大数据处理技术下的电力通信网检修工作探讨

张俊楠

摘 要：随着我国网络信息技术的不断发展，电力通信网的规模也在不断扩大。与此同时，电力通信网的结构及生产管理等各环节的信息数据有着突飞猛进的发展趋势，其安全系数相较以往来说也有着显著的提高。面对这种形式，电力企业需要充分利用大数据处理技术来确保电力通信网的稳定及安全运行。本文主要就大数据处理技术下的电力通信网检修工作的方法进行有效探究。

关键词：大数据处理技术;电力通信网;检修工作

前言

隨着我国现代化进程的不断推进，我国的电力通信业务得到飞速发展。在新时代的背景下，对于电力通信网的安全可靠性方面提出了更高的要求，因此，必须做好电力通信网的检修工作。就目前情况来看，传统的数据分析法已经难以处理现阶段大范围的检修数据。由此可见，电力企业要想更加科学的管理电力通信网就必须立足于电力通信网的实际运行情况来充分利用大数据处理技术，这有利于降低电力通信网的运行成本，从而有助于电力通信网经济效益的提高。

一、大数据处理技术的简要介绍

在当今网络化信息时代，智能电网得到快速发展。而电网及其配套设施的运行数据也得到日益更新，要想智能电网得到有效发展，就必须充分利用大数据处理技术。但是就目前而言，电网大数据的研究主要集中在框架设计及应用探索这两个方面，面对这种情况，如何把大数据处理技术进行优化显得迫在眉睫。

二、电力通信网一般常见故障分析

1.通信电源蓄电池故障

一般来说，一旦蓄电池出现问题，那么电力通信电源也会随之出现问题。而且蓄电池发生故障的频率相对来说比较高。蓄电池一旦出现故障，会产生比较严重的后果。所有与之相关的设备都会运转不了，从而导致通信中断的现象[1]。

2.通信光缆故障

通信光缆发生故障是目前电力通信网中出现频率较高的情况，造成光缆故障主要原因有外破和老化。其中，外破主要是站外施工误碰运行光缆或排管造成，也有一部分是站内小动物啃咬造成。另一部分常见的光缆故障是因为设备运行时间较长从而引起老化，最终导致运行光缆衰耗加大，甚至直接断芯。面对这些情况时，相关运行人员需加强设备巡视和勘察，及时处理危险点。

3.高频开关电源故障

在电力通信网中，高频开关的电源故障也是时有发生的。导致该故障的主要原因大部分是因为电路板上的控制插件出现松动情况，从而导致了交流接触器不能正常进行吸合。

三、大数据处理技术下的电力通信网检修分析

1.大数据对电力通信网的初步处理

相关工作人员在处理电力通信网运行中的错误数据时需要根据具体的业务流程来操作，不要贸然去修改原始数据，相关工作人员需要秉持着客观的态度去做具体的数据分析，找到其中具体的原因。与此同时，相关人员在数据处理方面一定要注重数据期望属性规约，对电力通信检修的相关工作进行科学的选择。以此来实现数据挖掘，从而有利于促进电力通信网的数据分析更加准确[2]。

2.电力通信网的检修分析

2.1电力通信网检修工作程序

在对电力通信网检修工作进行分析时，电力企业需要充分利用大数据处理技术，从客观视角出发来对其运行中存在的检修状况进行分析，从而有助于电力企业可以更好的把握其检修结果。另外，在电信通信网的检修工作量方面，可以按时间来分析其波动状态。具体来说就是按年、月、周作为衡量点，来发现电力通信设备在检修方面的一些特定的规律性。对于电力企业来说，其可以有效通过各个不同阶段的检修情况来对电信网检修工作进行科学合理的调整，而且在用电高峰时期可以适当的调整检修次数，这有利于电力通信网检修工作的顺利进行。由此可见，在通信网检修中合理运用大数据处理技术，可以对其运行过程中产生的大量信息数据进行更为科学的处理，从而有利于发挥其多样性的特点。

2.2检修对电力通信业务的影响

在对电力通信网进行检修的过程中，其相关业务其实也会受到一定程度的影响。一般来说，检修电力通信电源所花费的时间会相对来说较少，主要是由于目前的通信电源有着双重化配置，这意味着在检修过程中，如果一边电源业务不能正常运转时，就可以直接切换成其他设备上来继续进行供电作用。另外，电力企业在对光缆进行检修前，必须要派专业人员来对其进行科学的调整，从而来保证其业务转移的合理性。

3.电力通信网检修耗时统计

电力企业还可以充分利用大数据处理技术来统计对电力通信网检修所需时间。这可以让相关人员跟据检修所需时间来相应对检修方案进行调整，从而有利于检修工作更加科学及合理性。一般来讲，电力通信网中其电源检修是花费时间最长的，究其原因，主要是由于用于通信的电池在充放电试验过程中需要的时间相对来说较长。然而，就有关数据表示，数据网设备检修其耗时时间相对少很多。这是因为该设备的检修工作主要是以网管远程配置为主，所以其检修效率相对来说较高。由此可见，大数据处理技术对于电力通信网的检修有着举足轻重的作用[3]。

4.大数据处理技术下电力通信网的性能分析

就电力通信网检修工作细节方面来看，相关工作人员正确掌握其挖掘算法，其主要涵盖了两个不同的过程：一个是链接过程，另外一个是剪枝过程。在进行电力通信网的检修过程中可充分利用大数据处理技术，以分布式计算系统技术有效融入其中，跟其计算特征相结合，这可以有效加快算法的速度。在这一系列的过程中，相关人员可以充分利用大数据处理技术中的分布式计算系统库来对其原因及结果进行更加科学合理的划分。通过以上流程可以让相关中作人员从中获取所需数据信息。

结论

众所周知，随着我国网络信息技术的发展，电力通信网的覆盖范围逐渐扩大。对于相关工作人员来说，其所要面临的电信通信网中的检修问题也就随之增多。而利用大数据处理技术对电信通信网进行检修可以充分提高检修效率，从而有助于电力企业的良性发展。

参考文献：

[1]颜立红，朱磊.大数据处理技术下的电力通信网检修工作探讨[J].中国新通信，2018，20（17）：19.

[2]解鹏，李亚平，张志军.基于复杂网络理论的电力通信网检修策略分析[J].计算机与网络，2020，46（24）：58-61.

[3]杨志敏，吴斌，舒然.基于大数据处理技术的电力通信网检修工作分析方法[J].