电力信息通信数据智能运维技术

电力信息通信数据智能运维技术

张乐

国网山西信通公司 山西 太原 030000

摘要：现当今，随着我国科技不断进步，我国的电力行业也得到了很大程度的发展。在取得这些重大的进步同时，电力信息通信相关的数据采集工作也得到了广泛的发展。为了更进一步地做好电力信息通信各方面的数据收集工作，该篇文章通过对当前阶段电力信息运维技术体系的发展形式及一些实际运用展开了讨论，为电力信息通信数据的技术开展及一些参考信息提供了相关研究说明，希望可以给相关的研究人员及相关的研究工作带来一些参考的必要信息。

关键词：电力信息通信；数据；智能运维技术

引言

针对当前阶段，如果想进一步完善数据运维工作在电力信息通讯上的应用，那么就必须通过采取一定措施来建立健全完善的电力信息通信系统，以此来达到电力企业在当前阶段发展的必然要求，促进企业经济效益的提升，提高在市场中的竞争力。同时，通过分析当前电力信息通信体系发展趋势以及要求，从而立足整体角度制定出更为有效的能动性措施，充分发挥电力通信系统运维能力，帮助电力企业优化资源配置及扩展业务范围。

1电力信息通信数据智能运维技术的特性

顾名思义，电力信息通信数据智能运维技术就是对电力系统中设备的运行和维护工作，以此为基础按照一定的要求实现电力的输入输出和转移。电力信息通信系统是特种形式之一，其中大型变电设备在我国属于特种设备。电力信息通信系统的部件一般很多，包括变电设备、信息处理设备、输电设备等等，其在运行过程中经常有复杂的电流电压变化，所以电力信息通信系统的数据收集工作显得尤为重要。电力行业的工作人员一般是通过这些数据来判断电力系统的运行状况。复杂的电流电压变化导致电力信息处理技术呈现多种特点。首先，电力信息通信系统中需要日常检修和维护的部件数量非常多，并且有的部件需要精确维修，保证部件的可靠性。其次电力信息通信系统在空载运行的时候对工作人员来讲具有很强的人工操作性，但是工作人员必须根据指令才能够操作设备，在无指令的情况下一般要全程关注系统的运行参数，极易使工作人员疲劳。然后电力信息通信系统中的设备极易出现故障，因为系统中部件数量太多，所以故障部件的排查和检修需要很长的时间。最后电力信息通信系统的运维工作专业性比较强，所以要求电力行业的相关从业者必须取得维修资格，并且在维修过程中表现出良好的专业知识功底。

2电力信息通信运维过程中存在的不足

在对电力信息通信运维期间所衍生出来的问题进行深度剖析以后，可以得知：对电力生产水平带来影响的因素通常与以下几个方面存在着息息相关的联系：（1）服务和保障功能处于不完整的状态，这样久而久之下去就会致使系统在实际运作期间缺少必要的资源支持，继而导致相关信息资源利用效果不理想；（2）站在客观的立场来讲，电力信息通信的交流形式有着较多的类型，这样就会在无形中给运维建设工作带来较大的阻碍，在总体上也加剧了运维系统的负荷水平；（3）电力信息通信系统的检测和电网处于互相分离的状态，这种连接不够恰当致使数据的综合分析缺少一定的权威性与可靠性，给电力信息通信系统带来诸多的安全隐患；（4）无论是针对电力信息通信运维工作水平来说，还是就其工作质量而言，均需要进行应有的提升。之所以这样说是由于相关信息通信系统的运维水平无法顺应时代的脚步，因此在无形中提高了电力信息系统的运维水平与运维难度系数。

3电力信息通信数据智能运维技术的提升方法

3.1加强数据分析之间的工作力度

在我们对一些实际的运维体系进行构建时，要时刻分析信息与监测数据的使用能力，确保它们的数据交互能够达到完全融合的程度。在实际的体系构建过程当中，我们要利用传感器的功能来合理设计数据监测结构，通过系统具有的分布性功能特点，对每一个运维系统在工作时的实时状态进行跟踪与控制，避免由于传感器的数量及质量问题而丢失了系统控制的信息流动状态。在当前的大数据时代背景下，由于数据种类及系统形式也在不断的发展，那么相应的电力信息通信工作人员应该结合这方面的数据优势，对电力企业生产的活动进行跟踪和分析，对各种监测数据之间的相互作用展开调查及应用分析，确保电力信息运维环境处于足够良好状态下，最终才能实现电力信息通信数据能够实施反馈的具体目标。

3.2建立科学合理的资源信息模式来提高运维模型的应用水平

相关人员在建立资源信息的时候，应当对以下几点予以高度重视：在对相关资源信息模型进行建立的过程中，相关人员需要在充分结合电力系信息通信系统具体状况的基础上来深度剖析其业务内容以及外在环境条件，这样可以建立起与之相匹配的数据信息模型，促使相关信息数据可以发挥出应有的价值，为日后开战类似工作提供重要的参考依据。与此同时，还应当在充分结合企业发展趋势的基础上对相关资源信息做好优化与升级工作，倘若在对模型进行处理期间发现某些不妥之处，那么一定要在最短的时间内采取行之有效的手段来解决这些问题；在深度剖析电力信息通信资源的过程中，还应当借助于各种手段进行妥善处理，只有这样才能从根本上促进其各方面应用水平的全面提升。除此之外，电力企业还应当结合其自身发展趋势对若干个设计模型进行详细比较，以此来促进其运维模型应用水平的全面提升。

3.3应用数据挖掘技术

有关企业在构建运维体系时，应注重数据的作用，加强数据分析、监测及处理，保证数据能作为运维工具提升工作质量。在当今时代，数据挖掘技术通过强大的“挖掘”能力被各行各业所认识，其在电力信息系统运维中也具备一定的应用性。应用该技术可以从以下两方面入手：一方面，加强数据监测。根据电力信息系统中运维的不同对象，应加强对不同对象的监测，观察数据。这样还能有效减少因为传感器故障而导致数据失察的问题，方便运维人员掌握数据的流动性。另一方面，加强数据跟踪。在当前时代背景下，企业面临的不再是单一的数据，而是更具全面性、数量庞大的数据。企业应利用数据的这些特点，将生产活动中的各类数据进行跟踪，从而保证运维工作的有效性，维持系统平稳运行。

结束语

伴随时代发展，科学技术不断得到提升，以此带给各行各业在技术层面的强有力支持。目前电力信息通信发展市场中，信息数据运维体系对于企业发展有及其重要意义，有效构建信息数据运维体系能够指导企业进一步发展，从根本上来提升企业面对激烈的市场竞争的自身优势，从而帮助企业真正实现持续发展的目标。为有效保证企业对于目前电力信息通信环境能够有更强的适应能力，电力企业就要针对当前发展现状以及趋势进行详细分析，针对当前电力信息运维技术在应用中存在的人为因素以及客观因素进行总结，采取相应解决措施，并且需要借助一些新型技术手段来建立健全运维体系。

参考文献

[1]王华,冯晓炜,郭芳琳.电力信息通信数据智能运维技术[J].电子世界,2017(11):176-177.

[2]蔡翔,李周,杨清萍,杨先杰.电力信息通信数据智能运维技术研究[J].通讯世界,2018,26(04):167-168.

[3]陈冰,岳刚毅,魏倩倩.电力信息通信数据智能运维技术分析[J].计算机产品与流通,2018(07):82.

[4]毋毅.面向通信智能管道运维体系的统一DPI网络流量大数据分析平台研究[J].信息与电脑(理论版),2017(18):159-160.