基于云计算的电力大数据分析技术与应用

• 作者: 刘万涛 吴凯峰 李彦虎 肖政 苏伊鹏 虎嵩林 裴旭斌
• 来源期刊: 中国电力
• 学科: 工学
• 关键词: 电力 大数据 云计算 用电信息 数据采集 数据分析
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 信息与通信
• 页码范围: 111-116,127
• 页数: 7页
• 分类号: TM769
• 字数: 5601字
• 语种: 中文

摘要

为解决电力数据分析系统在大数据时代面临的严重的性能与可伸缩性瓶颈,更好地满足生产、营销等系统的需求,分析了云计算技术的优势,提出了基于云计算的电力大数据分析系统体系结构及关键技术.基于分布式并行计算框架Hadoop和Hive,面向电力大数据特征,设计了多维索引、SQL自动翻译工具和支持数据更新的混合存储模型3项性能提升技术,实现对传统电力数据分析系统的升级优化.在浙江电力用电信息采集系统的实际部署经验表明,和传统电力数据分析系统相比,该系统以1/8的硬件成本,获得平均5倍的性能优势.证明了云计算技术能够显著提升电力大数据查询与分析性能并有效降低成本.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	虎嵩林	中国科学院计算技术研究所	23	496	12.0	22.0
2	肖政		4	137	3.0	4.0
3	裴旭斌		16	176	4.0	13.0
4	吴凯峰		2	113	2.0	2.0
5	刘万涛	中国科学院计算技术研究所	1	109	1.0	1.0
6	李彦虎	中国科学院计算技术研究所	1	109	1.0	1.0
7	苏伊鹏	中国科学院计算技术研究所	1	109	1.0	1.0