摘要：为了满足各个行业对电力的需求，传统意义上的电网系统逐渐不能满足现代社会对于电力的需求，智能电网逐渐取代了传统电网。另一方面，随着电力信息系统和基础设备的增加，电力信息系统以及基础设备的故障也随之不断增长，因此如何避免信息系统以及基础设备故障的发生也称为电力系统中的一个重要课题。
关键词：大数据环境下；电力信息系统；监控预判；智能分析引言
随着科学技术的不断发展，大数据的背景下，我国电力信息化的网络化的智能风险的预警策略早已广泛地应用在试点单位当中，使得电力信息网络能够很好地运行，并且可以有效地感知运行中的风险，并且对预警事件进行及时处置，这是我国电力企业面向新进程的主要标志，也是科技发展的必然结果。
1电力信息系统概述
1.1电力信息系统的基本特征
当前电力信息系统的大数据问题可分为以下两类：
（1）联机事务处理（OLTP）：该种处理系统主要是采集终端用电客户的原始数据，将其传送到计算机处理中心进行分析处理，并在较短的时间内反馈处理结果。其特点是数据量庞大，数据处理简单，多为日常性事物。
（2）联机分析处理（OLAP）：作为数据仓库系统的应用方式之一，OLAP可以实现对数据的复杂分析，实现对用户数据的快速、交互存取，深入分析数据当中的价值信息，为相关工作人员的决策提供理论支持。
1.2电力信息系统高效处理的原则
（1）业务使用程度高：在对电力信息系统大数据算法更新过程中，必须在满足当前电力系统的业务发展要求的基础上，提高数据统计分析性能。
（2）降低改造工作量：尽可能的利用现有的系统，减少对现有系统的改造工作量，同时还需要采用性价比最高的高效处理方案。
（3）横向扩展性能强：随着社会经济的发展，电力信息系统当中的数据会呈现出越来越大的趋势，所需要的计算需求也越来越复杂。因此，在研究电力信息系统大数据高效处理过程中，应当综合考虑不断增长的用户需求和数据量，为后期系统的维护和升级提供便利。
2大数据背景下电力信息网络智能风险的预警方法
2.1应用趋势预警的方法进行风险预警
对于趋势预警的方法来说，主要是利用电网信息化的资源指标的趋势分析对资源能不能达到预警触发的条件进行判断，一般运用的是ARIMA、STL等多种方法建模并且进行趋势预测，考虑到我国电网公司的信息化发展情况，并且与当下业界的主流算法进行有效结合，进而制定一种SG和信息指标的大数据趋势的预测方法。这一方法是在STL算法的作用下，把原始数据划分成趋势部分和周期部分以及随机部分。
2.2应用关联预警的方法进行风险预警
对于关联预警来说，主要是指在大数据技术的背景下，对电网信息的运维数据实施关联分析以及模式挖掘预警。电力信息的网络海量运行以及应用数据当中，寻找在项目集合当中获得是对象集合的频繁模式以及关联，还有相关性和因果结构，并且必须提出在分支筛选方面的优化策略以及Apriori电网信息的运维大数据的挖掘算法。
2.3应用分级预警的方法进行风险预警
对预警事件进行划分，主要是指指标级和基础设施级以及信息网络级，比较基础的就是预警事件都是指标级，当某基础性设施可以划分成多个指标时就会形成一定的预警，对预警事件进行归纳，统一将其称作是基础性设施级的预警事件；当有信息网络的核心节点或者是普通节点发生预警，就要归纳预警事件，将其称作是信息网络级的预警事件。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆就预警事件分级的策略来说，能够帮助管理人员对各种类型的预警事件的意义进行分析，而且还能很好地进行应对，为电力企业的发展打好基础，提高社会效益和经济效益。
3大数据环境下智能化电力信息系统调度监控体系构建策略
3.1应用仿真技术
为了达到提高电力信息系统调度监控体系构建质量的目的，需要应用仿真技术，第一，仿真技术具有智能分析的优势，为了提高应用合理性，技术人员可以先构建SNMP模型，记录事件处理流量、方式等，并进行数据整理分析工作，达到提高智能化的目的。另外，信息调度监控系统构建工作中，为了能够进一步提高信息处理有效性，需要将Web服务器应用到其中，达到软件转化处理的目的，为之后的信息系统构建奠定良好的基础。第二，在按照仿真技术构建相关调度监控体系时，为了提高优化有效性，需要合理构建网络交换机、调度工作站等结构之前的关系，保障相关命令能够得到有效执行，提高运行安全性、稳定性，推进电力信息系统运行发展。
3.2融入自动化技术
在构建智能化电力信息系统调度监控体系时，需要融入自动化技术，第一，自动化技术具有实时性、通用性的特点，将这一技术融入到电力信息系统时，为了能够进一步提高运行稳定性，技术人员需要合理进行信息采集、数据处理等工作，达到优化电网调度中心的目的。例如：将Alpha服务器融入到系统中时，为了避免出现由于节点故障导致的运行不良的问题，可以构建分布式系统，达到优化电网调度质量的目的。第二，将自动化技术应用到调度监控体系中时，为了保障系统具有实时性与开放性，需要随着信息技术的发展情况进行优化工作，为之后的电力信息系统发展奠定良好的基础。
3.3业务监控部分监控分析
信息化快速发展的背景下，信息系统的构建也变得越来越复杂，其中对系统之间的耦合度提出了更多的要求，从终端用户到信息系统都需要进行优化设计，这样可以逐渐解决系统运行较为缓慢的情况或者是工单流转出现异常的情况。在智能化的调度监控中主要将业务集成中的接口作为业务监控的一个重要指标，尤其是对业务状态以及响应时长等性能都可以实施良好地监控。从用户运用角度分析，在不同的用户等级下就可以根据具体的要求进行各个业务流程的管理，象梳理业务性能，进而建立一个规范化的业务管理模式。
3.4分析智能模块的处理情况
智能化的处理模块中主要包括2个部分，第一部分是故障处理可以智能化定位，第二部分是业务负载，主要通过云资源的平台实施调度。
在智能化的处理过程中，可以结合相关的应用软件快速恢复故障。首先，在信息系统中，结合应用程序具体的运行状态可以对故障的情况进行分类处理，将其中的应急故障尽早处理，可以结合相关的操作进行预先处理；其次，在软件触发方面还可以很好地建立良好的程序，使信息系统得到很好地优化；最后，在故障定位方面，人为的研判指标并进行故障分析，最终对其中的故障进行综合定位，同时还可以完成相关的任务操作，使智能化的技术可以快速恢复信息系统的工作状态。
结束语
随着公司信息化水平的不断提升，对电力信息网络提出了更高的标准和需求，公司需要改变在故障发生之后进行告警和抢修的被动管理模式，实现在故障发生前就进行风险预警和智能运维的电力信息网络主动管理模式，这有利于提升电力信息网络应对安全风险的能力，为智能电网乃至全球能源互联网的建设添砖加瓦。
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论文作者:赵莉,余炳弛
论文发表刊物:《电力设备》2019年第17期
论文发表时间:2019/12/19
标签：信息系统论文; 电力论文; 数据论文; 电网论文; 信息网络论文; 故障论文; 事件论文; 《电力设备》2019年第17期论文;