大数据的电力信息通信预警技术研究

吴登

摘要：电力系统生产的安全稳定运行并不是想象中那么容易，虽说当前社会科技不断发展，电力系统生产的条件变得越来越好。但是电力系统生产安全稳定运行还未完全落实。这是因为电力行业信息通信技术特殊性使然，故障风险时有发生。一旦出现故障，系统将会受损，将会造成严重的后果。电力信息通信预警技术的存在就是为了对电力信息通信系统的运行情况进行实时监督，其是现阶段电力信息通信系统运维工作顺利开展的重要保障措施。基于此，有必要对大数据的电力信息通信预警技术相关内容进行分析，可供参阅。

关键词：大数据;电力信息;通信;预警技术

1电力信息通信预警的意义

在电力信息通信行业当中，故障风险发生具有强耦合性，当某个信息设备或者系统受到的故障破坏、恶意攻击时，会使得大量终端设备的采集功能、监测能力受到影响，进而造成电力系统物理空间设备无法正常运行。目前虽然电力信息通信技术发展迅速，近年来建设了多个电力信息运维监测和管理系统，为电力系统运维工作提供了强大的支撑，但是电力信息通信网络中的运行数据采集缺乏统一有效的手段，数据全面性、准确性以及效率都有很多不足，并且各种监控告警信息非常分散，导致信息通信运行中发生的问题往往只能被动响应，无法通过基于业务系统基础架构、信息系统实时运行状况和历史运行状况的信息系统风险预警模型进行运行故障的全面监测与趋势预测，严重影响了业务的正常开展。近年来，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，同时还能提高整个电力信息通信系统的稳定性和安全性。

2基于大数据的电力信息通信预警技术研究

2.1基于大数据电力信息通信风险分析及预警架构

在大数据的发展过程中，主要有两个开源的大数据处理平台，分别是Hadoop和Spark，这两个平台在近些年得到了非常快速的发展，同时也出现了多种相关的应用。首先在Hadoop大数据处理平台上，支持大规模的数据集群操作，通过集群的方式能够实现对多个以及上千个节点的计算，在计算的过程中，计算速度会随着集群数量的增加而不断加快，这样就能够在一定程度上解决传统日志分析系统无法处理海量日志数据信息的问题，但是在该数据处理平台，并不适合应用于实时数据的处理。而Hadoop则无需担心这一问题。平台设计师在设计前就已经考虑到的这一可能，设计师采用并行执行机制，真正满足了需要。Hadoop具有可靠性，当出现计算元素和储存失败的情况下平台会自动进行多个工作数据副本维护，另外还会针对失败的节点重新进行分布处理。之所以将其运用到大数据处理中是因为它具有非常明显的优势，在数据提取变形和加载方面作用非常明显。当然，Hadoop存在一些不足。其不擅长处理实时应用。Spark是通用并行框架，与Hadoop极为相似。不过它在实时处理方面明显要比Hadoop更有优势，在某些工作负载方面也表现得更为优越。

2.2基于大数据的电力信息通信数据处理

在数据处理框架中完成对各类日志的汇聚、处理和集中管理，其中日志收集模块采集各自不同系统的日志、网络日志以及防火墙日志等，采用Hive建立业务分析模型，实现日志的智能多维度查询，完成对数据的初步清洗。在数据存储层完成对数据的进一步清洗和转换，将数据分类存储于HDFS中，利用Sqoop工具将数据从HDFS中导出到Oracle中。最后按照业务分类对日志的关键字进行统一分析，利用大数据技术完成相关数据的关联分析和模式挖掘，采用数据清洗和压缩归并等手段对系统指标、安全状况以及运行状态的实时动态预警信息进行判定，最终在对预警信息进行深入分析的基础上实现电网信息通信系统的主动预警。为了实现对客服工单数据的统计分析、文本挖掘、聚类分析，进一步辅助用户决策，采用了大数据可视化工具Tableau进行数据分析，并对信息通信系统设计相应的数据分析页面，实现数据分析结果的可视化展示，对项目数据进行全方位的科学分析来评估信息通信运维效果。

2.3建立通信预警系统

1）建模系统。建模系统就是负责对基本功能的测试，同时还包括一些重要参数的设置以及算法模型的验证等;2）实时系统。该系统主要负责实时监控，一旦发现故障就会立即发出警报。此外，建模系统一般都是有自己独有的数据库，其中存储的内容大多都是建模系统内的模型，这能为实时系统的有效运行带来一定的保障作用。

建模系统的设计主要分为三个阶段，分别是数据预处理阶段、数据建模模块以及数据测试模块，1）数据预处理阶段。该环节的工作一般都是针对以往留存的故障数据而言的，在整个过程中涉及到对故障数据的删除、规范化处理等，该阶段的所有工作都是要在大数据平台上完成的，经过处理后的数据一般会被应用于数据建模模块以及数据测试模块之中;2）数据建模模块。该模块在设计过程中的重点内容就是故障知识库的建立，这也是该系统的核心内容，会对整个电力系统的稳定运行产生一定的影响，在知识库中一般要对各类知识都进行存储，這些知识对后期决策工作的开展有着非常重要的作用;3）数据测试模块。该模块的主要作用就是实现对模型的精准测试，整个模块都能够利用数据预处理模块产生的数据信息，对模块中存在的参数进行更加深入的挖掘和分析。在整个风险预警系统建立完成之后，需要操作人员对预警系统的进行科学的测试，这能够及时发现系统中存在的问题，在这些问题的基础上进行不断的系统优化，使其能够满足各项需求。

2.4优化大数据电力信息通信预警技术

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，我们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发内心。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，因此通常预测工作需要在特定的条件下才能够开展。

3结语

总之，电力信息通信预警技术的存在就是为了保证电力系统的正常运行，能够在电力系统实际运行的过程中，及时发现系统内部可能存在的安全隐患，将这些隐患以信号传递的方式呈现出来，使得工作人员可以采取相关的措施来进行进一步的排查。电网公司要努力研究，在此方面下足功夫。国家电网公司正在致力于提升电力系统的服务能力。具体情况变得越发复杂，电网建设进一步发展的同时伴随着相应的问题。信息通信风险预警系统的构建是一项重要工作。

参考文献：

[1]朱兵，张勇，唐波，等.基于大数据的电力信息通信预警技术探索[J].电子世界，2019.

[2]李亚妮.基于大数据的电力信息通信预警技术探索[J].消费导刊，2019（30）：210.

[3]王天鹏.基于大数据的电力信息通信预警技术[J].商品与质量，2021（26）：316，381.