王燕勤

摘要：随着互联网技术的发展，大量数据越来越多地集成到电源管理中。与传统方法相比，大型数据技术在数据收集、处理和分析方面具有显着优势。例如，您可以执行以下操作：b .通过更好地了解客户的能耗管理习惯，制定更多的定制策略，提高整体管理的质量和效率。因此，研究大数据时代能耗管理创新非常重要。本文基于大数据的电力企业运维技术应用展开论述。

关键词：大数据;电力企业;运维技术应用

引言

近年来，海量数据越来越多地传播到社会各个部门，导致大量数据的技术和工业界限模糊化和变化，超越技术本身的创新越来越受欢迎。大型数据技术可以改变任何领域，并成为所有行业创新的引擎。电力行业中，电力公司的运行和管理数据，如运行条件、参数、设备运行状况、现场总线系统采集的设备检测数据，以及电力公司运行和管理的发电、电压稳定性等“大数据”。

1理论依据

但是，发电厂安道尔名称中现有的更改站监控系统使图像监控与警告信号之间能够轻松关联，也不允许远程控制、远程控制、远程控制和信息远程控制子系统之间的智能系统级通信。站务员现场进行设备导航，只对设备进行光学和简单的评估，而对一些现场访问者来说，出现了肉眼无法完全揭示的错误。如果这些缺陷得不到及时发现和纠正，可能会发生严重事件，造成不必要的损失。采用大数据分析和开发技术，使视频监控系统能够主动从大数据中高效提取信息，优化电厂设备的安全管理。结合大型数据技术提取站点内的设备信息，分析设备的当前状态和操作趋势，以便进行有效的风险评估。同时，通过与机动车辆导航系统相结合收集大量数据，自动生成发电厂远程监控的电子电报，允许采用替代的手工现场检查方法，提高检查效率。为此，大数据技术与传统视频监控相结合，实现了车站交通的策略优化和远程安全控制。

2数据存储模块

随着企业信息系统的日益普及，每个企业的应用程序性能也在不断提高。企业级及以下用户工作中出现的各种问题将通过客户服务系统不断报告给企业的维组。每个业务系统中的操作维负责每天处理大量呼叫，并生成大量运输管理作业。这尤其适用于访问分布式文件系统Hadoop中的文件，该文件系统在集中业务或系统优化后使用。必须实现以下功能：（1）根据分布式文件系统的路径和文件名读取分布式文件读取操作。（2）编写分布式文件，并根据分布式文件系统的路径和文件名写入文件（3）目录规划，其中分布式文件系统的目录路径将根据部署在传输维系统中的应用系统进行拆分。具体分列如下：企业资源规划系统人力资源管理和人力资源管理;企业资源规划货物和电子商务系统;ERP设备ERP权限更改门户内容ERP项目基础架构控制;ERP财务生产管理;gis通过OOA系统等。帮助（评论和建议）值班人员的桌面运输维度（不接电话）;诉讼被驳回。通过指定诸如词典ID、词典名称、词典说明、序列号等信息，在数据库中创建数据字典。创建并在分布式系统上创建/ics/dictionary name/yymmdd/dictionary name _ jjmmtt . txt文件。（sefservice _ ld _ file操作日志表，其中包含以下关键字段：数据（dataTimeyyyymmdd）、唯一编号、HDFS路径、文件大小、文件名、文件保存时间、Spark处理时间等。，并在将文件写入分布式文件系统时将相应的记录添加到操作日志表中。

3现状与存在的问题

随着大量数据的不断发展和应用，各电力公司的运营数量以及操作系统和平台数量都在不断增加[2]。电源运营正在开发越来越多的数据系统，这些系统主要由服务器主机、数据库系统、互联网设备、安全设备和应用程序软件组成，适用于关键业务系统。但是，当今电力公司的数据管理系统和安全措施主要采用分布式多点管理，而不使用完全控制服务器主机、数据库系统、互联网设备等的系统。无法跟踪和控制登录帐户的设置、权限授予、权限更改和注销或冻结的整个过程;无法分析和处理长期帐户、密码强度低的帐户、密码未更改的帐户以及登录帐户密码易受攻击的风险，对电力公司内部系统的稳定性和可持续性构成严重威胁。因此，电力公司需要对内部数据采取非常有效的方法。当前信息保护运营领域的主要問题是：（1）执行修复的员工数量有限，但公司内许多服务器和数据库的安全职责都由他们承担，需要采取高级措施来提高员工效率。（2）执行维护工作的日常安全管理措施通常是通过提取监控工作地图进行的，这使得由于缺乏目标而难以确定问题。（3）通常，检查和比较安全基线配置既耗时又无效。（4）在这一维护和安全管理控制领域，相对关键的注册账户控制部分，用户只通过固定电话托管账户密码，没有很好的控制方法。

4大数据技术下的电力数据中心运维管理发展

现阶段，基于电站运行的实际情况，以及大数据技术应用后对电站运维管理的提升，可以将电力数据中心运维管理的数据类型分为基础类、运营类、管理类和外部类。这四类数据具有一定的全面性，从设备参数属性、用电信息到协同办公、影响因素等都能在电力数据中心有所体现，对电网运行状态有准确而实时的展现。传统的数据采集、数据互联、数据处理等技术难以适应大数据时代调控中心对其数据存储与分析的需求，更加难以达到对数据深度挖掘、信息模型规范化、智能高级应用的要求。为此建立电力数据中心，可更好地为电力企业提供准确、有效的信息支撑，为企业的智能化建设奠定坚实的基础。（1）运维管理以服务为主线现阶段，大数据技术下的电力数据中心运维管理多数以服务用户与工作人员为主线。未来，运维管理将站在满足资源池交互能力的角度，通过完善系统处理能力以提升运维管理水平，最终达到以资源提供为核心的服务主线。（2）运维管理以资源为重点根据服务主线，重新划定“域”，明确资源服务的映射关系，将资源管理、人员管理等管理活动统一划归到同一个“域”中，并对各种不同类型的资源，进行“资源管理”域的定义与规划。（3）运维管理以安全为保障服务提升，资源增多是大数据技术下电力数据中心发展的必然方向。构建系统平台内外部信息安全成为发展过程中电力数据中心框架中不可忽视的一环。

结束语

在大数据时代背景下，若仍旧沿用传统的电力营销管理模式，在很多方面已经表现出了较大的弊端，影响了电力营销管理创新工作开展。因此，在具体工作中，应当从自身管理情况出发，准确把控大数据时代给电力营销管理工作带来的机遇与挑战，充分利用大数据技术实现电力营销管理工作的创新发展。

参考文献：

[1]陈英娇，汪龙.电力计量大数据对计量装置运维的应用[J].科技创新导报，2018，15（17）：48+50.

[2]彭健恩.信息系统运维大数据[J].中国科技信息，2017（19）：109-110.

[3]李景青.电力计量大数据对计量装置运维的应用[J].技术与市场，2017，24（09）：103-104.

[4]王煜.基于大数据的风电场电力系统运维服务能力建设研究[J].中国高新技术企业，2017（10）：115-116.

[5].国网青海电力配网运维大数据监测分析取得显著成效[J].农村电气化，2016（04）：18.