大数据的电力信息通信预警技术研究

大数据的电力信息通信预警技术研究

陈筱陆，张婷，吕艺

国网山东省电力公司临沂供电公司，山东省临沂市 276000

摘要：随着科学技术的全面发展，电力成为生活生产的重要能源之一，如果没有电，几乎许多生产经营活动都无法正常有序地进行。电力信息通信网是专门应用于电力系统的网络，也是支撑电力系统生产平稳运营的重要支柱。而大数据时代的到来，为电力信息通信预警技术的提升带来了更多技术支持和众多可能。

关键词：大数据；电力信息通信；预警技术

引言

最近几年的时间里，我国在经济与科学技术的发展上，取得了举世瞩目的成绩，而经济与科学两个斱面的齐失幵进，很大程度上也推动了我国电网建设。但在这样高速的发展背景之下，相关电网设备很容易受到自然环境等因素的影响，因此，将电网预警系统同大数据技术进行更好融合，继而有效提高电网的稳定性以及预警能力。

1电力信息通信预警的意义

电力信息通信网络是电力系统在正常运行过程中所使用的特定网络，也是现阶段电力系统能够长久保持正常运行状态的重要支柱之一，正是因为电力信息通信预警系统的存在，使得整个电力系统在实际运行的过程中，各部分之间能够保持密切的联系，能够使整个系统处于正常运行的状态中。当前，在很多电力企业中，对电力信息通信预警技术并没有足够的重视，故障排查工作大多仍然是依靠人工来完成，这就在一定程度上导致故障排查工作的精确度存在着非常大的问题，同时也很难利用现有的构架来完成故障的排查和处理。近些年来，随着大数据时代的到来，电力信息通信网络架构已经逐渐趋于成熟，各种电力设备的种类和数量也在不断地增加，大数据的特点也在逐渐的凸显出来，因此在保证电力信息通信系统正常运行方面也有着更多的可能。在大数据基础上研究出的电力信息通信预警技术，能够对通信风险的隐患有着非常全面的感知，能够及时发现电力信息通信网络中存在的潜在隐患，这样就能够及时剔除隐患，尽可能保证电力系统运行过程的流畅，同时还能够在一定程度上使得整个电力信息通信系统的稳定性和安全性得到提高。

2传统电力信息通信预警技术的不足

随着科学技术的飞速发展，电力信息通信预警技术水平也在不断提升，运维监测和管理系统日益完善。但是我们也逐渐意识到，传统的电力信息通信预警技术仍然存在很多不如人意之处。电力信息通信运营数据庞杂，类别广，分散强，传统网络系统在收集监控信息时存在诸多难题和不足。面对这些数量庞大、复杂又零散的信息时，电力信息通信安全防护人员很难对其进行迅速有效的系统性排查，也因此无法及时对运行故障进行处理，给电力信息通信安全工作的展开带来重重困难。

3大数据的电力信息通信预警技术

3.1通信风险剖析

电力通信系统近几年来得到了全面的发展建设，数据化水平不断提高，因此产生了很多数据处理解决方案，最为突出的是HADOOP和SPARK这两个平台。其中前者可以支持大规模的集群操作，可有效解决历史数据中存在的问题，在短时间内完成对海量数据的分析，后者则是可以进行实时运算，利用流式处理和内存并行计算的方式，对实时性数据进行分析。可以说，二者相互补充，综合应用效果最优。从目前设计的电力信息通信预警技术平台来看，大部分都采用了综合性的架构方式来进行综合性分析。在实际应用过程中，利用两个平台分别对旧有数据和实时性数据进行分析，在风险发生的第一时间把控问题，管理人员也能更加从容的面对突发情况。值得一提的是，两个平台的集群操控特点非常突出，可以实现海量数据的精确计算，而且随着数量的减少，计算速度也会随之提升，是电力信息通信预警系统中必不可少的存在。

3.2数据采集

所谓数据采集，就是指获取数据，利用多种数据库，存储不同来源的数据。传统的数据采集一般数据来源和结构比较单一，数据量也十分有限。而大数据在进行数据采集时，获取数据的来源比较广泛，数据类型更加丰富，数据数量更加庞大。与传统的技术相比，大数据技术的优点之一是可以在一定时间内，迅速而便捷地对数据集进行获取、管理和处理工作，并且获取的数据集往往具有规模大、种类格式多样、来源广、质量高等特点。同时，因为采集的数据种类和数量庞杂，也不可避免地具有价值密度低的特点，这种情况下，大数据技术利用自身的技术优势，对采集到的数据进行合理整合，便于使用者获取自己想要的信息。完成随着大数据时代的到来，电力信息通信网络增加了设备种类和数量，并得以利用大数据技术进一步完善系统架构。系统数据的大数据特点日益凸显。利用大数据电力信息通信预警技术，电力信息通信相关技术人员可以迅速、及时采集全部所需的数据信息，提高工作效率。

3.3通信风险预警

在现阶段电力企业电力信息通信预警技术的应用过程中，技术人员首先要做的就是构架一个关于电力信息通信大数据处理的基本框架，该框架的构建对预警的精确度以及作业质量都有着非常重要的作用和意义。在基本框架建立之后，就能够对各种数据信息进行收集整理、分析，框架中对应收集的日志板块其主要工作职责就是对来自电力系统中各个子系统数据的收集，其中常见的有网络日志以及防火墙日志等。通常情况下，需要利用Hive技术来创建各种分析模型，这样就能够保证日志的多维度查询，之后就能够根据数据的具体分类表情况，对现有的日志进行合理的分析。在整个数据分析工作开展的过程中，主要就是依托大数据技术处理手段，在该技术应用的基础上对相应的数据进行更加深入的挖掘，通过这样一系列的数据处理措施以及架构的建立，就能够在一定程度上保证电力信息通信系统在遇到故障时，能够实现自动预警，使电力系统运行的安全性能够得到全面的提升。

3.4关联分析

大数据电力信息通信预警技术可以迅捷地对极其庞大的数据流进行处理，对电力信息通信系统数据信息进行整合，然后进行相匹配的逻辑关联，从而对电力信息通信的数据信息进行全面分析和深度挖掘，研究和总结数据间的关系，全面了解电力信息通信各系统之间的运作经营情况。数据挖掘是基于各种算法，对数据进行分析计算，便于进一步的数据分析。对电力信息通信数据的关联分析，其实就是在电力信息通信网络的庞大规模运行和无数应用数据中，在项目集合中探索对象集合的频繁模式和关联，分析因果关系和相关性，通过此种方法进行对电力信息通信数据进行关联分析，并得出结论。

4大数据电力信息通信预警技术优化措施

电力信息通信预警系统以及相关的预警技术，是电力系统能够稳定运行的重要保证，在大数据的基础上加强对预警技术的研究是时代发展的趋势，因此为了更好地适应电力企业的发展需求，我们要能够加强大数据与预警技术的研究力度，可以利用数据本身的变化情况以及外部需求因素的影响规律来进行深入的分析和研究，这样就能够对故障原因进行更加详细的发内心。趋势预测也是预警技术应用中一个非常重要的内容，也是需要在大数据的基础上进一步开展，但是由于信息通信网络具有一定的不确定性，因此通常情况下，预测工作需要在特定的条件下才能够开展。

结语

综上所述，近几年来，电力行业进入了快速发展阶段。电力信息通信系统作为电网建设中的关键，加强预警技术的应用，是促进国家电网安全稳定发展的关键。因此，要加强对电力通信风险的分析并且对相关数据进行全面处理，同时完善通信风险预测，加强把控。

参考文献

[1]江浩,邓翔,刘泽宇.有关大数据的电力信息通信预警技术分析[J].网络安全技术与应用,2020(01):112-113.

[2]刘欢.刍议大数据的电力信息通信预警技术[J].低碳世界,2019,9(12):87-88.