赵磊

【摘要】    本文以电力通信系统为研究对象，对其系统历史建设中各个阶段进行说明的同时，从战略性发展措施、技术性优化策略这两个方面，对其整体发展内容作出规划性说明，为相关研究提供参照材料。

【关键词】    电力通信    系统建设    技术发展

引言：电力系统与社会发展状态相适应，并在持续发展与扩大的过程中，表现出了明显的复杂性特征，需要对其具体控制方案进行管理，并在加强信息化建设条件的同时，优化整体项目的发展状态。而为了实现这一管理目标，需以其历史性的建设阶段作为基础，对其具体发展内容形成必要指导。

一、电力通信系统历史建设阶段

电力通信系统，经历了多个历史阶段，并可大致总结为人工、电子、信息这三种类型。人工管理阶段持续的时间相对较长，是在电力供应初期形成的直接管理模式，可以适应小规模的电力供应条件。在利用纸质材料对电力系统运行数据进行记录与统计的过程中，完成信息的采集与管理。但这种信息系统较为原始，且无法适应于较为复杂的管理系统。电子化通信系统，是在电力系统中的技术手段升级之后形成的智能管理技术。而这种智能条件，也带有一定的局限性，仅在Word文档、Excel表格等电子信息材料的管理与统计中，对运行系统的数据资料进行管理，并没有形成完整的管理体系，对整体系统的运行维护，也缺乏相应功能支撑。信息化管理阶段，是一种未来性的发展技术，在形成多元化信息系统的同时，可凭借数字化的高效率传输与计算，在采集各种终端数据信息的同时，完成相应功能内容的计算与分析，保证整体系统的精确化管理与科学性调度[1]。

二、电力通信系统未来发展条件

2.1战略性发展措施

1.定位核心市场。电力信息系统的建设发展，需要明确地重视电力系统的市场化目标，在强调系统价值转效果的同时，尽可能地优化自身商业化竞争力优势，将运营过程中的数据信息整理出来，以人性化的思想对客户群体形成需求服务，在探寻在电力基本形式与核心价值的同时，开发出客户深层次的服务需要，保证自身在市场供应环境中的指导地位，维护整体系统的发展状态。2.优化管理结构。电力信息系统，是服务整体电力体系的基础，在进行信息化统计的过程中，需要形成完整信息管理指导内容。尤其在对历史性运行数据进行分析的功能上，可以结合实际管理需要，对需要避免的问题进行限制，并在技术内容的限定与控制中，避免重复问题的再次出现，以此服务于整体管理系统，保证电力通信系统在优化管理上的价值展示。3.催动技术发展。信息技术系统，是一种数据资料的流动传递。在当前技术条件下，电力系统每时每刻都在产生着新的信息内容，在形成数据信息系统的同时，也由于数据信息流动的加快，总结并归纳处理多种新型的发展问题。在对此类问题进行处理的过程中，势必会带动整体技术条件的优化发展。

2.2技术性优化策略

技术永远是电力信息系统发展的核心。在系统不断建设优化的过程中，这种技术的指导作用也会愈发明显。而在当前的技术环境中，这种技术应用优势，主要集中在平台化的网络技术空间中，是对多种功能诉求的集成化管理，也是技术成长的需求内容体现。1.故障信息处理。故障信息处理系统的建立，将整体电力系统作为基础，在对历史运行数据进行采集与分析的过程中，总结出具体的故障点与关键控制条件。然后，在实时系统运行中，通过物联网系统，将实际电力网络结果，与中央控制网络系统形成连接，并在故障模拟模块、云计算、大数据分析等多项技术条件下，完成对于故障的预测与分析。由此，构成基于故障问题的神经网络运算空间，而为了实现对故障问题的高效率处理，还可以向其中加入相应的“专家系统”，并在提供具体技术服务的过程中，保证整体系统平台的功能作用[2]。2.综合信息管理。信息内容的综合管理，是电力通信系统发展的客观需要。在整体系统建设过程中，需要大力开发网络化优势，并在高效率运行的网络空间内，为电力企业提供更加开放化的信息服务。通过对开放性信息技术的管理，于网元管理层级下，提升对于系统的监控级别，并在实时性网络指导信息的支撑下，拓展管理业务的功能作用。3.电子资源控制。电力信息系统中，需重视电子资源的价值开发，并在自身的技术体系中，针对这一资源条件，形成完整的网络电子资源管理平台。在这一平台系统内，需要对各种资源的应用深度进行开发，并在高效率数据计算与分析的技术条件下，为电力系统提供科学性服务。例如，在包裹统计查询、报表核对分析等功能中，为电力系统的内部管理工作提供服务，可以提升系统的运营效率，并辅助基本管理结构，实现电力企业竞争力水平的优化升级。

总结：综上，电力通信系统的建设，经历了历史性的阶段，也呈现出了明显的发展适应性。在当前社会环境中，對于这一系统的优化调整，可以有效地服务于整体社会的电力供应系统，并在适应信息化社会通信形式的过程中，保证自身行业领域的发展状态，为电力系统的成长发展贡献基础力量。

参  考  文  献

[1]迟佳.物联网技术在智能电网输变电设备中的运用[J].科技创新与应用，2019（20）：178-179+181.

[2]杨金岳.基于LSTM神经网络的电力综合数据网网络流量预测研究[J].山东工业技术，2019（20）：158-159.