云存储的快速发展有效地解决了大数据时代海量数据的存储问题。企业或用户为了减少资源开销、节约本地硬件资源,将数据转移到第三方云服务器存储。但是,介于第三方服务器可能存在恶意解析数据、挖掘数据信息,或者故意泄露信息等不完全可信的行为,数据拥有者最好将数据加密后再上传至云服务器,使数据以密文方式存储。同时在需要使用数据时,采用适当的方法,能够正确地检索出密文数据。换言之,需要一种技术,使之能达成在保证数据安全性的前提下,又能便于数据使用的目的。当前,可搜索加密技术正是解决上述问题的研究热点。本文以风力发电集控中心数据为研究对象,对由传感器发送的实时数据在网络网关处进行数据加密处理,加密后的数据上传到云服务器存储,在保证数据安全的前提下缓解本地存储压力,并可保证数据的实时流检索。文中分别针对结构化和非结构化数据的存储设计解决算法。针对非结构化数据存储,将可搜索加密模型中陷门的传输方式进行改进,有效地节约了时间成本,在此模型中通过构建实时搜索索引结构来优化传统可搜索加密算法中检索速度慢、更新文件时时间复杂度、空间复杂度太大的问题。实时搜索索引的存储结构结合了数组通过下标访问、检索速度快的优势、链表在资源允许的情况下,规模可以不断地增大或者减小、删除和添加效率高的优势。使得可以灵活地添加索引,实现了在密文状态下的实时更新及实时检索。针对结构化数据的存储,本文根据其数据特点改进加密算法,即对权限认证和海量数据存储分别采用不同的加密方式与云服务器交互。权限认证过程中,采取RSA非对称加密算法与HASH算法相结合的方式,数据拥有者将权限认证信息在明文状态下通过散列函数生成哈希值并通过私钥签名来为接受方提供校验信息,传输内容则运用非对称加密算法进行公钥加密,接受方使用私钥解密密文信息后再进行校验信息核对来保证权限信息万无一失。而海量数据的存储过程中,则采用SHA-256散列算法进行加密,与非对称加密方式相比检索效率更高,可有效地保证数据时效性及实时流查询,以此大大地提高了监控人员根据实时数据排查风机状况的效率,并有效地避免因数据延迟而带来的排查故障失误,减少设备损坏。