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摘要：由于传统云平台在进行电力企业服务时，无法通过云平台管理员用户对电力企业服务进行注册信息提交。为此，设计基于大数据技术构建电力企业服务云平台。设计基础大数据服务层，通过SaaS层、PaaS层以及IaaS层，将计算资源、存储资源和网络资源进行整合;设计数据即服务层，为云平台提供安全可靠的访问;设计知识即服务层，运用大数据技术构建知识库，对数据进行智慧化的集成与存储;设计云服务应用层，实现云平台从“信息发布1.0”向“在线办事2.0”的转型。设计对比实验，结果表明，设计的云平台能够通过云平台管理员用户对电力企业服务进行注册信息提交，而对照组则不能通过测试。
关键词：大数据技术;电力企业;服务云平台
中图分类号：F426
文献标识码：A
引言
大数据自诞生以来，对于人们来说一直是一个十分模糊的概念，尤其在近几年，它已经成为信息时代的重要主题。在维基百科中也对大数据有具体的概述，主要指那些无法在可承受的时间范围内，运用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的相应数据集合。大数据具体是指具有量大、复杂、增长迅速等特点的一种数据结合，同时也指在规定时间内无法通过使用传统数据库软件工具等来抓取、管理和处理相关内容的数据集合，其具体包括了数据从最初产生一直到加工、使用等过程，而且也包括在整个过程中所应用到的理念和先进技术。目前，数据量正在不断增长，全球的数据规模也在不断扩大。而大数据在电力企业的应用也成为人们重点关注的一项问题，企业在发展过程中所需要重点考虑的维度应该是真实性。
1、大数据在电力行业的优势
1.1电力行业的数据采集
在电力数据的收集，主要以大数据技术为核心，建设发散式的数据中心。而数据中心对于电厂的运转进行专门的监察，不仅要了解电厂的运转情况，还要取得机械设备运行情况且对设备信息进行汇报，以此来定制维护方案[2]。大数据技术能够依据电力系统的运转状况，对电力数据进行剖析。大数据技术依据每个地区的用电情形，通过分享收集的电力数据，作为帮助供电站供给决策的凭据，从而拟定解决方案。电力大数据技术以此完成电力行业有效率的运转，使得电力行业在大数据技术的帮助下有更高的经济收益。
1.2电力行业的运转一体化
大数据技术帮助电力行业的运营实现了一体化，大大提高了电力系统向信息化的转变。在大数据帮助下电力行业的一体化运行，它能够很好地把电力数据进行精细化分析，帮助电力行业供给合成的数据成果。电力行业的数据量非常庞大，并且数据之间有很强的联系。通过电力大数据技术，能够使数据与数据之间的关联更加明了，能清晰地规划数据的归属范围，建设数据架构，来帮助电力行业的一体化运营变得更加顺畅。
2、电力大数据专业化分析技术及应用的分析
2.1在电力领域中应用大数据的具体分析
在电力领域应用大数据技术主要的核心就是计算结构。为了充分发挥大数据的科技优势，需要通过专业的电力信息系统及相关软件对电力工程当中的各种数据进行分析，通过一系列基础设施的辅助，对各种电力数据进行收集及处理。在电力大数据开发过程当中，计算机是处理电力信息数据的关键，可以快速处理电力相关的基础数据，并对各种数据进行存储，整理并分析相关数据，为后续电力实业发展提供重要的科学依据。除此之外，通过电力大数据为基础，查询相关的电力数据并通过相关软件进行处理，可以引导电力技术的升级及电力事业的转型，确保电力大数据技术能够在电力实业当中良好发展，发挥大数据的优势，提高数据准确性，处理好相关电力数据。
2.2电力大数据分析技术在实际电力行业中的应用
电力行业当中应用大数据技术，实现我国电力事业的自动化、智能化发展，对我国提出来的可持续发展具有重要实践意义。通过在电力事业当中，广泛应用电力大数据技术，让多种复杂电力问题简便化，灵活运用各种技术，实现对电力发展的现代化管理方式。
3、基于大数据技术的电力企业服务云平台构建
3.1基础大数据服务层
基础大数据服务层作为本文设计平台的核心层，包括：SaaS层、PaaS层以及IaaS层，SaaS层指的是软件即服务;PaaS层指的是平台即服务;IaaS指的是基础设施即服务。SaaS层主要是针对用户的实际需求，提供快速部署的服务。通过提高软件的复用次数，降低软件采购成本。PaaS层主要通过大数据技术，为平台提供分布式服务。PaaS层作为SaaS层和IaaS层的中间件，能够支持多类业务的应用开发平台。IaaS层主要运用大数据技术中的虚拟化功能以及智能迁移，将计算资源、存储资源和网络资源进行整合，形成虚拟的资源池并提供各种资源服务，包括计算服务、存储服务和通讯服务等。
3.2数据即服务层
数据即服务层运用大数据技术通过数据采集、数据集成、数据分析以及数据服务等功能，快速收集及处理数据材料。考虑到电力企业服务信息数据集群處理经常出现请求延时过大，甚至达到秒级，导致集群处于停摆不可用状态。通过大数据技术异步并行查询方法采集JMX指标、服务连接数、堆栈信息、GC等信息进行关联画像，精准定位待优化作业。优化后电力企业服务信息数据集群处理请求延时大幅减少，下降为毫秒级别。通过数据即服务层可以将数据分析与服务有效衔接起来，为云平台提供安全可靠的访问，为上层检索数据开放权限，提供数据服务接口、数据目录检索以及数据融合决策等视觉展示。
3.3知识即服务层
知识即服务层是以大数据技术中的数据库为核心内容，通过设计知识库，支持知识检索与导航、知识推理以及知识服务。数据库技术作为大数据技术中的核心技术，运用数据库技术构建知识库。知识库作为提高电力企业服务水平中最重要的一项内容，基于大数据技术建立的知识库打破传统对数据只进行简单罗列的模式，对数据进行智慧化的集成与存储，将大量类型相同的智慧化数据挖掘聚类构成知识库。构建知识库具体构建思路，可通过首先定位目标知识库;再通过抽取知识单元，并进行关联，组织成一个体系完备的知识单元;最后对其进行存储。基于大数据技术应用建立的知识库是一个具有层次关联结构的知识体系，通过对知识单元的抽取、关联、组织以及存储确保知识库安全高效的运行。
3.4云服务应用层
通过云服务应用层实现云平台从“信息发布1.0”向“在线办事2.0”的转型，根据行政权力运行、便民服务、决策支持以及廉政风险防控，有效解决云平台“信息孤岛”的问题，以“一对多”的形式进行电力企业服务，从根本上提高设计云平台的应用效率。
结束语
通过基于大数据技术的电力企业服务云平台构建，明确大数据技术在电力企业服务云平台应用中的重要地位。引进大数据技术的云平台不但能够完成传统云平台所不能完成的任务，还能以大数据为核心技术，为电力企业服务云平台领域的研究提供学术意义。但本文不足之处在于没有对电力企业服务云平台的服务策略进行过多研究，而这一点可以作为电力企业服务云平台未来的研究方向。
参考文献
[1]尧有平.数据挖掘技术在电力行业中的应用研究[J].电子世界，2014（4）：37-38.
[2]谢小军，柳星，马亮，等.基于大数据的智慧用电系统设计[J].电工技术，2019（24）：118-119，125.
[3]华广胜.大数据在智能充电桩网络系统中的应用[J].电工技术，2019（24）：159-160，163.
[4]熊建功，沈秀红，梅征.浅析水务企业大数据布局[J].水资源开发与管理，2019（12）：59-63，73.
[5]杨小蕾.云计算在电力信息化建设中的应用[J].科技风，2019（34）：95.
[6]陈颖之.分析信息化时代电力企业财务的发展[J].现代经济信息，2019（23）：236.
关键词：大数据技术;电力企业;服务云平台
中图分类号：F426
文献标识码：A
引言
大数据自诞生以来，对于人们来说一直是一个十分模糊的概念，尤其在近几年，它已经成为信息时代的重要主题。在维基百科中也对大数据有具体的概述，主要指那些无法在可承受的时间范围内，运用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的相应数据集合。大数据具体是指具有量大、复杂、增长迅速等特点的一种数据结合，同时也指在规定时间内无法通过使用传统数据库软件工具等来抓取、管理和处理相关内容的数据集合，其具体包括了数据从最初产生一直到加工、使用等过程，而且也包括在整个过程中所应用到的理念和先进技术。目前，数据量正在不断增长，全球的数据规模也在不断扩大。而大数据在电力企业的应用也成为人们重点关注的一项问题，企业在发展过程中所需要重点考虑的维度应该是真实性。
1、大数据在电力行业的优势
1.1电力行业的数据采集
在电力数据的收集，主要以大数据技术为核心，建设发散式的数据中心。而数据中心对于电厂的运转进行专门的监察，不仅要了解电厂的运转情况，还要取得机械设备运行情况且对设备信息进行汇报，以此来定制维护方案[2]。大数据技术能够依据电力系统的运转状况，对电力数据进行剖析。大数据技术依据每个地区的用电情形，通过分享收集的电力数据，作为帮助供电站供给决策的凭据，从而拟定解决方案。电力大数据技术以此完成电力行业有效率的运转，使得电力行业在大数据技术的帮助下有更高的经济收益。
1.2电力行业的运转一体化
大数据技术帮助电力行业的运营实现了一体化，大大提高了电力系统向信息化的转变。在大数据帮助下电力行业的一体化运行，它能够很好地把电力数据进行精细化分析，帮助电力行业供给合成的数据成果。电力行业的数据量非常庞大，并且数据之间有很强的联系。通过电力大数据技术，能够使数据与数据之间的关联更加明了，能清晰地规划数据的归属范围，建设数据架构，来帮助电力行业的一体化运营变得更加顺畅。
2、电力大数据专业化分析技术及应用的分析
2.1在电力领域中应用大数据的具体分析
在电力领域应用大数据技术主要的核心就是计算结构。为了充分发挥大数据的科技优势，需要通过专业的电力信息系统及相关软件对电力工程当中的各种数据进行分析，通过一系列基础设施的辅助，对各种电力数据进行收集及处理。在电力大数据开发过程当中，计算机是处理电力信息数据的关键，可以快速处理电力相关的基础数据，并对各种数据进行存储，整理并分析相关数据，为后续电力实业发展提供重要的科学依据。除此之外，通过电力大数据为基础，查询相关的电力数据并通过相关软件进行处理，可以引导电力技术的升级及电力事业的转型，确保电力大数据技术能够在电力实业当中良好发展，发挥大数据的优势，提高数据准确性，处理好相关电力数据。
2.2电力大数据分析技术在实际电力行业中的应用
电力行业当中应用大数据技术，实现我国电力事业的自动化、智能化发展，对我国提出来的可持续发展具有重要实践意义。通过在电力事业当中，广泛应用电力大数据技术，让多种复杂电力问题简便化，灵活运用各种技术，实现对电力发展的现代化管理方式。
3、基于大数据技术的电力企业服务云平台构建
3.1基础大数据服务层
基础大数据服务层作为本文设计平台的核心层，包括：SaaS层、PaaS层以及IaaS层，SaaS层指的是软件即服务;PaaS层指的是平台即服务;IaaS指的是基础设施即服务。SaaS层主要是针对用户的实际需求，提供快速部署的服务。通过提高软件的复用次数，降低软件采购成本。PaaS层主要通过大数据技术，为平台提供分布式服务。PaaS层作为SaaS层和IaaS层的中间件，能够支持多类业务的应用开发平台。IaaS层主要运用大数据技术中的虚拟化功能以及智能迁移，将计算资源、存储资源和网络资源进行整合，形成虚拟的资源池并提供各种资源服务，包括计算服务、存储服务和通讯服务等。
3.2数据即服务层
数据即服务层运用大数据技术通过数据采集、数据集成、数据分析以及数据服务等功能，快速收集及处理数据材料。考虑到电力企业服务信息数据集群處理经常出现请求延时过大，甚至达到秒级，导致集群处于停摆不可用状态。通过大数据技术异步并行查询方法采集JMX指标、服务连接数、堆栈信息、GC等信息进行关联画像，精准定位待优化作业。优化后电力企业服务信息数据集群处理请求延时大幅减少，下降为毫秒级别。通过数据即服务层可以将数据分析与服务有效衔接起来，为云平台提供安全可靠的访问，为上层检索数据开放权限，提供数据服务接口、数据目录检索以及数据融合决策等视觉展示。
3.3知识即服务层
知识即服务层是以大数据技术中的数据库为核心内容，通过设计知识库，支持知识检索与导航、知识推理以及知识服务。数据库技术作为大数据技术中的核心技术，运用数据库技术构建知识库。知识库作为提高电力企业服务水平中最重要的一项内容，基于大数据技术建立的知识库打破传统对数据只进行简单罗列的模式，对数据进行智慧化的集成与存储，将大量类型相同的智慧化数据挖掘聚类构成知识库。构建知识库具体构建思路，可通过首先定位目标知识库;再通过抽取知识单元，并进行关联，组织成一个体系完备的知识单元;最后对其进行存储。基于大数据技术应用建立的知识库是一个具有层次关联结构的知识体系，通过对知识单元的抽取、关联、组织以及存储确保知识库安全高效的运行。
3.4云服务应用层
通过云服务应用层实现云平台从“信息发布1.0”向“在线办事2.0”的转型，根据行政权力运行、便民服务、决策支持以及廉政风险防控，有效解决云平台“信息孤岛”的问题，以“一对多”的形式进行电力企业服务，从根本上提高设计云平台的应用效率。
结束语
通过基于大数据技术的电力企业服务云平台构建，明确大数据技术在电力企业服务云平台应用中的重要地位。引进大数据技术的云平台不但能够完成传统云平台所不能完成的任务，还能以大数据为核心技术，为电力企业服务云平台领域的研究提供学术意义。但本文不足之处在于没有对电力企业服务云平台的服务策略进行过多研究，而这一点可以作为电力企业服务云平台未来的研究方向。
参考文献
[1]尧有平.数据挖掘技术在电力行业中的应用研究[J].电子世界，2014（4）：37-38.
[2]谢小军，柳星，马亮，等.基于大数据的智慧用电系统设计[J].电工技术，2019（24）：118-119，125.
[3]华广胜.大数据在智能充电桩网络系统中的应用[J].电工技术，2019（24）：159-160，163.
[4]熊建功，沈秀红，梅征.浅析水务企业大数据布局[J].水资源开发与管理，2019（12）：59-63，73.
[5]杨小蕾.云计算在电力信息化建设中的应用[J].科技风，2019（34）：95.
[6]陈颖之.分析信息化时代电力企业财务的发展[J].现代经济信息，2019（23）：236.