大数据的电力信息通信预警技术研究

孟瑞龙

摘要：本文主要针对大数据的电力信息通信预警技术展开研究，在简单了解电力信息通信预警的意义的基础上，详细分析风险预警的具体架构。

关键词：电力系统;大数据;电力信息通信预警技术;分析

引言

随着科学技术的全面发展，電力成为生活生产的重要能源之一。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。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。

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电力信息通信预警技术具体架构

2.1电力通信风险剖析

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。

2.2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。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。

2.3基于大数据的相关数据处理

以大数据分析为基础的总体功能架构，在技术层面来看，可以更好地应用SOA的架构模板，在服务的端口方面则可将Java技术当做首选，而在客户端的开发上，B/S技术则可以为预警系统提供必要的支撑。在功能的划分上，预警系统应该五大模块构成，即由接口模块、采集模块、数据挖掘、分析模块、预警生成模块五大模块构成。以这五大模块作为有效支撑，能够更好有助于信息预警系统在每一个环节进行精准的工作。幵且，完备的功能模块还能够更好的盘点梳理电力运行设备的资产以及地理情况，帮助预警管理人员能够切实地了解电力的各类信息，从而使得管理人员能够以此为基础做好相关数据、设备的统计工作。并且，五大功能模块的完善还有助于管理人员能够在电网出现问题的第一时间做出判断，并根据判断做出预警信息的发布。最后就是硬件层面的布置，以点力系统的事次安全防护为根本出发点，大数据基础下的点力信息通信预警技术，必须要遵循电力系统运行的基本原则。因此，在硬件层面应该对预警系统安装必要的防护隔离装置来提升其的安全系数。这里需单独指出的是，预警系统在运行的过程中，还应该遵循相应的标准，从而避免操作失误所导致的意外损失。只有在这样的基础上，才能使得预警系统能够以稳定的状态，继而保证数据的采集、挖掘以及预警等相关工作。

2.4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。

2.5趋势预测

大数据电力信息通信预警技术的一个重要优点在于可以利用大数据技术、实时数据流处理技术、关联分析挖掘技术和状态评估技术等，将相关技术进行整合，建立分析模型，科学有效地全面感知信息通信风险态势，对电力信息通信的安全问题进行趋势预测，及时发现和剔除潜在的风险，保障电力信息通信流畅、高效、有效地运行，提高电力信息通信的稳定性和安全指数。运用ARIMA、STL等方法建模以进行趋势预测，是大数据电力信息通信预警技术的经常性应用，它是通过对电力信息通信的资源指标进行趋势分析，判断资源是否即将触发预警条件。

结束语

充分利用大数据技术，对电力信息通信系统所常用的状态、运行、故障灯数据进行便捷采集、实时处理，通过关联分析，对电力信息通信系统进行科学客观的评估和预测，有效加强了解和掌控，完善电力信息通信预警技术，对电力信息通信系统而言意义重大。

参考文献

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