分析大数据电力信息通信预警技术

分析大数据电力信息通信预警技术

栗璞 1张瑞洋 2

1.国网山东省电力公司临邑县供电公司 山东德州 251500

2.国网山东省电力公司齐河县供电公司 山东德州 251100

摘要：近些年来伴随着信息技术的高速发展，信息技术的成果也开始广泛应用于各行各业，包括电力行业。在这样的背景下，电力信息通信技术的重要性开始愈发重要。因此，在发展过程中，应保证大数据分析技术同电网安全自身的预警需求之间有机的结合，从而进一步保证电网调度的稳定，成为重中之重。正是在这样的情况下，研究与分析电网大数据的特点并详细了解我国预警系统的相关管理要求，成为促进我国电网预警技术不断发展的一条切实可行的路径。

关键词：电力系统；大数据；电力信息通信预警技术；分析

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。

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.大数据的电力信息通信预警技术研究

2.1大数据电力信息通信风险分析及预警架构

数据分析的电网自动预警系统主要是通过对复杂的数据进行综合的整理和分析，并根据电网在运行过程中出现安全问题的等级要求，依据预警判断的标准进行分析和预警，从而有效地保证电网在运行过程中的安全性和稳定性。预警系统的工作过程中主要涉及对电网数据的采集和分析以及结论验证等具体的环节和步骤，这样能够有效的保障电力系统的管理人员对各种设备运行情况和线路情况进行及时的了解和掌握，并使预警信息的准确性得到了有效地保证。当前，我国大数据技术主要开源大数据的处理评分分别为Spark 与 Hadoop，这两大平台在近些年来得到快速发展和广泛应用。

首先是 Hadoop 大数据处理平台应用中，该平台支持大规模数据集群操作的模式，在集群方式下实现上千个节点的计算，进行计算时对应的速度也能在集群数量增加的情况下加快，于是很好地解决了传统日志分析系统解决不了海量日志数据信息的问题。Hadoop 系统也有其弊端的存在，就是无法处理实时数据。

其次是 Spark，这是一种与前者相似的通信并行数据计算框架，可以说是前一种数据平台的辅助与补充，通过应用先进计算机技术和流式处理技术，将 Hadoop 系统对于实时数据无法计算处理的方式加以弥补，这成为了电力信息通信系统非常重要的预警构架类型，也支撑了预警技术功能得到最大价值的发挥。

2.2通信风险预警

目前我国的电力企业信息通信预警技术在进行应用时，工作人员首要工作就是架构与电力信息通信大数据处理框架相关的基础性框架，在这个框架之中必须包含对预警精确度的确认和作业质量的确认。形成基本框架后，才能收集整理和分析各种数据信息。其中，框架内还有日志版块，主要负责收集来自电力系统各个子系统数据的任务，如比较常见的网络日志、防火墙日志等等。

一般来说，工作人员要应用Hive技术重新创建分析模型，确保日志信息可以得到多维度的查询，随后结合数据表进行具体分析，合理整合当前的日志。进行数据分析时，就要重在依托大数据技术的信息处理手段，应用大数据技术后相关数据的价值就能得到深度挖掘，进而建立起数据处理框架，形成有效的数据处理措施，很大程度上确保在电力信息通信系统发生故障时实现自动预警的目的，那么电力系统运行安全性与稳定性就得到了保障。

2.3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。

2.4大数据基础下电力信息的通信趋势预测

不同于绝大多数的算法，Holt-Winters 的平滑模型，能够更好地体现出具有趋势性质的信息，同时其还能够更好地对季节性的时间序列进行预测。一直以来，趋势这一层面的预测，往往需要耗费大量的人力、物力。但当预警系统完善之后，对于总的趋势预测就可以做到相对来说更好把控。并且，其还能够更好将数据本身的变化情况、规律等进行深入的剖析。可见，大数据背景下的预警系统的搭建，对于电力行业来说有着不可估量的影响。当然，就目前的情况来看，电力系统所包含的信息通信系统还存在这容量不确定这一问题。因此，相关预测工作的进行应该建立在稳固的运行环境上面。只有这样才能够好的保证运行的实时性以及准确性，从而避免有过大的误差出现。通常情况下来说，对数据进行分析并预测共四个步骤，这四个步骤分别是数据的平稳化处理、模型的识别、参数预测、参数估算四大步骤。只要相关工作人员掌握好这四大步骤，便能对通信趋势的预测做到最大程度上的把控。

2.5大数据电力信息通信预警技术的优化

电力信息通信预警系统以及相关的预警技术，是电力系统能够稳定运行的重要保证，在大数据的基础上加强对预警技术的研究是时代发展的趋势，因此为了更好地适应电力企业的发展需求，要能够加强大数据与预警技术的研究力度， 可以利用数据本身的变化情况以及外部需求因素的影响规律来进行深入的分析和研究， 这样就能够对故障原因进行更加详细的处理。 趋势预测也是预警技术应用中一个非常重要的内容，也是需要在大数据的基础上进一步开展，但是由于信息通信网络具有一定的不确定性，因此通常情况下，预测工作需要在特定的条件下才能够开展。

2.6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。

3.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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