電力大數據分析技術及應用研究

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摘要：在大數據時代的發(fā)展背景下，電力企業(yè)的數據分析能力不斷提高，可以利用電力大數據分析技術來提高數據信息的使用效率，彌補傳統數據分析技術存在的不足之處。為實現電力大數據分析技術的有效應用，文章就針對電力大數據及其技術優(yōu)勢進行分析，探究電力大數據分析技術的應用，希望能為電力企業(yè)的發(fā)展提供有利依據。

關鍵詞：電力大數據；技術；應用

近年來，隨著我國社會經濟及科學技術的持續(xù)發(fā)展，電力行業(yè)的發(fā)展水平不斷提高，整個生產過程積累的數據量也越來越多，對數據分析能力提出了更高的要求。而電力大數據分析技術能夠解決傳統數據分析技術的不足，充分發(fā)揮數據信息的利用價值，為電力企業(yè)的經營管理提供更加可靠的參考依據。通過深入分析電力大數據分析技術及其應用，有利于提高相關工作人員對這一方面的認識，實現對電力大數據分析技術的有效應用。

1電力大數據及其技術優(yōu)勢分析

1.1電力大數據

隨著大數據技術被應用到電力領域，電力大數據涉及到的內容越來越多，其中包括了電力資源的生產、輸送、使用、調配等各個方面，能夠將電力企業(yè)的發(fā)展情況充分反映出來，為電力企業(yè)的重要決策提供可靠的參考依據。目前我國智能電網的建設步伐不斷加快，且物聯網技術得到了廣泛應用，導致電力大數據中的非結構化數據越來越多，已經遠遠高于結構化的數據資源。對于電力大數據的利用，需要充分認識到電力大數據的主要特征，其特征表現為使用價值高、精確性高、數據類型較多、數據量較大、處理速度更快等。在應用電力大數據的時候，涉及到的關鍵技術包括了數據統計分析、數據可視化、數據挖掘及高性能計算等[1]。

1.2電力大數據技術優(yōu)勢

首先，充分發(fā)揮電力大數據技術優(yōu)勢，有利于降低能源消耗，在提高電力企業(yè)經濟效益的同時，適應社會可持續(xù)發(fā)展的要求。借助這一技術對各種類型的數據資源進行分析，能夠為企業(yè)制定生產計劃提供豐富的參考依據，結合用戶的實際需求來制定合理的生產計劃，在滿足用戶用電需求的同時，實現良好的節(jié)能減排效果。其次，充分發(fā)揮電力大數據技術優(yōu)勢，有利于提高電力生產的管理水平，促進電力企業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展。由于電力系統本身具有較大的復雜性，利用電力大數據分析技術能夠對數據信息進行有效利用，幫助工作人員充分了解系統的運行情況，對電力設備進行合理的調節(jié)，使設備運行的安全性及穩(wěn)定性得以提升[2]。同時，借助這一技術能夠對電力生產中存在的各種風險進行分析，幫助工作人員做出科學合理的防范措施，使電力生產的效率及質量得到保障。

2電力大數據分析技術的應用分析

2.1電力大數據的可視化應用

可視化是電力大數據分析技術的重要特征，能夠幫助工作人員更加充分地了解數據信息能夠反映的問題，進而做出合理的判斷，促進各項工作的有效進行。對于電力大數據的可視化應用，可以從以下兩個方面進行分析：（1）圖表可視化。通過圖形或表格對數據信息進行展示，可以幫助工作人員充分了解其中存在的問題，并根據數據的規(guī)律來制定合理的處理辦法。在構建這一系統的時候，需要對表格、柱狀圖、折線圖等幾種可視化的展示方法進行綜合運用，其中表格能夠完成相關數據的有效記錄，以搜索的方式來得到這些數據。柱狀圖能夠將數據之間的差異性表現出來。而折線圖能夠對數據的變化趨勢進行描述。（2）SVG可視化。在應用SVG的條件下，能夠以不同的顏色對電力數據進行顯示，幫助工作人員更加直觀地了解這些數據。比如在需要了解各個單位的生產情況的時候，可以選擇不同的顏色對數據進行顯示，還可以利用SVG來調用其中某個數據，實現對數據信息的快速查詢和利用，使數據資源的使用效率得以提升[3]。

2.2數據分析技術的應用

隨著我國科學技術的快速發(fā)展，電力行業(yè)的技術水平不斷提高，可以采用火力發(fā)電、風力發(fā)電、水力發(fā)電、核能發(fā)電、太陽能發(fā)電等發(fā)電方式，對發(fā)電領域的多元化發(fā)展起到了較好的作用。將電力大數據分析技術應用到電力領域，能夠對一般電能和新型清潔電能的關聯性進行分析，將兩者存在的契合點找出來，以便能夠實現電力資源的有效合并。例如在進行風電并網的時候，普遍會出現一定的線損、諧波等問題，難以保證整個工程的正常運行，使電力使用者的正常用電受到影響。但是在應用電力大數據分析技術的條件下，可以深入分析風電并網過程的影響因素，進而采取有效對策進行處理，降低各種因素產生的不利影響，使風電并網的目的得以順利實現[4]。

2.3數據庫索引技術的應用

在采用Hive等傳統技術進行數據分析的時候，無法對電力大數據進行準確、全面的搜索，這不僅造成了較大的資源浪費，也難以保證數據分析工作的有效進行。為解決這一問題，需要充分認識到電力大數據體現出的特點，從不同的維度對其進行查詢，使數據查詢更加快速有效。具體來講，可以進行電力大數據為依托的多維索引，將時間、單位作為標準，以不同的維度來輔助電力大數據進行索引，將其中的有用數據找出來，使數據索引的整體效率得到保障。同時，可以利用這一技術來構建完善的系統，確保系統可以直接使用Hive命令，重視對解析技術的合理運用，從而以最短的時間完成代碼解析，使數據索引的維度區(qū)間更加豐富，促進數據查詢和利用效率的提升。

2.4混合存儲技術的應用

在采用Hive系統進行數據存儲的時候，需要采用重寫的方式來更新數據，難以保證數據更新的及時性?；陔娏Υ髷祿牟粩喟l(fā)展，待處理的數據信息顯著增多，在數據刪除和數據更新方面提出了較為嚴格的要求，需要做好及時處理數據，確保數據信息的質量，便于對其進行有效利用。由于各個操作數據的比例較小，若是依舊采用傳統的數據更新方式，勢必會出現過度占用數據資源的情況，難以保證整個系統的高效運行。但是將混合存儲技術應用到其中，可以充分發(fā)揮主附表的作用，對數據信息進行實時更新，確保數據處理達到系統運行的要求，在增強數據處理能力的同時，實現對數據資源的充分利用[5]。

2.5分層次處理技術的應用

在進行數據分析處理的時候，可以借助分層次的數據處理技術來進行操作，實現提高數據處理效率的目的。隨著智能電網的持續(xù)發(fā)展，逐漸形成了多功能的一體化管理系統，其中包括了數據采集、數據存儲、數據利用等等，可以在充分了解電力系統運行情況的基礎上，構建合理的大數據管理系統分支管理體系，對各個電力供應系統的獨立性及關聯性進行提升，實現資源的高度共享，使資源的使用價值得以充分體現。同時，需要重視對SQL技術的運用，借助這一技術能夠對電力大數據進行同步分析和計算，從而保證數據分析的整體效率，幫助工作人員獲取更加可靠的數據分析結果。通過對分層次處理技術的應用情況來看，這一技術得到了較為廣泛的應用，既可以提高數據分析效率，也能夠幫助工作人員更好地完成數據管理工作，幫助企業(yè)獲取更高的效益。

2.6數據倉庫技術的應用

隨著電力企業(yè)的持續(xù)發(fā)展，電力系統的生產能力不斷提高，整個生產過程產生的數據量越來越多，導致系統的數據運算能力逐漸出現一定不足，這就需要采用先進的技術手段來解決這一問題，確保數據分析工作的有效進行。而數據倉庫技術是電力大數據中的重要組成部分，也是提高系統對數據運算能力的關鍵技術，可以促進數據采集、數據處理等各項工作的有效進行。對于一些無法直接進行分析的數據資源，可以利用這一技術來進行轉換處理，使其能夠成為可分析的數據資源。在完成數據轉化處理后，需要對其進行加載，使其能夠與數據源一一對應，從而保證數據資源的有效利用。根據以往數據倉庫技術的運用情況來看，這一技術對提高系統運行性能有著較好的積極作用，是電力大數據中不可或缺的一種技術。

3結語

綜上所述，電力大數據分析技術在電力行業(yè)的發(fā)展過程起到了較為重要的影響作用，需要加強對電力大數據分析技術的應用，做好數據采集、數據分析、數據儲存、數據利用等各項工作，進而為電力企業(yè)的經營管理提供可靠的參考依據，使電力企業(yè)的生產能力及管理水平得以有效提升。為充分發(fā)揮電力大數據分析技術的作用，需要加強對這一方面的研究，以便能夠對其進行合理的改進和創(chuàng)新，為電力行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供穩(wěn)定可靠的技術支持。

參考文獻：

[1]董璐,林瑞發(fā).云計算背景下的電力大數據分析技術[J].通信電源技術,2020,37(02):267-268.

[2]李洋,蔣禾青.電力大數據分析技術及應用[J].電子技術與軟件工程,2020(01):133-134.

[3]徐敏,楊三美.基于云計算的電力大數據分析技術與應用[J].計算機產品與流通,2019(11):70.

[4]楊佳.基于云計算的電力大數據分析技術與應用[J].信息與電腦(理論版),2019(08):30-31.

[5]王萍,劉翠玲,劉磊,唐九月,陳穎.基于云計算的電力大數據分析技術與應用[J].電腦知識與技術,2019,15(01):257-258.