智能电网中数据种类与规模正以前所未有的速度不断增加和积累,标志着电力系统已经进入了大数据时代。电力系统大数据给电网信息平台的存储、管理与分析能力带来了极大的挑战,而现有的硬件设施和计算能力已难以适应未来电力系统在线分析和实时控制所要求的计算能力和存储要求。云计算以其扩展灵活、存储能力和计算能力强大而引起国内外广泛关注,学术界也对将云计算引入电力系统构建电力统一云计算平台进行了大量的研究。然而构建电力云计算平台的同时也会引入云计算中普遍存在的问题,例如集群中的单点失效问题、服务质量问题、资源的有效利用问题和能耗问题等。本文分析电力云计算平台、云计算单点失效和云计算资源调度的国内外研究现状,首先结合电力系统业务发展需求和云计算最新发展,给出了一种基于开源Open Stack和Hadoop的电力云计算平台架构方案。然后,鉴于Hadoop存在主节点单点失效问题,给出一种对主控制节点双机热备以解决单点失效的方案。最后,通过分析电力云计算平台的资源调度问题,给出一种基于虚拟机动态迁移的资源调度策略。针对上述问题中的资源调度策略,本文详细分析了在虚拟机迁移过程中,通过基于平滑指数预测模型的双阈值策略进行热点确定,利用迁移效果和迁移速度相结合的方式选择虚拟机,在选择迁移目标阶段,本文采用基于退火思想的粒子群优化算法对目标主机进行搜索,在目标主机确定阶段利用轮盘赌思想实现迁移的长期优化效果。其中优化目标综合考虑服务质量、资源利用率和集群能耗三个方面。根据电力仿真计算的特点,利用Cloud Sim平台对电力仿真云计算平台进行虚拟机初始化放置和资源调度实验。结合本文提出的基于预测的双阈值确定热点、综合考虑迁移效果和迁移时间的虚拟机选择策略,将引入退火思想的粒子群长期优化算法、标准粒子群算法、无预测的贪心算法和无迁移的虚拟机顺序放置算法进行比较,通过实验结果对比验证了本文给出的优化粒子群算法结合资源调度策略在服务等级合约(SLA)、剩余资源利用率、平台能耗以及迁移次数方面均有明显优化效果。验证了本文提出的资源调度策略能够保证电力云计算平台高效稳定运行,可以为电力云计算平台的构建和资源优化提供了一种可行方案。