大数据背景下电力安全监察体系信息化

2023-11-23陶勇

大科技 2023年46期

陶勇

（四川明星电力股份有限公司，四川遂宁 629000）

0 引言

当前电力行业数字化转型的趋势和大数据技术的快速发展，以及电力安全监察面临的复杂多变的风险和挑战。本研究旨在探究大数据背景下电力安全监察体系信息化相关要点，总结其优势和挑战，分析关键要素和隐私保护问题。同时，本研究将提出推进电力行业安全发展的建议，为电力安全监察体系信息化的实际应用提供有价值的思路和建议。

1 大数据在电力安全监察中的应用

1.1 大数据技术概述

随着信息时代的到来，大数据技术成为各行各业的重要工具。大数据是指规模庞大、结构复杂并且需要高效处理的数据集合。它具有三个特征：数据量大、速度快和多样性。为了有效管理和利用这些海量数据，大数据技术应运而生。大数据技术包括数据获取、存储、处理、分析和应用等环节，其中包括数据挖掘、机器学习、人工智能等技术。

1.2 大数据在电力行业的应用现状

在电力行业，大数据技术已经得到广泛的应用。首先，大数据技术在电力生产中的应用正在发挥巨大作用。通过对电力生产过程中海量数据的采集和分析，可以提高电力设备的效率和可靠性，降低故障率，提升供电质量。其次，大数据也在电力供应链管理中起到重要作用。通过对供应链中各环节数据的采集和分析，可实现物资的精准供应、库存的优化管理，从而提高整个供应链的效率和灵活性[1]。此外，大数据技术还可以应用于电力市场的规划和管理，通过对市场需求和供应的数据进行分析，提供精准的市场预测和决策支持。综上所述，大数据技术在电力行业的应用已经取得了显著的成果，并且为电力行业的发展提供了强有力的支撑。

1.3 大数据在电力安全监察中的挑战

大数据在电力安全监察中的应用也面临一些挑战。首先，大数据的采集和处理需要庞大的计算和存储资源。电力系统中产生的数据量极大，需要具备高性能的计算和存储设备才能满足需求。其次，大数据的分析和建模需要具备专业的技术人员。电力安全监察部门需要招募和培养具有大数据分析能力的专业人才，以保证数据分析结果的准确性和可靠性。另外，大数据的使用涉及数据隐私和安全等问题，需要加强数据隐私保护和系统运维与安全方面的工作。

2 电力安全监察体系信息化的优势

2.1 实时监测与预警

信息化能够实现对电力系统的实时监测和预警。通过大数据技术，可以实时采集和处理电力系统中各项数据，如电力设备运行状态、电力供应负荷等。同时，通过建立电力系统的模型和算法，分析历史数据和实时数据，并进行预测和预警，预测系统运行情况是否正常，以及风险和异常事件会不会发生。一旦监测系统检测到可能的异常或风险信息，系统会自动发送预警信息给相应的管理人员，以便他们能够在出现问题前采取相应的措施[2]。

2.2 故障诊断与风险评估

电力系统中存在着多种可能性的故障和风险，为了减少这些风险，可以借助信息化技术实现故障诊断和风险评估。通过收集和分析电力系统中的相关数据，可以预测设备故障的发生，并对设备进行维护和保养。例如，如果监测到某个地区的电力负荷突然增加，那么系统就会检查该地区的电力设备是否能够承受这样的负载，以及有没有设备出现异常，从而防止因电力设备过载而导致设备故障。同时，还可以进行风险评估，定期对电力系统中可能出现的风险进行评估和处理，从而保证电力安全运营。

2.3 数据驱动的决策支持

信息技术可以提供电力安全监察所需的决策支持。通过分析和处理大量的历史数据和实时数据，可以得出各种有用的信息和结果，如电力设备性能、运行数据、负荷状况等，为管理人员提供可靠的信息基础。同时，数据采集和分析可以帮助管理人员快速发现问题和风险，并迅速做出决策。例如，某个地区的电力负荷突然增加，但该地区的电力设备却无法承载这样的负荷，那么电力管理人员可以根据数据分析结果，及时采取措施来保障电力供应[3]。

3 大数据背景下电力安全监察体系信息化的关键要素

3.1 数据采集与处理

数据采集与处理是构建电力安全监察信息化体系的重要环节。目前，电力系统中产生的海量数据主要包括设备状态、用电负荷、电网运行等多个方面。为了实现对这些数据的全面监测和分析，需要进行数据采集和处理。具体来说，数据采集包括传感器、监测装置等各种设备，对电力系统中各种数据进行实时获取；而数据处理则需要采用各种数据处理工具和算法，对采集到的数据进行结构化、标准化和清洗，以确保数据的准确性和一致性。

在进行数据采集和处理时，需要注意以下要点。

首先，需要提高数据采集和处理效率，提升数据的实时性和准确性。通过采用新技术、新设备和新工具，如物联网、云计算、人工智能等，可以实现对电力系统中各种数据的快速采集和处理，提高监测和分析效率。

其次，需要加强数据的标准化和共享。电力系统中存在大量非结构化、异构化的数据，需要进行标准化和统一格式处理，以便进行更加深入的数据分析和建模。同时，在数据共享方面，应建立有效的数据共享机制，促进相关部门之间的信息共享，并确保数据的安全性和保密性。

最后，需要注重数据隐私保护。随着数据采集和处理技术的不断提升，个人隐私和商业机密的泄露风险也在增加。因此，在数据采集和处理过程中，应加强对数据隐私的保护，确保数据的合法使用和存储安全。

3.2 数据分析与建模

数据分析与建模是电力安全监察信息化体系中另一个重要环节。在数据分析和建模环节中，主要包括对采集的数据进行分析和建模，用于预测故障和异常情况发生的可能性。具体来说，需要运用各种数据分析工具和算法，如数据挖掘、机器学习、深度学习等，对电力系统中的数据进行分析和挖掘，发现潜在故障和异常情况，预测故障的发生概率并采取相应的应对措施[4]。

在进行数据分析和建模时，需要注意以下几点。

首先，需要充分利用各种数据分析工具和算法，以提升数据分析和建模的准确性和可靠性。例如，可以利用决策树、朴素贝叶斯等经典算法，对电力系统中的数据进行分类和预测。

其次，需要建立完整的数据分析模型和体系。通过建立完善、科学的数据分析模型和体系，可以更好地理解电力系统中的数据、识别潜在的故障和异常情况，并进行精准预测和决策支持。

最后，需要加强数据质量管理。由于电力系统中存在大量复杂的数据结构和多源异构的数据，因此需要进行数据清洗和标准化，以提高数据的质量和一致性，从而促进数据分析和建模的准确性和有效性。

3.3 数据可视化与共享

数据可视化与共享是电力安全监察信息化体系中的另一个重要环节。通过数据可视化，可以将数据和分析结果以图形或其他形式呈现出来，帮助相关人员理解数据和发现异常情况。通过数据共享，相关部门之间可以共享采集到的数据，实现信息的互通和协作，提高监测和分析效率。

在进行数据可视化和共享时，需要注意以下3 点。

首先，需要选择合适的数据可视化工具和方式，以便相关人员能够更加直观地理解数据。例如，可以使用柱状图、饼图等图形形式，对数据进行可视化呈现。

其次，需要建立有效的数据共享机制。在电力安全监察中，不同部门之间需要共享数据和分析结果，以便实现更好的监测和分析。因此，需要建立有效的数据共享机制，并且确保数据的安全性和保密性。

最后，需要加强数据可视化与共享的培训和推广。对于一些技术较低的人员来说，数据可视化和共享可能会存在一定难度，因此需要加强培训和推广，提高相关人员的技术水平，从而更好地促进数据可视化和共享的实现。

4 大数据隐私保护与安全管理

随着大数据技术的不断发展和应用，大数据隐私保护与安全管理也日益成为人们关注的焦点。在大数据环境下，个人隐私和数据安全面临着前所未有的挑战。下面将从大数据隐私保护的挑战和数据安全管理的策略与措施两个方面进行阐述。

4.1 大数据隐私保护的挑战

在大数据环境下，隐私保护面临着以下挑战。

首先是数据量庞大和多样性。大数据背后蕴含着海量、多样的个人信息，包括个人身份、健康状况、经济状况等，这使得隐私保护的工作变得复杂和困难。

其次是数据处理的分布性和复杂性。大数据往往存在于分布式存储和计算环境中，跨机构、跨地域的数据交互和计算使得隐私泄露的风险进一步增大。

再次是数据共享与开放的需求。大数据应用的发展离不开数据的共享和开放，而开放共享数据会带来个人隐私泄露的风险。

最后是隐私保护法律法规的滞后性。当前，我国隐私保护法律法规仍然相对滞后，无法完全适应大数据环境下的个人隐私保护需求。

4.2 数据安全管理的策略

为了保护大数据的隐私和确保数据的安全，需要采取以下措施。

（1）制定完善的法律法规和政策措施。应加强隐私保护法律法规的制定与修订，明确隐私保护的基本原则和责任分工，并加大相关部门的监管和执法力度。

（2）加强数据主体的知情权和选择权。数据主体应具有清楚的信息，包括数据收集和处理的目的、方式、范围等，并有权选择是否提供个人信息以及如何使用自己的个人信息。

（3）加强数据收集和处理的合规性和安全性。数据收集机构和处理者应建立健全的数据管理制度和安全措施，明确数据收集和处理的权限和程序，并采取技术手段保障数据的安全性，如数据加密、权限控制等。

（4）加强数据共享和开放的管理。在数据共享和开放中，应加强数据的匿名化处理和去标识化操作，最大程度上保护个人隐私。同时，建立有效的数据使用协议和许可机制，明确数据使用者的权益和责任。

（5）加强大数据安全管理与监测。数据处理机构和相关部门应加强对大数据安全管理的监测和评估，定期进行数据安全风险评估和漏洞扫描，及时发现和修补安全漏洞。

5 推进电力行业安全发展的建议

5.1 加强数据共享与合作

在电力行业中，大量的数据积累和处理是必不可少的，但这些数据往往处于不同系统之间的隔离状态，使得数据无法进行有效利用。因此，加强数据共享与合作成为电力行业安全发展的重要支撑。

一方面，电力行业应建立完善的数据共享标准和机制，通过数据标准化、分类管理等方式，实现数据在不同系统之间的无障碍共享，并确保共享数据的精准性和及时性。另一方面，电力行业可以与其他领域开展合作，共享相关数据资源，深度挖掘数据信息，实现互惠互利的共赢局面，促进电力行业的安全发展。例如，与石油、天然气等能源领域开展跨行业合作，共同推进能源安全发展[5]。此外，电力行业应建立健全的数据治理体系，明确数据的来源、存储、传输、使用和销毁等方面的规范，加强对数据的监管和管理，保障数据的真实性和安全性。

5.2 人才培养与技术创新

电力行业是技术密集型行业，因此，人才培养和技术创新是推进电力行业安全发展的重要手段。当前，电力行业面临的主要问题在于缺乏专业人才和技术创新。

首先，电力行业需要通过制定相关政策、提高薪酬待遇和优化职业晋升机制等方式，吸引和培养更多的电力专业人才。另外，应注重与高校建立紧密联系，为学生提供有针对性的培训和实践机会，培养出更多优秀的电力人才。其次，电力行业需要不断创新，采用新技术提高电力设备的效率和安全性。例如，利用人工智能、大数据等技术，实现对电力系统的精准监测和预测，提高电力系统的管理水平。此外，电力行业还应加强对新技术的研发和创新，推动电力行业朝着更加安全、智能、绿色的方向发展。最后，为了推动电力行业的创新发展，电力企业可以搭建创新生态，建立开放的创新平台，吸引更多的创新人才和资源，推进电力行业的技术创新和发展。