史雪涛

【摘  要】当前阶段内电力信息通信技术快速发展，尤其是随着相应运维监测与管理系统的完善，电力系统运维工作取得了良好进展。但综合实际情况来看，电力信息通信中并未形成完善的信息收集机制，在数据全面性、精准性等方面仍存在着一定的不足，因此，需要不断升级和优化电力信息通信预警技术，实现优质管理。

【关键词】信息通信;大数据时代背景;风险预警技术

中图分类号：TM736;文献标识码：A

引言

为了有效规避风险，保证电力信息通信预警技术的良好应用，有关人员以大数据技术为主要依托，适时构建了相应的通信预警系统。从其总体设计的角度来看，该系统主要包括两大功能：建模系统、实时系统。其中建模系统基本负责各功能的测试，还包括对重要参数的设定、算法模型的验证等。而实时系统则负责故障诊断并发出预警。此外，建模系统具有专门、独立的数据库，所存储的内容通常为建模系统中的模型，从而为实时系统的正常使用提供一定保障。而实时系统根据建模系统形成的模型，开展有效的数据分析，最终实现相应功能，保证风险预警的及时性。

1电力信息通信预警意义

电力信息通信网是相应电力系统使用的特定网络，是支撑电力系统正常运行的支柱之一。通过保证电力信息通信网的稳定运行，可以在一定程度上为电力系统的正常运行提供良好保证。一般情况下，在电力信息通信行业中，往往容易出现设备故障，或存在某种运行风险。总体上来说，此种风险的发生能够对相应设备等均产生不同程度的影响，直接关系到整个电网的运行情况。一旦电网系统中的部分设备系统受到侵害，则会大大降低其数据采集、监测等性能。

现阶段内，我国电力信息通信技术快速发展，尤其是在市场经济不断发展的背景下，构建了多个管理系统。但从某种意义上来讲，在电力信息通信网的运行过程中，仍存在着明显问题。例如，相应网络系统对监控告警信息进行收集时，分散性较强，进而致使在实际运行阶段内，工作人员无法对其中存在的问题进行有效查找，很难利用系统基础框架等实现对运行故障的及时处理，为业务的顺利开展带来严重的不良影响。

随着科学技术的快速发展，大数据时代已经到来。基于此，大数据技术逐渐走入公众视野，并得到了广泛应用。此技术作为新时代下的一种新型技术与构架，可以通过较为经济的方式对各类技术进行高速捕捉，进而从相应技术中提取应用价值。在大数据时代背景下，我国电网信息系统架构日益完善，各类设备数量与种类不断增加。在此形势下，系统中的相关数据量也逐渐增加，具备明显的大数据特点。基于此，通过将大数据技术、实时数据流处理技术、关联分析挖掘技术、状态评估技术等建立紧密联系，逐步形成分析模型。利用此种方式保证对信息通信风险隐患的全面感知。相关技术人员可据此及时获取重要信息，针对潜在的风险，做到及时发现、及时剔除，以此避免出现运行故障，对增进信息通信系统的安全性及稳定性具有较为积极的现实意义。

2电力信息通信预警技术

2.1通信风险预警

以Hadoop及Spark为例，该类大数据处理平台在近年来逐渐受到更广泛的应用，发展速度较快。其中Hadoop可以进行大规模集群操作，具有较强的便捷性，同时可增设不同数量的节点共同计算。且其计算速度并不会受到集群数量的减弱影响，相反，计算速度与集群数量呈正相关关系，以此有效弥补了传统系统处理数据中存在的不足。但相对而言，Hadoop在处理实时应用方面存在明显的劣势。而Spark作为一种通用并行计算框架，其产生与改进是以Hadoop为基础的，主要应用内存并行计算方式及流式处理技术，具备较好的实时处理性能。

电力信息通信预警技术的应用过程中，相关技术人员通过构建电力信息通信大数据处理框架，对各类信息数据进行有效收集、整合、分析、管理。对应的日志收集板块主要负责收集来自各个系统的数据，包括网络日志、防火墙日志等。利用Hive技术创建业务分析模型，以此保证日志的多维度查询。经由数据存储层，对采集所得的数据进行一定的清洗及转换，并将其系统的存储与HDFS中，结合Sqoop将其导入Oracle内。而后根据具体分类情况，对现有日志进行合理分析。围绕日志关键词，以大数据技术为主要手段，对相应数据进行深度模式挖掘。并结合数据清洗、压缩归并等方式，实现系统指标、安全情况、运行状态的有效判定。通过此种方式保证后续阶段内电网信息通信系统能够实现自动预警，全面提升其安全性。

2.2加强数据分析之间的工作力度

电力企业在建立相关运维体系的过程中，应当将时间和精力投入到对信息和检测数据实用性的研究当中，为它们的数据交互可以达到预期效果而提供应有的便利。在对相关体系进行建立的时候，相关人员应当在充分借助于传感器相关功能的基础上，对数据监测结构做好相应的设计工作。通过系统存在的分布性功能特征，对所有运维系统在具体工作期间的具体状况进行实时监控，最大限度地减少因为传感器的数量与质量不达标等问题而丧失了相应的信息流动状态。随着大数据时代的快速发展，各种数据类型以及系统模式如雨后春笋一般涌现出来，而这时就要求相关人员在充分利用相关数据优点的基础上，对电力企业生产的活动做好实时跟踪与分析工作，同时还要对所有监测数据之间形成的作用效果进行深度剖析，为电力信息运维环境始终处于最佳状态提供应有的保障，以便实现电力信息通信数据可以实时反馈的具体目标。

2.3建立科学合理的资源信息模式来提高运维模型的应用水平

相关人员在建立资源信息的时候，应当对以下几点予以高度重视：在对相关资源信息模型进行建立的过程中，相关人员需要在充分结合电力系信息通信系统具体状况的基础上来深度剖析其业务内容以及外在环境条件，这样可以建立起与之相匹配的数据信息模型，促使相关信息数据可以发挥出应有的价值，为日后开战类似工作提供重要的参考依据。与此同时，还应当在充分结合企业发展趋势的基础上对相关资源信息做好优化与升级工作，倘若在对模型进行处理期间发现某些不妥之处，那么一定要在最短的时间内采取行之有效的手段来解决这些问题;在深度剖析电力信息通信资源的过程中，还应当借助于各种手段进行妥善处理，只有这样才能从根本上促进其各方面应用水平的全面提升。除此之外，电力企业还应当结合其自身发展趋势对若干个设计模型进行详细比较，以此来促进其运维模型应用水平的全面提升。

2.4加强数据分析的技术运用，实现系统集成目标

在对现阶段市场的电力系统要求进行深度剖析以后可以看到，电力企业所使用的各种技术还应当放在高端技术的研究上面。与此同时，还应当对原来的集中和应用技术做好相应的跟踪工作，并在此基础上对其进行科学定位，建立与之相匹配的电力信息通信运维系统，尽可能保障系统中的所有流程均能发挥出应有的价值，确保系统在具体运作期间能够处于最佳状态，在无形当中降低电力生产问题出现的概率，为电力信息通信运维系统可以达到预期的目的提供应有的保障。

结束语

综上所述，随着我国电网建设的不断完善，相应的信息化建设发挥出更大的作用。在此背景下，运维人员应对电力信息通信预警技术进行深入研究。及时发现并有效预警其中存在的隐患，进而形成良好的工作效果。

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（作者单位：国网江苏省电力有限公司淮安供電分公司）