APP下载

大数据分析技术在电力运营数据安全管理中的应用研究

2021-06-07刘春学

电子乐园·下旬刊 2021年5期
关键词:数据管理大数据

刘春学

摘要:当前电力企业面临着巨大的数据量,如何加强这些数据的分析,通过分析结果为电力行业服务,是当前思考的重点。当前,我国电力企业的经营数据大致可分为三大类:一类是电力系统运行和设备监测数据,即电力企业的生产数据;另一类是电力公司营销数据,如电价、售电、用电等。等候。第三类是电力企业的ERP、综合平台、协同办公等管理数据,包括电力部门的日常运行数据。该数据若能及时挖掘,将大大改善电力部门的服务水平,有利于电力企业的经营管理。

关键词:大数据、电力运营;数据管理

1.大数据技术在配电力系统中的应用意义

电力系统的安全运行和可靠运行至关重要。与此同时,也要求有足够的能力提供优质电力,有效地管理配电系统的整体运行,有足够的能力吸收分布式能源。这些是配电网发展的趋势所在。电力系统的各个运行环节既相互独立又相互矛盾。比如,为了保证配电力系统安全、经济运行,必须在运行经济性与运行可靠性之间寻找平衡点,以保证配电力系统的安全经济运行。所以,从电力系统的角度出发,要达到安全、可靠、经济、绿色的最优运行性能,每一个环节都要有自己独立的决策方案。同时,要使电力系统整体效益最大化,各种决策方案要有机结合,还需要大量的数据对网络运行管理的各个环节进行支撑,并采取多种方法。甚至可以根据电力系统运行目标的不同阶段或时间,动态地调整电力系统的运行管理。

2.電力行业大数据面临的安全风险

2.1电力运行资料泄漏风险

电网运行过程中,每时每刻、每个环节都会产生大量数据。比如,在电网运行时,各种传感器可以实时或定期地获得设备的状态信息。仅仅是主网设备就可以获取TB级数量的数据信

息。从配网设备中获得的数据信息量较大,种类较多。若把配网设备获得的数据信息集成到生产设备管理系统中,整个数据量可达PB级。电能每年采集将增加90TB左右的数据信息流量,每年增加约7TB业务。通过新的数据可以提高电网智能感知、用户服务效率和内部控制。然而,如果数据提供者不能有效地控制收集、存储、传输和使用数据的过程,就会发生敏感数据泄漏。有些本地收集终端还会保留一些收集到的数据,但这些数据没有安全保护机制,智能终端与后台服务器之间没有数据传输时,也没有安全保护机制;此外,还没有针对采集系统的身份验证机制和加密机制。

2.2网络攻击喜欢将电力行业大数据作为目标

电力行业是国民经济的基础性产业。在发生网络战的情况下,电力行业的大数据系统将成为网络攻击的重点。大数据不但能帮助电力行业发展,而且容易成为攻击的目标。有些黑客利用恶意软件和病毒代码来攻击电力信息平台,以达到篡改、窃取数据的目的。APT攻击就是其中一种典型。利用电力大数据,可以获取有价值的信息。分析数值信息,可以了解电力系统的功率分布和关键设备的位置,篡改关键节点的检测预警信息,或改变运行方式。指令信息会引起电力系统或严重的安全事故。供电公司是为公众提供服务的企业。身为一家公共事业公司,如果不能有效地保护用户的隐私信息,将给公众带来极大的危害。

3.大数据分析技术在电力运营数据安全管理中的应用

(1)建立机制结构

在电力运行数据安全管理中,大数据分析技术的应用可以分为事前预防、事中主动响应和事后处理三个阶段。

(2)预先采取预防措施

神经网络技术能够从电网运行过程中所含的实时信息、故障信息、设备台账等数据中的关键特征提取出来,进而识别电网运行中包含的特征单元的来源。这些不同的数据可按需要进行组合和定制;此外,为了使自回归移动平均法在数据预测方面发挥作用,需要建立相关的多维分析模型,以便用于监测电网运行中的各种风险。对电力设备运行中出现的问题及时处理,确保电网安全稳定运行。

(3)事中积极采取应对措施

在线安全分析可以全面扫描电网运行中存在的各种不稳定因素。当前,D5000技术平台已经被各种调度机构广泛使用。它的广泛应用实现了电网一体化运行和全景信息采集。并实现全景信息的统一协调控制。达到CIM-E交互规范的统一和模型数据全网实时共享。

在数据管理中应用云计算技术,可以使由其他地区向城市调频的电网模式文件和调模数据拼接起来,使电网模式文件与地调模型数据具有很好的一致性和协调性,而且通过DSA软件,可以把从其他地区上传输的QS文件进行计算。基于主配网模型和数据交互建立了电网全景信息,并促使四级调度(国家、省、市)的一体化在线安全分析实现,为全方位电网联机分析奠定了基础,从而可对电网运行中的薄弱环节进行及时发现,积极采取应对措施进行补救。

4.结束语

数据就是资产,是电力企业的一项重要资产。伴随着电力大数据技术的成熟,将推动电力企业从定性到定量的转变,推动企业管理朝着更精细、协同化、高效的方向发展。在电力大数据运营模式中,电力可以企业通过大数据共享和开放服务机制,补充社会资源,实现大数据技术的数据共享与运行机制的创新。

参考文献

[1]李博,谢潇磊,王清,等.基于PowerBI的大数据分析在变电运检作业管理中的应用[J].电力大数据,2018,21(11):1-7.

[2]潘鹏,田冬冬.基于智能电网调控技术支持系统的设备监控大数据分析[J].科技风,2018(33):66.

[3]冷喜武,陈国平,蒋宇,等.智能电网监控运行大数据分析系统的数据规范和数据处理[J].电力系统自动化,2018,42(19):169-178.

[4]杨紫苓,王怀玉,宋永娟.基于监控大数据分析管理系统的集中监控缺陷管理探讨[J].科技创新导报,2018,15 (18):199,204.

[5]李洋,蒋禾青.电力大数据分析技术及应用[J].电子技术与软件工程,2020(1):133.

[6]冯丽.大数据技术解析及其安全建设研究[J].电脑知识与技术,2019(25):13.32AC4C1D-F289-412F-9B82-CCDADA02064C

猜你喜欢

数据管理大数据
企业级BOM数据管理概要
《大数据管理》课程思政教学质量评价体系研究
定制化汽车制造的数据管理分析
如何有效开展DCMM数据管理成熟度评估
数据挖掘在学生成绩数据管理中的应用研究
数据挖掘在学生成绩数据管理中的应用研究
大数据环境下基于移动客户端的传统媒体转型思路
基于大数据背景下的智慧城市建设研究
数据+舆情:南方报业创新转型提高服务能力的探索