关键词：大数据；电力通信；预警技术
1大数据技术的内涵
大数据目前仍然没有一个确定的定义，国内外学者对其的概念仍有很大的分歧。在大数据研究的领先者中，美国专家对大数据的定义是超过常规数据库工具的数据集，用于获取、存储、管理和分析能力。大数据具有四个特点，其中“大”是大数据最主要的特征，具体表现在数据规模庞大以及数据类型多种多样，大数据还具有极高的传达速度，其传达的数据信息拥有很大价值。结合以上对大数据特点的理解，可以将大数据技术认为是一种能在大量、种类不同的数据中高速提取有价值信息的技术。在电力行业中引进大数据技术，是因为电力系统也拥有着庞大的数据库，需要利用大数据技术提取有效信息。
2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。
3大数据技术在电力信息网中的实际应用
3.1建立3TMS的系统数据框架
大数据技术在电力通信网络中建立了3TMS的系统数据框架，其中包括电力通信网络中的基础数据、管理中产生的业务数据以及智能电网的动态数据。首先，大数据中提取的基础数据主要内容是GIS供电设备的图层信息、电力通信设备的参数数据以及设备使用的权限数据。这些数据统统属于非业务数据，是电力通信网络得以运行的基础。对系统数据进行整合，可以及时检测基础设备是否老化，保证电力通信网络的安全运行。其次是对业务数据的分析，系统中的业务性数据只要内容是对电力通信网络的运行和对数据资源进行管理工作时产生的数据，还包括专业性强的难懂数据。这些数据是分析电力通信网络运行状态进行分析的重要数据，通过这些数据判断电力通信网是否出现波动。最后，是在智能电网中所提取的动态数据，这些动态数据是根据用户的用电情况随时变化的，大数据技术可以及时提取这些数据，面对用户的用电情况向系统发送实时的报告，调整输电量和发电量。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆关于智能电网动态数据的采集类型，不仅仅只是用户使用状况的数据，还包括各种数据系统，例如交换网和接入网的系统，这一类数据所表示的是数据类型较为复杂，主要为用户电器的配置以及性能信息，还包括用户用电出现不正确时候的警告数据。
3.2调整对电力通信网进行检修的工作量
电力企业以大数据处理技术为出发点，对电力通信网络在运行中状态进行监测，保持客观的分析，准确把握结果，确定是否电力通信网需要维护。任何设备都需要进行维护，电信通信网络也一样，只有对通信设备进行定期维护，才能保证通信网络的通畅运行。大数据技术对电力通信网络的运行数据进行分析，对运行线路进行智能检测，发现电力通信网近期的波动规律，确定维护时间、维护周期以及工作量。电力通信网络设备也受外界环境的影响，例如夏天过热的天气、冬天过于严寒的雨雪天气，在不同的外界情况下，大数据技术可以及时调整对通信设备维护的时间和周期，在天气恶劣的时候增加对设备的维护次数。大数据可以通过对电力通信网运行数据的分析，对设备的维护次数进行准确预测，提前分配维护的工作量，让工作人员做好维护准备，确保电力通信网的稳定运行。大数据技术在处理电力通信网数据的过程中，发挥了其多样性的特点，使得对数据的分析和处理的结果更加科学准确。
4网络性能大数据分析
在对网络进行合理优化时，增加信号的覆盖率成为其优化的主要目标，为了实现当前这一目标，则需要做好以下方面的工作：其一，做好优化准备阶段工作，对于当前这个阶段来说，要根据网络优化的基本要求，对数据类型进行明确。同时要进一步明确数据优化的方向，并且要重点对网络基点进行全方位考虑。根据该环节工作的需要，要不准备相应的测试工具。其二，优化测试。充分发挥话务质量测试、及驱动测试，以此来保证数据获取的高效性。其三，分析阶段：在虚拟化存储设备中提出数据信息，同时要明确数据结果的实际来源，并有针对性的采取相应的保护措施。其四，优化调整，该阶段主要包括两个方面的内容：强化对后台数据的调整，并调整天线射频优化。
5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。
结束语
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。同时将目前工作重点与难点转移到通信风险预警上来，从整体上提升其工作效率。
参考文献
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论文作者:华聆宇
论文发表刊物:《中国电业》2019年15期
论文发表时间:2019/11/20
标签：数据论文; 电力论文; 通信网论文; 技术论文; 信息论文; 系统论文; 通信网络论文; 《中国电业》2019年15期论文;