好地對電網布點、分區等多方面工作實施自動優化，在提升電網自動化的基礎上增強電網運行質量和安全性。

3結論

云計算技術在當前的電網大量數據處理中有著非常理想的應用效果，其資源整合計算能力較強，成功改進以往數據處理過程中的不足，并結合現代化的先進處理技術解決各類電網運行問題，保證電網的安全、穩定運行。

參考文獻：

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[2]徐高翔，黃勇達，趙卓.云計算大數據處理技術在智能電網中分析與應用[J].科技與企業，2016，（6）：91-92.

作者:李永光 張彥軍 李長軍 汪凱威 單位:國網新疆電力有限公司