大数据的电力信息通信预警技术研究

大数据的电力信息通信预警技术研究

赵晓萌

国网山东省电力公司新泰市供电公司 山东 新泰 271200

摘要：随着科学技术的全面发展，电力成为生活生产的重要能源之一，如果没有电，几乎许多生产经营活动都无法正常有序地进行。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。而大数据时代的到来，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。

关键词：大数据；电力信息；通信预警技术；研究

1导言

在电网信息通信技术飞速发展的今天，信息系统的服务能力大幅提升，将其应用在信息通信预警方面，可以从根本上解决当前阶段存在的重点问题。作为电力系统通信的专用网络，对维持电力运输安全平稳运行上起到着至关重要的作用。建设电力信息通信预警系统，可以降低运维工作成本，提高工作效率。

2传统电力信息通信预警技术的不足

随着科学技术的飞速发展，电力信息通信预警技术水平也在不断提升，运维监测和管理系统日益完善。但是我们也逐渐意识到，传统的电力信息通信预警技术仍然存在很多不如人意之处。电力信息通信运营数据庞杂，类别广，分散强，传统网络系统在收集监控信息时存在诸多难题和不足。面对这些数量庞大、复杂又零散的信息时，电力信息通信安全防护人员很难对其进行迅速有效的系统性排查，也因此无法及时对运行故障进行处理，给电力信息通信安全工作的展开带来重重困难。

3电力信息通信预警技术的前景

大数据技术作为当今时代信息技术突飞猛迚的一个产物，其在甴力行业的应用成为未来収展的一个前景。近些年来甴力行业的収展也印证了这一点，甴网信息系统乊中的数据量大觃模的增加，而这些增加的数据则完全符合大数据的特点。因此，通迆大数据技术，极建分析模型，幵以此为基础来形成相应的预警机制成为了未来収展的必然趋势。在这中间大数据技术极架下的信息通信预警系统，彽彽能够斱便工作人员迅速获取相关信息。仍而使其能够及时収现潜在的危险，幵做到快速収现问题，快速解决问题，全面提高甴力运行的稳定性。由此可见，就甴力信息通信预警技术的前景来看，其在日后将得到较为广泛的应用，仍而为我国甴力行业的収展保驾护航。

4电力信息通信预警技术应用案例

为了有效规避风险，保证电力通信的稳定，有关人员借助大数据技术构建了预警系统。借助这一系统可以对重要参数进行设计，同时验证算法模型，实现对各功能的测试，不仅如此，在实际应用中，还可以对故障进行诊断并发出预警。以某电力企业为例，该企业通过电力信息通信预警系统实现了以下几个功能：第一，数据预处理。借助系统平台，对数据进行规范化处理，主要借助应用离群点算法和数据分类预测算法。第二，故障数据库。作为电力信息通信预警系统的核心，该项功能的实现直接关系到了系统的整体运行情况。利用故障数据库存储各类数据和案例，在处理故障、防范风险上发挥着重要作用。第三，数据测试。结合数据预处理中的信息对电力信息通信系统进行分析，找出其中的异常数据，进而展开深入挖掘，同时发出告警信号，并且展开一定的预防措施。在实际应用过程中，工作人员还建立了相应的监控系统，对预警系统进行了测试，从实际的测试效果上看，电力信息通信预警系统的可用性较强，在大数据技术的辅助下，可让运行效果和运行效率大幅度提高。从测试情况来看，当出现电压值异常时，故障数据库就会结合数据特点，逐步排查故障原因，从而选出最佳解决方案，在第一时间展开处理。

5大数据技术在电力信息通信预警方面的应用

5.1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。与传统的技术相比，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。

5.2关联分析

大数据电力信息通信预警技术可以迅捷地对极其庞大的数据流进行处理，对电力信息通信系统数据信息进行整合，然后进行相匹配的逻辑关联，从而对电力信息通信的数据信息进行全面分析和深度挖掘，研究和总结数据间的关系，全面了解电力信息通信各系统之间的运作经营情况。数据挖掘是基于各种算法，对数据进行分析计算，便于进一步的数据分析。对电力信息通信数据的关联分析，其实就是在电力信息通信网络的庞大规模运行和无数应用数据中，在项目集合中探索对象集合的频繁模式和关联，分析因果关系和相关性，通过此种方法进行对电力信息通信数据进行关联分析，并得出结论。

5.3状态评估

全面采集数据后，利用大数据电力信息通信预警技术，通过对各组数据关系的对比、关联和分析，多方位了解电力信息通信现状，对电力信息通信状态进行科学客观的评估，加强电力信息通信相关工作人员对当前电力信息通信安全指数的了解和把控。

5.4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。

5.5进一步完善电力信息通信预警系统

电力信息通信大数据框架的建立，有利于电力信息通信相关技术人员对采集到数据信息进行高效率、高质量的整理、分析和管理，从而建立更为完善的电力信息通信预警系统。建立大数据电力信息通信预警，有利于对电力信息通信风险的规避。如，大数据技术下的数据处理平台日益受到电力信息通信系统的青睐。如，大数据处理平台Hadoop在进行集群操作时方便快捷，增加差异节点后可共同计算，集群数量的减弱对其计算速度无影响。传统的系统数据处理存在的不足，被新技术有效弥补完善。在处理实时应用等方面，Hadoop存在着一定不足。

6结语

综上所述，近几年来，国家电网得到了全面的发展，电力系统不断变革，电力行业进入了快速发展阶段。电力信息通信系统作为电网建设中的关键，加强预警技术的应用，是促进国家电网安全稳定发展的关键。因此，要加强对电力通信风险的分析并且对相关数据进行全面处理，同时完善通信风险预测，加强把控。

参考文献

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