随经济社会的不断进步,对于电力的需求越来越大,因此发电厂有着大量的数据需要处理。电厂数据的多元化、复杂化使得对发电厂的生产经营状况产生较大的影响。由于当前火力发电可能造成的能源以及环境问题,采用新型的能源作为发电厂的能量来源是有效的,风力发电作为可再生能源是当前电力发展的一大方向。在本身电厂数据的复杂化,以及加入风力发电后整个发电系统的数据量的增加以及风电数据统计分析显得更加的不可或缺。随着云技术的不断发展,采用基于云技术的风电数据处理统计分析软件在当前条件下非常有意义的。本文首先对Hadoop和HBase云技术相关平台进行介绍,通过对该云技术平台的原理、架构和特点进行分析,该平台分布式文件系统HDFS可以对非结构化的大量数据进行存储分析,可以解决当前常规的数据库对于大量数据的存储分析问题。同时,Hadoop和HBase平台具有海量数据的计算能力,数据处理的速度较快,具有较为成熟的MapReduce并行计算过框架,对于风电数据统计分析具有很好的适用性。其次对基于云技术的风电数据统计分析软件进行了设计,通过使用某风电厂发电生产数据作为本次数据统计分析软件的数据来源。对软件的可行性、主要流程和数据库等方面进行设计。本次软件的设计主要采用三层结构,底层为数据存储管理层,主要利用HBase作为非结构化的数据存储;采用Webservice服务框架作为统计分析软件的中间层,以保证该云技术平台能更好的适应各种不同软件平台的影响;应用层采用Java编程作为数据统计分析的软件端,实现基于云技术的风电数据统计分析软件。最后,通过搭建Hadoop和HBase云技术计算平台,完成平台的相关分布式环境配置,实现对风电数据的存储和分析;实现基于Web service的数据统计分析服务中间件,完成对数据的统计分析等相关工作。使用Java客户端软件,对该软件进行编码实现,完成对客户端风电数据统计分析软件,同时完成对软件功能的测试,实现对基于云技术的风电数据统计分析。结果表明,该软件设计是可行的,能实现对该基于云技术平台的数据统计分析,该软件的研究对当前的发电厂的生产经营具有一定的指导,具有重要的现实意义。