简介:摘要电力企业应提升海量数据存储、分布式计算、数据挖掘、统计分析、数据可视化等技术,是公司云数据分析战略的需求。为实践云数据分析战略,应做好数据收集和治理工作。如果数据错误、过时或者片面,分析结果将是不正确的;而如果数据冗余、混乱,则会增加获取数据有效信息的难度,并使数据处理效率低下。因此,确保数据高质量、规范化、格式统一是云数据分析应用的基础。提高相关技术能力。有了优质的数据后还需要足够的数据存储、分析和处理能力,才能充分有效地应用数据。开展数据治理、专业共享,建立电力数据管控体制,定义完整的电力数据管控流程和电力数据责任体系,对内加强协同管理、实现运营决策;对外为地区经济发展提供经济指导、从云数据分析中获取价值等方面开展论述。对电力数据进行从数据获取到数据加工、数据分发再到数据使用的数据全生命周期管理。在提升电力数据管控能力的基础上,开展数据治理和数据质量评估工作,有效提升电力数据的及时性、准确性和完整性,并以各专业数据的标准化融合为目标,以云数据分析标准化为前提,
简介: 摘要:随着电力行业向数字化转型的推进,基于云计算的变电数据管理系统的设计和实施变得尤为重要。本文详细探讨了这一系统的设计理念、架构和关键技术。首先,文章分析了当前变电站数据管理面临的挑战,包括数据量大、处理复杂及安全性要求高等问题。接着,提出了基于云计算的变电数据管理系统的整体架构,强调了云平台在数据存储、处理和分析中的作用。此外,本文还深入讨论了系统的安全性设计,包括数据加密、访问控制和灾难恢复策略。同时,针对数据处理效率,提出了优化策略,如使用高性能计算和大数据技术。研究表明,这样的系统设计能够有效提高变电站数据管理的效率和安全性,为电力系统的稳定运行提供有力支持。
简介:摘要随着经济和信息技术的快速发展,现今时代,互联网网络的深化发展、移动通讯设备的普及以及计算机设备的更新换代,种种科学技术极大的便利了人们的生活,给人们的生活、出行、娱乐带来了不一样的体验,这些都是互联时代“大数据”的功劳。通过大数据的分析和使用,人们可以在众多纷繁复杂的信息中找到最需要、最准确的数据,节省了大量的时间。但是随着人们社会生活的逐渐丰富,信息增长的速度也越来越快,信息总量越来越大,因此有必要加强云计算的大数据处理技术的研究才能不断满足新的时代需求。本文首先阐述云计算及大数据的概念,进而论述三种基于云计算的大数据技术,希望能提升我国基于云计算的大数据技术的研发水平和更新速度。