随着电网的高速发展，电网调度系统需要处理的数据规模越来越大，对实时性要求愈来愈高，导致服务器的负荷越来越高，因此传统的主/备机模式很难适应将来的运行要求。云计算作为一种新兴的网络服务方式，可以高效地管理计算资源，提供强大的分布式计算能力，在降低服务器性能要求的同时提高处理能力。本文研究如何利用云计算的分布式并行计算技术和资源管理技术来提高电网实时监控应用的处理速度和效率，降低服务器的负载。　　首先，结合电网实时监控的性能需求，设计了实时监控分布式处理框架。该框架采用层次结构，自底向上依次是基础设施层、资源层、实时监控应用层。三层之间相互独立，下层向上层提供功能调用接口，可以灵活地对框架进行改进和扩展。同时对各层模块进行了详细设计，资源层负责基础设施层的物理节点信息、负载的统计，提供包括资源管理、任务调度、节点容错和实时库同步四大功能，并为应用层提供了调用接口;应用层实现实时监控的应用，包括公式计算和遥测处理等。在深入研究MapReduce和Dryad分布式编程框架处理过程的前提下，针对公式计算和遥测处理的自身特点，提出了设计方案和与其相适应的并行式计算模型。　　其次，对各个功能进行了初步实现。通过采用延时发送机制提高实时库的同步效率，在公式计算中引入图论算法，将公式计算的过程转化为有向无环图的操作。　　最后，对所设计的模块和算法进行了全面的测试和对比。测试结果表明，本文所设计的实时监控处理框架与分布式处理算法能够满足实时监控的处理需求，达到了预期的目的。