摘要：隨著科學技術的全面發展,電力成為生活生產的重要能源之一,如果沒有電,幾乎許多生產經營活動都無法正常有序地進行。電力信息通信網是專門應用于電力系統的網絡,也是支撐電力系統生產平穩運營的重要支柱。而大數據時代的到來,為電力信息通信預警技術的提升帶來了更多技術支持和眾多可能。

　　關鍵詞：大數據;電力信息通信;預警技術

　　1電力信息通信預警意義

　　電力信息通信網是相應電力系統使用的特定網絡，是支撐電力系統正常運行的支柱之一。通過保證電力信息通信網的穩定運行，可以在一定程度上為電力系統的正常運行提供良好保證。一般情況下，在電力信息通信行業中，往往容易出現設備故障，或存在某種運行風險。總體上來說，此種風險的發生能夠對相應設備等均產生不同程度的影響，直接關系到整個電網的運行情況。

　　一旦電網系統中的部分設備系統受到侵害，則會大大降低其數據采集、監測等性能。現階段內，我國電力信息通信技術快速發展，尤其是在市場經濟不斷發展的背景下，構建了多個管理系統。但從某種意義上來講，在電力信息通信網的運行過程中，仍存在著明顯問題。例如，相應網絡系統對監控告警信息進行收集時，分散性較強，進而致使在實際運行階段內，工作人員無法對其中存在的問題進行有效查找，很難利用系統基礎框架等實現對運行故障的及時處理，為業務的順利開展帶來嚴重的不良影響。隨著科學技術的快速發展，大數據時代已經到來。

　　基于此，大數據技術逐漸走入公眾視野，并得到了廣泛應用。此技術作為新時代下的一種新型技術與構架，可以通過較為經濟的方式對各類技術進行高速捕捉，進而從相應技術中提取應用價值。

　　2電力信息通信預警技術具體架構

　　2.1電力通信風險剖析

　　電力通信系統近幾年來得到了全面的發展建設,數據化水平不斷提高,因此產生了很多數據處理解決方案,最為突出的是HADOOP和SPARK這兩個平臺。其中前者可以支持大規模的集群操作,可有效解決歷史數據中存在的問題,在短時間內完成對海量數據的分析,后者則是可以進行實時運算,利用流式處理和內存并行計算的方式,對實時性數據進行分析。可以說,二者相互補充,綜合應用效果最優。

　　從目前設計的電力信息通信預警技術平臺來看,大部分都采用了綜合性的架構方式來進行綜合性分析。在實際應用過程中,利用兩個平臺分別對舊有數據和實時性數據進行分析,在風險發生的第一時間把控問題,管理人員也能更加從容的面對突發情況。值得一提的是,兩個平臺的集群操控特點非常突出,可以實現海量數據的精確計算,而且隨著數量的減少,計算速度也會隨之提升,是電力信息通信預警系統中必不可少的存在。

　　2.2數據采集

　　所謂數據采集,就是指獲取數據,利用多種數據庫,存儲不同來源的數據。傳統的數據采集一般數據來源和結構比較單一,數據量也十分有限。而大數據在進行數據采集時,獲取數據的來源比較廣泛,數據類型更加豐富,數據數量更加龐大。與傳統的技術相比,大數據技術的優點之一是可以在一定時間內,迅速而便捷地對數據集進行獲取、管理和處理工作,并且獲取的數據集往往具有規模大、種類格式多樣、來源廣、質量高等特點。

　　同時,因為采集的數據種類和數量龐雜,也不可避免地具有價值密度低的特點,這種情況下,大數據技術利用自身的技術優勢,對采集到的數據進行合理整合,便于使用者獲取自己想要的信息。完成隨著大數據時代的到來,電力信息通信網絡增加了設備種類和數量,并得以利用大數據技術進一步完善系統架構。系統數據的大數據特點日益凸顯。利用大數據電力信息通信預警技術,電力信息通信相關技術人員可以迅速、及時采集全部所需的數據信息,提高工作效率。

　　2.3建立科學合理的資源信息模式來提高運維模型的應用水平

　　相關人員在建立資源信息的時候，應當對以下幾點予以高度重視：在對相關資源信息模型進行建立的過程中，相關人員需要在充分結合電力系信息通信系統具體狀況的基礎上來深度剖析其業務內容以及外在環境條件，這樣可以建立起與之相匹配的數據信息模型，促使相關信息數據可以發揮出應有的價值，為日后開戰類似工作提供重要的參考依據。

　　與此同時，還應當在充分結合企業發展趨勢的基礎上對相關資源信息做好優化與升級工作，倘若在對模型進行處理期間發現某些不妥之處，那么一定要在最短的時間內采取行之有效的手段來解決這些問題;在深度剖析電力信息通信資源的過程中，還應當借助于各種手段進行妥善處理，只有這樣才能從根本上促進其各方面應用水平的全面提升。除此之外，電力企業還應當結合其自身發展趨勢對若干個設計模型進行詳細比較，以此來促進其運維模型應用水平的全面提升。

　　2.4通信風險預警

　　以Hadoop及Spark為例，該類大數據處理平臺在近年來逐漸受到更廣泛的應用，發展速度較快。其中Hadoop可以進行大規模集群操作，具有較強的便捷性，同時可增設不同數量的節點共同計算。且其計算速度并不會受到集群數量的減弱影響，相反，計算速度與集群數量呈正相關關系，以此有效彌補了傳統系統處理數據中存在的不足。但相對而言，Hadoop在處理實時應用方面存在明顯的劣勢。

　　而Spark作為一種通用并行計算框架，其產生與改進是以Hadoop為基礎的，主要應用內存并行計算方式及流式處理技術，具備較好的實時處理性能。電力信息通信預警技術的應用過程中，相關技術人員通過構建電力信息通信大數據處理框架，對各類信息數據進行有效收集、整合、分析、管理。對應的日志收集板塊主要負責收集來自各個系統的數據，包括網絡日志、防火墻日志等。利用Hive技術創建業務分析模型，以此保證日志的多維度查詢。

　　2.5進一步完善電力信息通信預警系統

　　電力信息通信大數據框架的建立,有利于電力信息通信相關技術人員對采集到數據信息進行高效率、高質量的整理、分析和管理,從而建立更為完善的電力信息通信預警系統。建立大數據電力信息通信預警,有利于對電力信息通信風險的規避。如,大數據技術下的數據處理平臺日益受到電力信息通信系統的青睞。如,大數據處理平臺Hadoop在進行集群操作時方便快捷,增加差異節點后可共同計算,集群數量的減弱對其計算速度無影響。傳統的系統數據處理存在的不足,被新技術有效彌補完善。在處理實時應用等方面,Hadoop存在著一定不足。

　　2.6電力通信數據處理

　　對于電力信息通信預警系統而言數據的處理非常重要,在確定了具體架構后,還要借助大數據技術建立完善的技術模板。結合大數據現有技術來看,可以將SOA作為架構模板,并且利用Java技術作為服務端口,配合B/S技術開發出來的客戶端平臺,打造出立體化的電力信息通信預警系統。一般情況下,可以將預警系統劃分為接口模塊、采集模塊、數據挖掘、分析模塊、預警生成模塊。

　　五個模塊互為支撐,讓電力信息通信預警系統的工作得到精準落實,不僅可以實現風險預警,還能夠讓電力系統中的各類信息得到收集,管理人員可以更好的樹立電力系統中的各類數據。在完善軟件層面布置、強化數據處理功能的基礎上,還需要對硬件層面進行布置,從而加強對電力系統的二次安全防護。在大數據的電力信息通信預警技術全面落實的基礎上,結合電力系統的基本運行原則和相關標準,落實硬件防護隔離裝置,提高風險預警系統的安全性,保證系統可以穩定運行,及時采集數據,挖掘數據。

　　電力工程師論文范例：智能電網時代電力信息通信技術的運用

　　結論

　　綜上所述,近幾年來,國家電網得到了全面的發展,電力系統不斷變革,電力行業進入了快速發展階段。電力信息通信系統作為電網建設中的關鍵,加強預警技術的應用,是促進國家電網安全穩定發展的關鍵。因此,要加強對電力通信風險的分析并且對相關數據進行全面處理,同時完善通信風險預測,加強把控。

　　參考文獻：

　　[1]江浩,鄧翔,黃斌,等.有關大數據的電力信息通信預警技術分析[J].網絡安全技術與應用,2020(01):112-113.

　　[2]劉歡.芻議大數據的電力信息通信預警技術[J].低碳世界,2019,9(12):87-88.

　　作者：張貴洋