1、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，電力大數(shù)據(jù)的價(jià)值受到越來(lái)越多的關(guān)注。隨著電力信息化工作的日益推進(jìn)，電力數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出爆發(fā)式的增長(zhǎng)，各類電力信息系統(tǒng)的使用頻度、并發(fā)訪問(wèn)量及統(tǒng)計(jì)計(jì)算業(yè)務(wù)量呈幾何級(jí)增長(zhǎng)。而國(guó)家電網(wǎng)公司信息化建設(shè)一級(jí)部署的建成，在為電力信息系統(tǒng)帶來(lái)管理優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，也導(dǎo)致某些大數(shù)據(jù)量、高并發(fā)性應(yīng)用性能很差。為解決電力信息系統(tǒng)中日益增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量和落后的計(jì)算能力之間的矛盾，高性能的計(jì)算方法亟待研究和使用。
　　信息技術(shù)時(shí)代的基石是建立在“計(jì)算”之上

2、的。目前常用于處理大數(shù)據(jù)計(jì)算的高性能算法包括:分布式計(jì)算MapReduce、HANA內(nèi)存計(jì)算、Oracle Exadata一體機(jī)等。這些方法用于電力信息系統(tǒng)中能在一定程度上提升系統(tǒng)的功能，但也存在磁盤I/O性能瓶頸、經(jīng)濟(jì)成本高、改造工作量大等問(wèn)題。且部分核心技術(shù)的保密，使系統(tǒng)后期運(yùn)維困難。文章基于現(xiàn)有高性能計(jì)算方法的思路，提出了一種融合對(duì)象化、并行計(jì)算、內(nèi)存計(jì)算等技術(shù)的對(duì)象化并行計(jì)算框架(Objectification Parallel