引言：社会经济水平不断上升，电网技术也在不断成熟，不仅提升了信息沟通水平，同时也为通信技术的发展带来高水平的技术作为支撑力。云计算和大数据分析技术的推行，电力基础设施更加完善，为了高效处理电力信息，应深层探究电力大数据分析技术，推动电力系统在发展中提升智能化水平，提升电网运行的稳定性，切实符合不同用户的需求。
1 当前常用的电力大数据分析技术
1.1可视化技术
在电力大数据分析中，其中的一项重点应用技术为可视化处理，此项技术能够协助工作人员处理数据信息，短时间内识别信息中呈现的问题，从而在接下来的工作中得到正确决断。从当前应用的可视化技术中，一方面存在图标可视化，一方面存在SVG可视化，前者能够带给数据信息一定的直观效果，展现形式为表格，或者图形的形式，方便相关人员能够找到问题的脉络，并找到数据的变化规律。后者能够针对电力数据，借助各异的色彩来展现，有关人员能够清晰查看数据信息。比如，若对生产状况深层了解时，利用不同的颜色表达各种数据，也可以利用SVG，实现个别数据的调用，从而在短时间内完成查询工作，促使数据应用更加高效[1]。
1.2数据分析技术
数据分析技术变得更加成熟，其得到了大范围应用。推行电力大数据分析技术，不仅能分析一般电能信息，研究新型清洁电能，还能实现两者的关联研究，从而找出两者的衔接内容，从而正确进行电力资源的合并处理。比如，从风电来看存在并网情况，一般线路会产生损坏问题，还会出现谐波的情况，这也将不利于并网、用户的用电，如果将大数据分析技术引入并网环节，能够综合考虑并网受到影响的因素，从而落实有效的处理手段，助力并网正常工作。
1.3混合存储技术
展开数据储存时，如果利用用Hive系统，为了规范更新数据内容，要借助重写的手段，从而保证数据在规范时间内实现更新。从质量角度来看，数据信息的处理不能脱离及时性，为了避免数据资源占用度偏高，不利于系统的稳定运行，要结合混合存储技术，保证主附表的作用能够在实践中发挥出来，在数据信息的合理更新下，形成符合系统要求的数据处理。
1.4多维索引工具
针对Hive命令行，进一步扩展、识别，深层次分解、分析索引命令，通过对查询的表名、条件等进行把握，从而产生了完整的索引数据结构，对目标数据，能够精准找出实际位置，在Hadoop这一计算框架的支持下，当数据完成检索处理工作后，将会有效提交给框架，数据的计算过程也会有序执行。在索引创建器的作用下，对引表展开全面扫描。利用索引创建，有效收集元数据，同时能够将数据存储在索引元管理器中。
1.5分层次处理技术
电力大数据信息的分析、处理环节，为了实现高效处理数据，能够运用分层次数据处理技术。如今智能电网以较快的速度发展，整个体系庞大，不仅包含数据采集部分，还涉及数据的存储、利用等部分，要全面了解电力系统的现实运行状况，形成完整的分支管理系统，促使电力供应系统的逻辑性更加清晰，展现供应系统之间的联系，同时清晰展现其中的独立属性，促进资源能够实现互通、共享。另外，要在SQL技术中给予足够的重视，面对电力大数据信息时，分析计算能够同频完成，大大提升了信息的分析效果，同时也能节省时间。
1.6数据仓库技术
由于数据量逐渐增加，运算难度提升，基于此，需要借助先进的技术实现数据的高效分析。数据仓库技术的推行，助力数据收集、处理环节速度提升。当个别数据出现分析困难的现象，借助数据仓库技术能够加以转变，形成有利于分析的数据资源，经过转化的数据，能够直接实现加载，从而与数据资源进行协调。
2 针对云计算分析电力大数据分析技术的框架及应用
2.1系统整体架构
在电力大数据的分析处理技术中，云计算分析系统内的不同信息时，数据呈现一定的排列形式，借助高效的计算框架，既能展现云计算功能，又能发挥电力大数据分析技术的作用，分别展现分析有效性、采集高效性，同电力数据实现开源结合，得到有利于电网发展的信息。利用电力大数据网络分布形式的储存结构，有效存放大量数据，通过数据的传输，到达系统的终端处，工作人员通过数据得到结果信息，从而对电力数据信息进行管理、控制[2]。
2.2分析技术
针对当前的新兴云计算技术，采用电力大数据的分析、处理技术，要把握城市的电网体系，针对常规的电力资源，还有清洁电力资源，从两者间的关联加以评判，提升数据的协调性，推动电网系统处于高效的运转水平中，提升电力资源的应用率。例如，当电网运行时处于合并状态，深入探究清洁电力资源的特征，在电网的运行基础框架层面相对匮乏，所以无法长期维持稳定性，阻碍城市电网体系的正常工作。基于此，要结合电力资源，从不同角度展开分析，探寻无法稳定运行的因素，在系统的作用下，能够收集、整合诸多历史数据，经过计算、分析等过程，明确缘由并落实处理举措，保证清洁电力资源也能趋于稳定性，能够与一般的电力资源实现均衡配置，有利于建设智能形式的电网体系。
2.3ETL技术分析
在电网运作阶段，会随时产生电力数据、信息，传统模式不能有足够的能力完成计算工作，并且数据分析面临着挑战。受到ETL技术的支持，即便面临大规模的数据信息，也能在较短的时间内有序处理、分析，有助于缩减物力、人力方面的投入。云计算技术是当前的先进技术，其为电力数据带来了协助力量，当创建大数据分析系统时，需要有侧重点地应用中ETL技术，通过此技术来应对extract数据，落实收集、采集工作，结合要求标准，合理划分电力数据的类别，然后对关键的信息进行收集、整合。在Transform阶段，展开深层加工，对收集的不同种类数据采取处理举措，筛选具有价值意义的数据，同时要加深研究不同数据之间的关系。此环节中，通过大数据分析技术的应用，实则较为全面研究了电网体系的编码数据流，从直观的角度不能对电网信息分析，要引进更为专业的方式，对电力数据转换处理，增强信息的可读取效果。
结论：通过上述分析可知，云计算属于当前的新兴技术，在电力系统中被大范围应用，当电网运行期间，通过电力大数据技术实现不同类型信息的准确分析，转化数据形式，保证电力系统能实现信息化运行，从而实行不同层次的计算，提升数据的分析效率，推动电力行业稳定发展。
参考文献：
[1]曹沁愉,刘晓楠.基于云计算的电力大数据分析技术应用[J].集成电路应用,2023,40(8):292-293.
[2]刘超,王宇,马旭东.基于云计算的电力大数据分析技术与应用[J].科技与创新,2021(24):150-151,154.
