基于大數據的電力信息通信預警技術分析

張文龍 朱成龍

摘 要：隨著我國科技的不斷進步，電力通信技術在眾多電力企業中逐漸被廣泛應用，但由于技術不夠完善，也存在著諸多問題，數據采集不準確，通信預警不準確等這些問題，導致電力信息通信系統無法穩定、安全的運行。基于此，本文將電力通信技術和大數據技術的技術要點進行詳細介紹，為相關電力技術人員提供參考，也為電力系統安全穩定運行提供有力的支撐。

關鍵詞：大數據;電力信息通信預警;技術分析

引言：在電力行業迅猛發展的今天，電力信息通信技術對電力企業的信息網絡和管理信息系統的運行維護起到了至關重要的作用。如何提升電力信息通信的準確性和安全性，成為了電力企業技術人員主要研究的課題。因此，將大數據技術運用到電力信息通信中，不僅可以降低運營維護的成本，也提升了電力企業技術人員的工作效率。

1電力信息通信預警的重要性

電力通信是保證電力系統安全穩定運行的通訊網絡，它是電力系統安全穩定運行的三大支柱之一，是確保電網安全的重要組成部分，一旦發生故障，不僅會影響數據采集的準確性，還會直接影響電力系統的穩定運行。目前，隨著我國電力信息通信技術發展，由于技術水平有限，在實際運行過程中仍然存在著許多問題，預警信息采集不及時，準確度不高等問題的出現，使得技術人員無法第一時間準確地做好預警判斷。隨著電力系統中數據量不斷增加，傳統的數據處理模式已經無法滿足日常工作需求。而將大數據技術應用到電力通信技術中，不僅會對數據進行實時監測分析，還會對系統中存在的故障進行提前預警，做到及時發現風險，及時解決。所以，電力信息通信預警系統的建立，將會極大地降低突發故障情況的發生。

2大數據技術在國內外發展的現狀

大數據技術作為一種新興數據處理技術，為世界科技發展帶來新機遇。將大數據技術融入到各行各業中，對世界各國科技革新產生非常重要的意義。美國、歐盟、日本等國家先后將大數據技術融入到國家戰略中，不僅投入大量的資金，并且聯合企業進行大數據技術的研究開發。谷歌等大型企業為了發現潛在的風險，將大數據技術應用到互聯網上，通過研究和監測，成功發現病原的傳播途徑。目前，我國在大數據技術以及信息通信技術的應用起步與國外發達國家相比起步較晚，對于處理系統中存在的海量數據，仍然存在這很多缺陷。但近年來，隨著科技不斷進步，我國科技企業在電力信息通信技術上有了很大的突破，能夠對數據進行準確采集，但是在預警監測水平上有待提升，需要不斷加強技術水平，進行系統完善[1]。

3大數據背景下的電力信息通信預警技術分析

3.1數據采集

數據采集指的是完成系統自身以及用戶對數據收集的需求，獲取多種數據，并存儲不同來源的數據。而隨著數據量的不斷增大，傳統形式數據采集方式的弊端正在逐漸顯現出來，不僅采集形式單一，而且存儲、分析、管理數據的能力也較為局限。這樣的數據采集方式已經無法滿足日常的數據處理需求。所以，將大數據技術融入到數據采集中，不僅能夠擴大數據量，豐富數據類型，還能夠擴大數據來源。與傳統數據采集方式相比，大數據技術可以在短時間內快速采集、分析、處理數據，并且對數據進行整合，使用戶能夠準確地獲取信息。電力行業的數據來源主要來自輸電、配電等方面，將大數據技術融入到電力信息通信預警技術中，可以對電力系統中運行的數據進行實時監測，不僅為電力系統的穩定性提供保障，而且可以提前對即將發生的風險進行預測，保證系統的安全運行。

3.2關聯分析

在大數據技術中，關聯分析是一個非常重要的數據挖掘方式，又叫關聯挖掘。它可以在龐大的數據信息中，快速地找到各個數據之間的不同關系，并對數據信息進行分析。在數據分析的同時，創建出關聯規則，關聯規則指的是可以從一個數據項推導出其他數據項的出現，而在電力信息通信預警技術中，大數據的關聯分析能夠通過關聯分析，在海量數據中迅速挖掘出有用的預警信息，幫助工作人員快速、準確地了解電力系統各個子系統的運作情況，分析關聯性，挖掘頻繁項集，從而提高工作效率[2]。

3.3狀態評估

有效的狀態評估在電力信息通信預警技術中起到至關重要的作用，傳統的數據評估是階段性的，針對不同時期的數據狀態進行評估，容易造成誤差，引起判斷錯誤。大數據技術的有效狀態評估是在數據采集工作結束后，通過對比分析、關聯挖掘，充分了解電力信息通信系統的使用情況，對其狀態進行有效地評估，將相關數據作為評定狀態的指數的標準，為電力信息通信預警技術工作順利開展奠定了堅實的基礎。

3.4趨勢預測

對電力信息通信系統進行趨勢預測，能夠快速地發現系統的風險問題，并及時進行處理，這是電力系統重要預警手段。利用實時處理數據、實時關聯挖掘以及狀態評估等先進的技術，對電力信息通信系統運行的數據進行整合分析，建立數據關聯模型，對電力信息通信系統中的風險問題進行及時的感知，發出預警信號，并及時處理，幫助技術人員在最短的時間內完成預警工作，保障電力信息通信系統的穩定運行。

3.5完善系統

安全可靠的電力信息通信預警技術是電力系統正常運轉的保障，因此，進一步完善電力信息通信預警系統更是提高數據收集，加強分析整理能力的關鍵。針對系統出現的設計漏洞、老化等問題，不斷加強研發力度，同時吸收同行業的先進經驗，不斷完善系統功能，完成系統更新迭代工作，保證電力信息通信預警系統的各個子系統之間能夠協調配合，從而確保電力系統的穩定性和安全性。根據電力信息通信預警系統運行時產生的問題進行詳細研究，不斷完善系統的功能，確保系統的合理性和科學性。另外，應不斷提高電力信息通信預警系統管理力度，加強人員的技術的培養，優化內控管理，確保每一項工作都落到實處。

3.6數據處理

數據處理是大數據技術應用中最為重要的一個環節，按照處理環節可分為數據采集、數據清理、數據存儲及管理、數據展示、數據分析以及實際應用。每一個環節都會對大數據技術的實際應用產生非常重要的影響。SOA服務模型架構是基于大數據技術的一種對象模型，也是一種架構模板。許多電力企業為了更好地將SOA模板應用到電力信息通信技術的應用中，將JAVA作為服務端口的主要技術，因為JAVA技術在各行業的大數據技術應用中，其安全性高，穩定性強，在數據處理和控制數據算法中，成為大數據技術中數據處理技術的首選。隨著信息技術的發展，以B/S為模型的技術在電力信息通信預警系統占據了主要的地位，同時，B/S技術也成為實現電力信息通信系統功能提供了有力的支撐[3]。

按照功能劃分，電力信息通信預警系統可以分為數據接口、數據采集、數據挖掘、數據分析以及預警。為了能夠確保預警系統的正常工作，做好電力系統的實時監測，應在基于大數據技術之上，不斷完善系統功能模塊，幫助工作人員在最短的時間內完成風險預警，清除問題。另外，為了提高硬件系統的安全性，應在確保電力系統正常運行的基礎上，采取必要的安全防護隔離措施，使用隔離裝置，遵守國家相關標準，確保預警工作順利開展。

結語：

在大數據時代的背景下，我國電力行業發展得如火如荼，為了確保電力系統穩定的運行，滿足海量數據的日常處理，技術人員應不斷加強電力信息通信預警技術的學習，將國外先進經驗融入到日常管理工作中，通過使用大數據技術，對電力系統出現的風險進行及時預警，準確地對電力系統中的數據進行分析整合處理，為我國電力通信預警技術的發展做出應有的努力。

參考文獻：

[1]周婧.大數據的電力信息通信預警技術研究[J].中國新通信，2020，22（20）：37-38.

[2]俞浩，錢建平.大數據的電力信息通信預警技術[J].中國新通信，2020，22（21）：23-24.

[3]朱兵，張勇，唐波，等.基于大數據的電力信息通信預警技術探索[J].電子世界，2019（16）：199-200.