電力企業(yè)中大數(shù)據(jù)平臺的運用

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接下來，筆者結(jié)合實踐研究，就電力企業(yè)中大數(shù)據(jù)平臺的應(yīng)用展開分析。現(xiàn)階段，電力企業(yè)能源需求量、使用量較多，怎樣對龐大的數(shù)據(jù)信息集中管理成為企業(yè)重要研究內(nèi)容。基于大數(shù)據(jù)平臺下，借助先進技術(shù)挖掘數(shù)據(jù)價值為電力企業(yè)提供決策幫助、節(jié)約經(jīng)濟投入、實現(xiàn)經(jīng)濟效益最大化。

1大數(shù)據(jù)平臺概述

常見大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用有Hadoop,屬于處理大范圍數(shù)據(jù)軟件平臺。Hadoop能夠儲存豐富的數(shù)據(jù)信息，具有成本低、高效的優(yōu)勢，即使對分布式底層細節(jié)不了解也能夠開發(fā)分布式程序，分為HDFS與MapReduce。其中，HDFS有著高容錯性特征，應(yīng)用在硬件程序中能夠提供高吞吐量訪問程序數(shù)據(jù)，適用于大數(shù)據(jù)集的程序。而MaReduce屬于編程模型，主要應(yīng)用在大范圍數(shù)據(jù)集的運算。大數(shù)據(jù)平臺的應(yīng)用為人們分布式并行編程提供了便利，把程序運行在分布式系統(tǒng)中。現(xiàn)階段，軟件實現(xiàn)指的是既定映射函數(shù)用于將一組鍵值對映射成一組新的鍵值指定并發(fā)的歸約函數(shù)，確保映射的鍵值對共享相同的鍵組。HDFS能夠兼容龐大的數(shù)據(jù)信息資源，MapReduce為海量的數(shù)據(jù)提供了計算功能。開源技術(shù)Hadoop具有分布式存儲系統(tǒng)，利用MapReduce技術(shù)有助于提高計算效果。不過，真正的存儲計算結(jié)果需要與業(yè)務(wù)系統(tǒng)融合應(yīng)用。大數(shù)據(jù)平臺有著高穩(wěn)定性、擴展性、高效性特點，Hadoop可以在不同節(jié)點間移動數(shù)據(jù)并確保節(jié)點平衡，所以效率較高。

2電力企業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用重要性

電力企業(yè)電網(wǎng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，每天都會產(chǎn)生大量的信息資源，電力企業(yè)進行數(shù)據(jù)研究得到了重視。經(jīng)過對大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析和企業(yè)數(shù)據(jù)情況提出電力大數(shù)據(jù)，其中包含生產(chǎn)類信息與管理類信息，如：配電、用電、調(diào)度等。其影響主要集中在幾方面：（1）把各項數(shù)據(jù)作為電力企業(yè)重要資源，深入分析挖掘數(shù)據(jù)潛在價值采取有效的管理手段，實現(xiàn)管理形式與商業(yè)模式的創(chuàng)新。常見應(yīng)用有配網(wǎng)精細化管理、業(yè)務(wù)運行監(jiān)督、用電信息增值業(yè)務(wù)等。（2）大數(shù)據(jù)融入電網(wǎng)發(fā)電、輸變電、調(diào)度、配電等多過程，進一步完善了電網(wǎng)生產(chǎn)形式，提高生產(chǎn)水平從而促進智能電網(wǎng)發(fā)展。常見應(yīng)用如：電力荷載檢測、智能變電站等。另一方面，在其他領(lǐng)域中電力信息化也包含了眾多復(fù)雜的信息，例如：安全設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、主機設(shè)備等，衍生出復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息。因此，想要對海量的數(shù)據(jù)信息進行有效的管理就要借助大數(shù)據(jù)平臺，才能有序、高效的分析與處理數(shù)據(jù)，更好的挖掘潛在價值。

3電力企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用方法

3.1數(shù)據(jù)價值分析

電力企業(yè)大數(shù)據(jù)研究與挖掘的根本目標是結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化信息，有效處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息與結(jié)構(gòu)調(diào)整。現(xiàn)階段，電力企業(yè)數(shù)據(jù)主要集中于小數(shù)據(jù)集計算，因為隨著大數(shù)據(jù)時代的發(fā)展，大數(shù)據(jù)計算結(jié)構(gòu)仍未實現(xiàn)全范圍應(yīng)用，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘計算周期較長。而應(yīng)用小數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)挖掘操作，穩(wěn)定性低于龐大數(shù)據(jù)的挖掘結(jié)果，如：HadoppHDFS、HBASE的快速訪問、Spark的分布式訪問和計算、Sparkmllib的統(tǒng)計、計算、研究、Mahout的學(xué)習(xí)，借助大數(shù)據(jù)平臺進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計、挖掘、分析。

3.2實時計算

實時計算在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中扮演著重要角色，電力企業(yè)實時數(shù)據(jù)包括設(shè)備運行參數(shù)、運行環(huán)境指標、客戶實時需求等，其數(shù)據(jù)價值在初期形成時最大。同時，數(shù)據(jù)開始出現(xiàn)時，移動、計算、應(yīng)用也是價值最大化的體現(xiàn)。因此，電力企業(yè)大數(shù)據(jù)要重視實時計算場景的運用，企業(yè)積極轉(zhuǎn)變實時計算框架成為當(dāng)務(wù)之急，比如：電廠中運行按秒、分鐘的形式搜集；數(shù)據(jù)搜集后發(fā)送實時計算框架。框架內(nèi)，把搜集的參數(shù)用在數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)模型中，進行設(shè)備異常狀態(tài)監(jiān)督、故障預(yù)警、狀態(tài)評估。實時計算后，保留初始數(shù)據(jù)后繼續(xù)挖掘有價值的數(shù)據(jù)再重新使用生成自相似的結(jié)構(gòu)形式。所以，電力企業(yè)實時計算需要加大對分布式內(nèi)存計算研究。

3.3大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用過程

以某電力企業(yè)為例，對大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用過程展開分析，平臺的核心功能是統(tǒng)計相關(guān)資料信息內(nèi)數(shù)據(jù)出現(xiàn)的頻率。準備1臺主機、8臺從機，創(chuàng)建9個節(jié)點的小型集群。經(jīng)過創(chuàng)建的集群從客戶服務(wù)中心導(dǎo)出工單統(tǒng)計，根據(jù)運行結(jié)果可以看到，大數(shù)據(jù)平臺Map的時間約4786ms，Reduce時間是4536ms。統(tǒng)計后得出：導(dǎo)出的事件工單文件出現(xiàn)次數(shù)最多的事件有計算機（474次）、生產(chǎn)管理（450次）、協(xié)同辦公（378次）、ERP（2812次）、目錄系統(tǒng)（320次）。通過大數(shù)據(jù)平臺能夠精準的統(tǒng)計文件內(nèi)頻率出現(xiàn)最多的字段。

3.4一體化發(fā)展

電能源作為我國基礎(chǔ)能源，與我們生活、工作有著密切聯(lián)系，也是國家建設(shè)發(fā)展重要環(huán)節(jié)。在當(dāng)前大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展中，大數(shù)據(jù)平臺得到了電力企業(yè)的重視和應(yīng)用，提出了促進大數(shù)據(jù)全面融合理念、創(chuàng)新經(jīng)營模式，實現(xiàn)企業(yè)整合發(fā)展。盡管計劃集成平臺，而實質(zhì)上則是大數(shù)據(jù)平臺下的數(shù)據(jù)分析、搜集、集成。由龐大的數(shù)據(jù)信息框架、集成方法對促進電力企業(yè)建設(shè)發(fā)展有著重要作用，是實現(xiàn)一體化方式的重要路徑。

4結(jié)語

綜合分析，伴隨著電力事業(yè)的飛速發(fā)展，用電需求的增加，企業(yè)怎樣對復(fù)雜龐大的數(shù)據(jù)資源進行有效的整合、儲存、分析成為主要研究內(nèi)容。該過程中，大數(shù)據(jù)的到來為企業(yè)數(shù)據(jù)管理提供了契機，借助大數(shù)據(jù)平臺進行數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)搜集有助于提升電力生產(chǎn)水平、管理效率，幫助電力企業(yè)在激烈的競爭中占據(jù)優(yōu)勢，早日實現(xiàn)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略發(fā)展，為電力事業(yè)各環(huán)節(jié)建設(shè)提供技術(shù)指導(dǎo)與有效的處理方案。