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随着智能电网的建设,电力设备的监控已从刚开始依靠人力巡检的方式逐步发展为如今专业化的软件监测、评估平台。然而,电力大数据时代的到来却使传统的电力软件系统遇到了难题：数据量大,信息类型多样,分析计算复杂,资源融合程度低。而云计算技术作为一种新兴的计算模型,具有虚拟化、超大规模、高可靠性、高伸缩性等特点,为电力系统带来了希望。本文正是在这种思路的基础上,提出了基于云计算的海量电力数据分析系统。拟以电力数据分析为突破口,实现云计算技术与传统电力平台的有效结合。本文在对相关技术进行了研究后,根据电力系统数据分析的实际需要,结合云计算技术,设计并开发了海量电力数据分析系统。该系统由系统管理和数据处理两个板块组成。系统管理分为用户登录、用户管理、系统板块管理以及设备信息监控；而数据处理包括数据导入、数据预处理、数据查询和数据分析功能。不仅无缝完成了数据从导入到处理最后导出的完整数据分析过程；而且实现了对用户、系统和服务器的有效管理。通过测试,系统功能完全符合要求,并且数据导入、查询、计算方面效率远远高于传统分析平台。该系统是在J2EE架构的基础上,结合相关的数据挖掘以及统计分析算法,采用HBase数据库来高效存取数据,利用HDFS对文件进行分布式管理,MapReduce完成作业的高速计算,最终实现了数据预处理、电池性能数据统计、一致性分析等功能。基于云计算的电力数据分析系统具有可靠性高、扩展性好、计算能力强、数据存取速度快、部署成本低等特点。本文选题来自实习单位为某电力企业开发的实际项目,作者参与了文中所有功能模块的开发工作。此方案虽然还有很多需要进一步改进和完善的地方,但成功的运用云计算技术克服了传统数据分析领域的困难,是一次有效的尝试,为以后软件平台的发展提供了新的思路。