电力大数据分析技术及应用研究

摘要：在大数据时代的发展背景下，电力企业的数据分析能力不断提高，可以利用电力大数据分析技术来提高数据信息的使用效率，弥补传统数据分析技术存在的不足之处。为实现电力大数据分析技术的有效应用，文章就针对电力大数据及其技术优势进行分析，探究电力大数据分析技术的应用，希望能为电力企业的发展提供有利依据。

关键词：电力大数据；技术；应用

近年来，随着我国社会经济及科学技术的持续发展，电力行业的发展水平不断提高，整个生产过程积累的数据量也越来越多，对数据分析能力提出了更高的要求。而电力大数据分析技术能够解决传统数据分析技术的不足，充分发挥数据信息的利用价值，为电力企业的经营管理提供更加可靠的参考依据。通过深入分析电力大数据分析技术及其应用，有利于提高相关工作人员对这一方面的认识，实现对电力大数据分析技术的有效应用。

1电力大数据及其技术优势分析

1.1电力大数据

随着大数据技术被应用到电力领域，电力大数据涉及到的内容越来越多，其中包括了电力资源的生产、输送、使用、调配等各个方面，能够将电力企业的发展情况充分反映出来，为电力企业的重要决策提供可靠的参考依据。目前我国智能电网的建设步伐不断加快，且物联网技术得到了广泛应用，导致电力大数据中的非结构化数据越来越多，已经远远高于结构化的数据资源。对于电力大数据的利用，需要充分认识到电力大数据的主要特征，其特征表现为使用价值高、精确性高、数据类型较多、数据量较大、处理速度更快等。在应用电力大数据的时候，涉及到的关键技术包括了数据统计分析、数据可视化、数据挖掘及高性能计算等[1]。

1.2电力大数据技术优势

首先，充分发挥电力大数据技术优势，有利于降低能源消耗，在提高电力企业经济效益的同时，适应社会可持续发展的要求。借助这一技术对各种类型的数据资源进行分析，能够为企业制定生产计划提供丰富的参考依据，结合用户的实际需求来制定合理的生产计划，在满足用户用电需求的同时，实现良好的节能减排效果。其次，充分发挥电力大数据技术优势，有利于提高电力生产的管理水平，促进电力企业的稳定发展。由于电力系统本身具有较大的复杂性，利用电力大数据分析技术能够对数据信息进行有效利用，帮助工作人员充分了解系统的运行情况，对电力设备进行合理的调节，使设备运行的安全性及稳定性得以提升[2]。同时，借助这一技术能够对电力生产中存在的各种风险进行分析，帮助工作人员做出科学合理的防范措施，使电力生产的效率及质量得到保障。

2电力大数据分析技术的应用分析

2.1电力大数据的可视化应用

可视化是电力大数据分析技术的重要特征，能够帮助工作人员更加充分地了解数据信息能够反映的问题，进而做出合理的判断，促进各项工作的有效进行。对于电力大数据的可视化应用，可以从以下两个方面进行分析：（1）图表可视化。通过图形或表格对数据信息进行展示，可以帮助工作人员充分了解其中存在的问题，并根据数据的规律来制定合理的处理办法。在构建这一系统的时候，需要对表格、柱状图、折线图等几种可视化的展示方法进行综合运用，其中表格能够完成相关数据的有效记录，以搜索的方式来得到这些数据。柱状图能够将数据之间的差异性表现出来。而折线图能够对数据的变化趋势进行描述。（2）SVG可视化。在应用SVG的条件下，能够以不同的颜色对电力数据进行显示，帮助工作人员更加直观地了解这些数据。比如在需要了解各个单位的生产情况的时候，可以选择不同的颜色对数据进行显示，还可以利用SVG来调用其中某个数据，实现对数据信息的快速查询和利用，使数据资源的使用效率得以提升[3]。

2.2数据分析技术的应用

随着我国科学技术的快速发展，电力行业的技术水平不断提高，可以采用火力发电、风力发电、水力发电、核能发电、太阳能发电等发电方式，对发电领域的多元化发展起到了较好的作用。将电力大数据分析技术应用到电力领域，能够对一般电能和新型清洁电能的关联性进行分析，将两者存在的契合点找出来，以便能够实现电力资源的有效合并。例如在进行风电并网的时候，普遍会出现一定的线损、谐波等问题，难以保证整个工程的正常运行，使电力使用者的正常用电受到影响。但是在应用电力大数据分析技术的条件下，可以深入分析风电并网过程的影响因素，进而采取有效对策进行处理，降低各种因素产生的不利影响，使风电并网的目的得以顺利实现[4]。

2.3数据库索引技术的应用

在采用Hive等传统技术进行数据分析的时候，无法对电力大数据进行准确、全面的搜索，这不仅造成了较大的资源浪费，也难以保证数据分析工作的有效进行。为解决这一问题，需要充分认识到电力大数据体现出的特点，从不同的维度对其进行查询，使数据查询更加快速有效。具体来讲，可以进行电力大数据为依托的多维索引，将时间、单位作为标准，以不同的维度来辅助电力大数据进行索引，将其中的有用数据找出来，使数据索引的整体效率得到保障。同时，可以利用这一技术来构建完善的系统，确保系统可以直接使用Hive命令，重视对解析技术的合理运用，从而以最短的时间完成代码解析，使数据索引的维度区间更加丰富，促进数据查询和利用效率的提升。

2.4混合存储技术的应用

在采用Hive系统进行数据存储的时候，需要采用重写的方式来更新数据，难以保证数据更新的及时性。基于电力大数据的不断发展，待处理的数据信息显著增多，在数据删除和数据更新方面提出了较为严格的要求，需要做好及时处理数据，确保数据信息的质量，便于对其进行有效利用。由于各个操作数据的比例较小，若是依旧采用传统的数据更新方式，势必会出现过度占用数据资源的情况，难以保证整个系统的高效运行。但是将混合存储技术应用到其中，可以充分发挥主附表的作用，对数据信息进行实时更新，确保数据处理达到系统运行的要求，在增强数据处理能力的同时，实现对数据资源的充分利用[5]。

2.5分层次处理技术的应用

在进行数据分析处理的时候，可以借助分层次的数据处理技术来进行操作，实现提高数据处理效率的目的。随着智能电网的持续发展，逐渐形成了多功能的一体化管理系统，其中包括了数据采集、数据存储、数据利用等等，可以在充分了解电力系统运行情况的基础上，构建合理的大数据管理系统分支管理体系，对各个电力供应系统的独立性及关联性进行提升，实现资源的高度共享，使资源的使用价值得以充分体现。同时，需要重视对SQL技术的运用，借助这一技术能够对电力大数据进行同步分析和计算，从而保证数据分析的整体效率，帮助工作人员获取更加可靠的数据分析结果。通过对分层次处理技术的应用情况来看，这一技术得到了较为广泛的应用，既可以提高数据分析效率，也能够帮助工作人员更好地完成数据管理工作，帮助企业获取更高的效益。

2.6数据仓库技术的应用

随着电力企业的持续发展，电力系统的生产能力不断提高，整个生产过程产生的数据量越来越多，导致系统的数据运算能力逐渐出现一定不足，这就需要采用先进的技术手段来解决这一问题，确保数据分析工作的有效进行。而数据仓库技术是电力大数据中的重要组成部分，也是提高系统对数据运算能力的关键技术，可以促进数据采集、数据处理等各项工作的有效进行。对于一些无法直接进行分析的数据资源，可以利用这一技术来进行转换处理，使其能够成为可分析的数据资源。在完成数据转化处理后，需要对其进行加载，使其能够与数据源一一对应，从而保证数据资源的有效利用。根据以往数据仓库技术的运用情况来看，这一技术对提高系统运行性能有着较好的积极作用，是电力大数据中不可或缺的一种技术。

3结语

综上所述，电力大数据分析技术在电力行业的发展过程起到了较为重要的影响作用，需要加强对电力大数据分析技术的应用，做好数据采集、数据分析、数据储存、数据利用等各项工作，进而为电力企业的经营管理提供可靠的参考依据，使电力企业的生产能力及管理水平得以有效提升。为充分发挥电力大数据分析技术的作用，需要加强对这一方面的研究，以便能够对其进行合理的改进和创新，为电力行业的可持续发展提供稳定可靠的技术支持。

参考文献：

[1]董璐,林瑞发.云计算背景下的电力大数据分析技术[J].通信电源技术,2020,37(02):267-268.

[2]李洋,蒋禾青.电力大数据分析技术及应用[J].电子技术与软件工程,2020(01):133-134.

[3]徐敏,杨三美.基于云计算的电力大数据分析技术与应用[J].计算机产品与流通,2019(11):70.

[4]杨佳.基于云计算的电力大数据分析技术与应用[J].信息与电脑(理论版),2019(08):30-31.

[5]王萍,刘翠玲,刘磊,唐九月,陈颖.基于云计算的电力大数据分析技术与应用[J].电脑知识与技术,2019,15(01):257-258.