電力大數據關鍵技術的應用
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【摘 要】大數據時代已經來臨，信息科技的力量越來越大，智能電網的建設與應用，滿足了人們的用電需求，保證了能源的穩定傳輸。智能電網系統中包含著諸多智能元素，以大數據和云計算為基礎的智能電網在信息高效化傳輸，平臺經濟化運營方面有了進一步的提升。大數據環境下，應用關鍵技術，對智能電網數據處理能力的提高起到了積極影響，有關部門管理人員必須給予高度重視，從新的角度、新的層面出發，尋找突出要點，做好發展規劃。唯有如此，智能電網有效運營服務的目標才能得以順利實現。
【關鍵詞】智能電網;電力大數據;關鍵技術;研究分析
1 電力大數據關鍵技術相關概述
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當前的電力大數據是在云計算與基礎設備層上形成的數據平臺，通過云計算服務訪問層與應用軟件的結合使用，為供電系統內部實現分層管理創造基礎條件。電力大數據具有較好的通用性，因而絕大多數的電力企業也能夠在大數據規劃管理中獲得較好的適用效果。當前的大數據規劃主要是通過對分布式計算技術進行利用，保證數據查詢、存儲、處理等任務能夠得到順利完成。除此之外，提升智能化水平，將先進的智能設備運用到數據庫構建與操作系統中，也成為拓展系統服務性能的可行手段。
電力大數據平臺的構建應當包括存儲框架、調度框架、分析框架等部分，在調度框架內部序列化的傳輸工具、數據信息存儲庫、日志收集系統以及分布鎖設備等也應加強注意。只有重視數據的組織與調度工作，讓數據信息的準確性、效率性得到保證，才能為儲存系統、訪問系統等功能發揮創造前提條件。
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智能電網同大數據、云計算有著不可分割的重要關聯，智能電網可以將計算機技術、通訊技術、信息技術進行整合。加之原有輸配電設施的協調配合，從而為提高電網安全性、效率性、經濟性，緩解環境因素給供電帶來的不利影響創造條件，繼而打造出先進的新型電網。而大數據、云計算也是借助于網絡技術的不斷發展而形成的能夠實現信息采集、監測、控制等功能的技術手段。其中，大數據的建立需要依托云計算功能的發揮，云計算的存儲管理以及數據分析等強大的功能又能為大數據業務開辟更為便捷的路徑，因而云計算也成為大數據得以實現的前提條件?？偟膩碚f，云計算、大數據與智能電網三者之間存在著相輔相成的關系，在各自發展的基礎上又能促進其他技術性能的提升。
2 大數據信息技術的應用內容
2.1數據采集模塊
數據采集技術實現了對不同數據庫信息的接收，比如產品客戶端、網絡站點、傳感器等。在現代互聯網企業的發展過程中，每個企業都有屬于自己的數據采集工具，這些采集工具實現了分布式架構的應用，能夠滿足不同數據模塊的采集及傳輸要求。在網頁數據的采集過程中，一般利用網站的公開API，進行音頻、視頻、圖片等數據的抽取，這種模式屬于非結構化數據抽取模式，做好這一環節，再進行結構化模式的應用，進行本地數據文件的存儲。
2.2數據存儲模塊
在數據存取過程中，現代化信息企業主要進行Pastgre SQL模式的應用，這種模式以滿足人機互動為目標，滿足使用者的交易需求。有些企業進行傳統式關系型數據庫的使用，比如SQL Server，其屬于行存儲格式，適應于數據庫的刪、改、增等操作，但不具備良好的統計分析效率。目前來說，比較成熟的數據庫產品有adata，其是一種先進的決策分析系統，具備良好的數據分析及應用效益。
2.3基礎架構應用模塊
為了進行橫向擴展架構信息的有效性計算，進行網絡節點服務器的添加是必要的，這種計算應用模式區別于縱向擴展架構。根據相關權威測試，數據信息具備高重復率，備份及歸檔存儲系統內的數據冗余率高于90%，為了滿足現階段大數據信息的管理要求，進行大數據重復數據信息的高效化刪除是必要的。數據服務器、架構客戶端、元數據服務器是分布式重復數據刪除系統的重要構成模塊，在這個過程中，客戶端模塊具備數據的預處理功能，進行對外交互接口的提供，進行數據庫的劃分。元數據服務器主要進行元數據的維護管理，實現負載的有效性均衡。數據服務器主要進行數據的存儲及其管理。
2.4數據處理的其他模塊
為了適應現階段大數據技術的研究要求，按照業務需求進行大數據信息的積極性處理是必要的，實現數據的科學性建模，確保數據信息的有效性預測。通過對數據挖掘模塊的應用，可以進行現有數據信息的精細性計算，滿足數據預測工作的要求，提升數據分析的綜合性效益。在大數據分析過程中，數據挖掘算法是其重要的理論基礎，挖掘算法的復雜性、計算過程中的大數據量是其分析過程中的主要問題。
3電力大數據關鍵技術的具體應用與分析
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智能電網應用的過程中，其整體數據量很大[3]。電腦實際運行的過程中，需要利用大量的傳感器來對于相關的信息和數據信息獲取，并且通過整個系統來完成信息的傳輸。在整個信息系統中，無論是信息的采集還是傳輸分析，都需要通過大數據來進行科學的管理，同樣后續進一步處理和分析工作的開展才能具備一個良好的依據支持。大數據技術本身在實際應用的過程中實現了集成化的統一管理，并且以更加標準的數據管理形式來讓整個數據管理的水平得到了切實有效的提升，保證數據管理的效率和質量。
（二）數據分析
在實際發展的過程中，大數據技術本身在應用的過程中可以通過對于各類技術進行合理的分析，進而為整個生產和經營管理提供相應的引導，是重要的決策依據。Hadoop、Spark技術是當前大數據技術中兩個相對熱點的技術內容。其本身具有較好的發展前景，如在數據分析速度方面，其具有更大的優勢，尤其在內存表應用上具有更快的分析速度。大數據技術在實際應用的過程中可以更好的提升整體數據分析能力，大數據技術的合理應用，這有助于提升整體的生產和經營管理水平。
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大數據技術在實際應用的過程中，從數據處理的角度為整個智能電網系統提供了可靠的信息方面的支持。現在對于信息處理的過程中應該對于大數據技術的優勢進行充分的理由，并且從細節層面的入手，對于數據處理的需求進行更好的滿足，進而提升整體數據處理的工作質量和效率效果。應用傳統的數據處理模式，將整體的人工成本角度并且處理效率較低，時間較長。通過大數據技術的合理應用，可以更好的提升數據處理的效率和完整性，并且利用更加科學的方式來對于數據管理庫進行構建，這樣提升了數據的旅行速度，并且讓數據查詢服務得到更好的完善。
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在大數據技術應用過程中，數據安全也是其中不可忽視的一部分內容。對于一些數據的存儲上大數據技術本身給予了一個良好的解決方案，這樣智能電網管理的數據本身的有效性就得到了更好的提升[4]。在出現數據損壞和丟失的情況下，大數據技術可以輕易的進行恢復，并且提升對于各類數據風險的抵御能力和安全性。并且隨著云計算的發展，大數據與云計算平臺具有良好的相容性，以云計算為核心的數據處理平臺能夠滿足更加復雜的操作要求，同時其容量大、運行穩定、安全性高的特點能夠適應現在對數據處理的需求，大數據可以為云計算的運行提供指導，對云計算的資源進行有效的調配。
4 結束語
大數據時代的新技術帶給企業生產經營新的挑戰和機遇，為了適應現階段信息化工作的要求，企業需要做好相關大數據的分析及挖掘工作，大數據處理技術必將成為企業決策者洞察行業競爭態勢的望遠鏡，成為提升企業核心競爭力的助推器。
參考文獻：
[1]黃哲學，曹付元，李俊杰，陳小軍.面向大數據的海運數據系統關鍵技術研究[J].網絡新媒體技術，2012
[2]左翔，姜文彪.分布式數據庫系統的設計與優化[J].赤峰學院學報（自然科學版），2012
[3]王孝亮.面向智能電網應用的電力大數據關鍵技術應用[J].工程技術：全文版，2017（02）：189-189.
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