俞 阳，顾晶晶

（1.国网江苏省电力有限公司营销服务中心，江苏南京 210019；2.国网江苏省电力有限公司句容市供电分公司，江苏句容 212400）

工业电力数据的采集结果受到天气、能源等数据之间关联性的影响，导致电力数据类型不断增多，电力大数据实时处理的特点使其对数据处理和分析的速度要求更高[1]。有效使用软硬件资源、降低投资、节约成本、及时挖掘出知识的“金块”数据海，使员工能够获得高层次知识，有效地管理和控制电网的重要决策，是解决大数据时代网格控制难题的有效方法之一，电力企业共享大数据就是其中一种[2]。以往一直采用经典的粗糙集理论来减少时间复杂性，提高工作效率。但是，这些属性约简算法假设所有数据都一次性加载到内存中，显然不能共享电力服务大数据[3]。在传统关系数据库技术的基础上提出的属性约简共享方法，在处理小规模属性约简问题时具有很好的时间性能，但由于硬件的严重限制，这些方法能够处理的数据量和及时性都很低，导致共享周期很长[4]。针对这一问题，提出基于云计算的电力服务大数据共享系统，借助软硬件资源来处理大量增加的电力服务大数据。

1 特征分析

智能电网中的发电、配电、传输、销售、管理等各个环节都会产生大量的数据，称为电力服务大数据。该系统是通过各种设备上部署的大量传感器、每个用户家庭安装的智能电表、市场营销系统收集到的客户反馈等多种数据源生成的，并汇集为一个集中的数据中心进行统一存储管理。……