基于大数据的电力信息通信预警技术分析

张文龙 朱成龙

摘 要：随着我国科技的不断进步，电力通信技术在众多电力企业中逐渐被广泛应用，但由于技术不够完善，也存在着诸多问题，数据采集不准确，通信预警不准确等这些问题，导致电力信息通信系统无法稳定、安全的运行。基于此，本文将电力通信技术和大数据技术的技术要点进行详细介绍，为相关电力技术人员提供参考，也为电力系统安全稳定运行提供有力的支撑。

关键词：大数据;电力信息通信预警;技术分析

引言：在电力行业迅猛发展的今天，电力信息通信技术对电力企业的信息网络和管理信息系统的运行维护起到了至关重要的作用。如何提升电力信息通信的准确性和安全性，成为了电力企业技术人员主要研究的课题。因此，将大数据技术运用到电力信息通信中，不仅可以降低运营维护的成本，也提升了电力企业技术人员的工作效率。

1电力信息通信预警的重要性

电力通信是保证电力系统安全稳定运行的通讯网络，它是电力系统安全稳定运行的三大支柱之一，是确保电网安全的重要组成部分，一旦发生故障，不仅会影响数据采集的准确性，还会直接影响电力系统的稳定运行。目前，随着我国电力信息通信技术发展，由于技术水平有限，在实际运行过程中仍然存在着许多问题，预警信息采集不及时，准确度不高等问题的出现，使得技术人员无法第一时间准确地做好预警判断。随着电力系统中数据量不断增加，传统的数据处理模式已经无法满足日常工作需求。而将大数据技术应用到电力通信技术中，不仅会对数据进行实时监测分析，还会对系统中存在的故障进行提前预警，做到及时发现风险，及时解决。所以，电力信息通信预警系统的建立，将会极大地降低突发故障情况的发生。

2大数据技术在国内外发展的现状

大数据技术作为一种新兴数据处理技术，为世界科技发展带来新机遇。将大数据技术融入到各行各业中，对世界各国科技革新产生非常重要的意义。美国、欧盟、日本等国家先后将大数据技术融入到国家战略中，不仅投入大量的资金，并且联合企业进行大数据技术的研究开发。谷歌等大型企业为了发现潜在的风险，将大数据技术应用到互联网上，通过研究和监测，成功发现病原的传播途径。目前，我国在大数据技术以及信息通信技术的应用起步与国外发达国家相比起步较晚，对于处理系统中存在的海量数据，仍然存在这很多缺陷。但近年来，随着科技不断进步，我国科技企业在电力信息通信技术上有了很大的突破，能够对数据进行准确采集，但是在预警监测水平上有待提升，需要不断加强技术水平，进行系统完善[1]。

3大数据背景下的电力信息通信预警技术分析

3.1数据采集

数据采集指的是完成系统自身以及用户对数据收集的需求，获取多种数据，并存储不同来源的数据。而随着数据量的不断增大，传统形式数据采集方式的弊端正在逐渐显现出来，不仅采集形式单一，而且存储、分析、管理数据的能力也较为局限。这样的数据采集方式已经无法满足日常的数据处理需求。所以，将大数据技术融入到数据采集中，不仅能够扩大数据量，丰富数据类型，还能够扩大数据来源。与传统数据采集方式相比，大数据技术可以在短时间内快速采集、分析、处理数据，并且对数据进行整合，使用户能夠准确地获取信息。电力行业的数据来源主要来自输电、配电等方面，将大数据技术融入到电力信息通信预警技术中，可以对电力系统中运行的数据进行实时监测，不仅为电力系统的稳定性提供保障，而且可以提前对即将发生的风险进行预测，保证系统的安全运行。

3.2关联分析

在大数据技术中，关联分析是一个非常重要的数据挖掘方式，又叫关联挖掘。它可以在庞大的数据信息中，快速地找到各个数据之间的不同关系，并对数据信息进行分析。在数据分析的同时，创建出关联规则，关联规则指的是可以从一个数据项推导出其他数据项的出现，而在电力信息通信预警技术中，大数据的关联分析能够通过关联分析，在海量数据中迅速挖掘出有用的预警信息，帮助工作人员快速、准确地了解电力系统各个子系统的运作情况，分析关联性，挖掘频繁项集，从而提高工作效率[2]。

3.3状态评估

有效的状态评估在电力信息通信预警技术中起到至关重要的作用，传统的数据评估是阶段性的，针对不同时期的数据状态进行评估，容易造成误差，引起判断错误。大数据技术的有效状态评估是在数据采集工作结束后，通过对比分析、关联挖掘，充分了解电力信息通信系统的使用情况，对其状态进行有效地评估，将相关数据作为评定状态的指数的标准，为电力信息通信预警技术工作顺利开展奠定了坚实的基础。

3.4趋势预测

对电力信息通信系统进行趋势预测，能够快速地发现系统的风险问题，并及时进行处理，这是电力系统重要预警手段。利用实时处理数据、实时关联挖掘以及状态评估等先进的技术，对电力信息通信系统运行的数据进行整合分析，建立数据关联模型，对电力信息通信系统中的风险问题进行及时的感知，发出预警信号，并及时处理，帮助技术人员在最短的时间内完成预警工作，保障电力信息通信系统的稳定运行。

3.5完善系统

安全可靠的电力信息通信预警技术是电力系统正常运转的保障，因此，进一步完善电力信息通信预警系统更是提高数据收集，加强分析整理能力的关键。针对系统出现的设计漏洞、老化等问题，不断加强研发力度，同时吸收同行业的先进经验，不断完善系统功能，完成系统更新迭代工作，保证电力信息通信预警系统的各个子系统之间能够协调配合，从而确保电力系统的稳定性和安全性。根据电力信息通信预警系统运行时产生的问题进行详细研究，不断完善系统的功能，确保系统的合理性和科学性。另外，应不断提高电力信息通信预警系统管理力度，加强人员的技术的培养，优化内控管理，确保每一项工作都落到实处。

3.6数据处理

数据处理是大数据技术应用中最为重要的一个环节，按照处理环节可分为数据采集、数据清理、数据存储及管理、数据展示、数据分析以及实际应用。每一个环节都会对大数据技术的实际应用产生非常重要的影响。SOA服务模型架构是基于大数据技术的一种对象模型，也是一种架构模板。许多电力企业为了更好地将SOA模板应用到电力信息通信技术的应用中，将JAVA作为服务端口的主要技术，因为JAVA技术在各行业的大数据技术应用中，其安全性高，稳定性强，在数据处理和控制数据算法中，成为大数据技术中数据处理技术的首选。随着信息技术的发展，以B/S为模型的技术在电力信息通信预警系统占据了主要的地位，同时，B/S技术也成为实现电力信息通信系统功能提供了有力的支撑[3]。

按照功能划分，电力信息通信预警系统可以分为数据接口、数据采集、数据挖掘、数据分析以及预警。为了能够确保预警系统的正常工作，做好电力系统的实时监测，应在基于大数据技术之上，不断完善系统功能模块，帮助工作人员在最短的时间内完成风险预警，清除问题。另外，为了提高硬件系统的安全性，应在确保电力系统正常运行的基础上，采取必要的安全防护隔离措施，使用隔离装置，遵守国家相关标准，确保预警工作顺利开展。

结语：

在大数据时代的背景下，我国电力行业发展得如火如荼，为了确保电力系统稳定的运行，满足海量数据的日常处理，技术人员应不断加强电力信息通信预警技术的学习，将国外先进经验融入到日常管理工作中，通过使用大数据技术，对电力系统出现的风险进行及时预警，准确地对电力系统中的数据进行分析整合处理，为我国电力通信预警技术的发展做出应有的努力。

参考文献：

[1]周婧.大数据的电力信息通信预警技术研究[J].中国新通信，2020，22（20）：37-38.

[2]俞浩，钱建平.大数据的电力信息通信预警技术[J].中国新通信，2020，22（21）：23-24.

[3]朱兵，张勇，唐波，等.基于大数据的电力信息通信预警技术探索[J].电子世界，2019（16）：199-200.