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摘要：这几年，电力行业的发展和跟新的速度加快，其主要的发展方向是智能化电网以及自动控制的方式。智能电网能够有效的保护电力通信网的安全运行，可以对电网的符合进行智能化的调整与检测，把以往人工控制的电网以及输电设备转换成智能自动化的控制方法，在其中再运用大数据技术，做好相关设备以及电力通信网的检测。
关键词：大数据；电力通信网；通信管理系统
引言
随着社会经济的快速发展，互联网行业也得到了很大程度的提升，在电力通信方面建设的规模也是越来越大，其中电力通信的结构也越来越复杂，在电力通信中生产和管理等每个阶段中体现出来的信息数据也在逐渐的增长，使得电力通信的风险系数明显增大。目前电力通信在平时运行中，电力企业在其中运用了大数据技术，利用刺激时来辅助检修工作的进行，保证电力通信网能够安全稳定的运行，基于此，本文针对大数据技术在电力通信中的研究应用做以简单的分析。
一、概况
1.1 电力大数据的含义
大数据具有 5 个主要特点（即 5 V 特征）：Volume（大量）；Variety（多样性）；Velocity（高
速）；Value（价值）；Variability（可变性）。电力大数据是大数据在电力行业的子集，因此具备大数据的特征。同时，电力大数据又具有电力行业特有的“3E”特征：数据即能量（Energy）；数据即交互（Exchange）；数据即共情（Empathy）。
1. 2 电力通信网概况
电力通信网是国家电网公司（以下简称公司）除电网外的另一张实体网络，由骨干通信网和终端通信接入网组成。骨干通信网涵盖 35 千伏及以上电网，由跨区、区域、省、地市（含区县）共 4 级通信网络组成。终端通信接入网由 10 千伏通信接入网和 0.4 千伏通信接入网两部分组成，分别涵盖 10千伏（含 6 千伏、20 千伏）和 0.4 千伏电网。
电力通信建设了光纤通信为主的骨干传输网络，发展了数据通信网、调度电话交换网、行政电话交换网、电视电话会议网等业务网络，配套了同步网、网管系统等支撑网络，实现了传输媒介光纤化、业务承载网络化，运行监视和管理。
二、电力大数据特征
电力大数据是大数据在电力行业的子集，因此具备大数据的特征。同时，电力大数据又具有电力行业特有的“3E”特征：
（1）数据即能量（Energy）。数据即能量是指电力大数据在使用过程中不断精炼而增值，可为电力行业的节能降损提供指导。
（2）数据即交互（Exchange）。数据即交互是指电力大数据与国民经济社会存在广泛紧密的联系，电力数据与其他行业数据的交互融合能更好地发挥电力大数据的价值。
（3）数据即共情（Empathy）。数据即共情是指电力企业以服务用户为中心，通过对用户需求进行挖掘，为其提供优质、安全、可靠的电力服务。
三、电力通信大数据及其所面临的问题分析
电力通信中使用的大数据主要分为两个部分：内部和外部，在内部的使用主要是对电力设备的以及系统中的信息以及运行的状态进行记录，同时对数据进行分析发现在系统运行过程中所遇到的问题。大数据的数据解析过程从数据的采集中集成，提取数据的安全检查和分析的完整链条。在该链轮中，可能发生在各个链接中丢失的数据、被泄漏、篡改、不被许可的接入的可能性。
四、大数据在电力通信网的应用实践
4.1 电力通信检修工作量分布
电力通信网络维护，电力企业分析以大数据处理技术为出发点，电力通信网络在运行中具体维护状态，保持客观分析，应准确把握结果。通过分配维护工作量，电力通信设备具有固定的维护规则并且处于波动状态。电力企业是电力通信网络的维护。在不同阶段的具体条件调整期间，可以适当增加本季的工作进度和维护次数。科学预测是导弹的检测和维护，电力通信网络的维护顺利进行，可以保证数据处理技术的巧妙应用，充分发挥其多样性。从科学的角度来看，在执行电力通信网络数据时处理大量信息。
4.2通信管理系统
通信管理系统总体目标是建设具备实时监视、资源管理、运行管理、专业管理四大业务应用，覆盖各级电力通信骨干网和终端通信接入网，形成具有集约化、标准化、智能化特征的国家电网公司企业级通信管理平台，为提升通信网络运行维护能力和管理水平提供技术支撑。
通过系统互联，完成通信管理系统上下级之间、与其他系统横向之间的信息共享和应用协同，全面提升通信全程全网故障定位处理能力、跨专业和跨网络的资源管理和优化配置能力、通信业务的全流程闭环管理能力、信息通信一体化全景展示能力等。
4.2.1 通信管理系统管理范围
管理这些设备就是获取设备的运行状态，通常是通过设备的网管的接口获取，但是也不是所有的设备都能通过网管管理，如表中所示，这就给通信备管理带来了难度和复杂性。除了这些通信智能设备以外，通信管理系统还要管理光缆、线缆等物理静态资源，业务、通道等通信逻辑资源。
通信管理系统管理的管理范围如图 2 所示。
4.2.2通信管理系统应用模式
系统采用“二级部署、三级应用”模式。整个应用架构由总部（分部）、省两级系统和互联网络组成。
上层由总部（分部）系统组成，下层由省级系统组成。上层系统间通过跨区域网络互联，实现跨区域系统的互联和信息共享，形成对跨区域骨干通信网络的综合管理能力；上下两层系统间通过跨省网络互联，实现跨省系统的互联和信息共享，形成对跨省骨干通信网络的综合管理能力；下层系统通过省内网络互联，实现省内各层级系统互联和信息共享，形成对省内骨干网络的综合管理能力。
通信管理系统是一个跨区的应用系统，系统数据库服务器等后台应用部署在信息管理大区，系统数据采集服务器等采集与控制系统部署在生产
控制大区。系统的两部分通过在安全Ⅱ区和Ⅲ区之间部署安全隔离装置进行数据交互。同时系统的横向边界、纵向边界都采用防火墙进行安全防护。
4.2.3通信管理系统功能范围
在平台的基础上 7 大模块，面向客户的主要包括通信实时监视、通信资源管理、通信运行管理、通信专业管理，其中通信与 IＲS 集成，在 IＲS 系统中展现。
其它三大功能包括系统纵向互联、系统横向集成、数据采集功能是支撑模块，分别实现上上下级数据级联、数据共享和数据采集。
4.3数据库安全防护机制
4.3.1 数据库管理备份
数据的备份是确保数据的安全。将备份和物理备份进行组合，定期地保存在备份服务器中。如果系统遭到破坏或攻击，则可以变为原始数据库系统来恢复备份数据。本文使用了使用mysql提供的备用/恢复工具的ex端口/引进数据。其数据信息是作为二进制的文件保护被提取，同时还对文件进行了加密，以此来防止病毒的攻击。在进行文件导入的过程中把保存好的二进制文件按原来的状态给返回到以前的数据系统当中。
4.3.2 访问控制与口令管理机制
访问控制意味着任何用户可以防止对数据库的不正当访问。基于文章内的探讨，在角色访问模型中可以在用户和用户使用权之间进行角色的设置，可以把资源的存取权限设置在角色中，参与使用这只能在规定的区间内进进行执行操作，在操作的期间，为了能够增加数据库的安全性，这里定期地改变sys和systec的密码，并隔离应用systec管理者和数据库systec管理员的权限。为各管理者制作单独的帐户，根据用户的需要进行批准。
4.3.3 数据库防火墙和审计机制
SQL嵌入式验证器用户输入漏洞，并篡改应用程序输入数据和数据库SQL文本，以控制服务器响应，以及非法访问数据，并严重威胁数据安全。数据库防火墙使用黑名单和红色列表来检测应用程序规则。构建数据库防火墙可以有效防止SQL注入攻击，保护大数据系统的安全。为了监视和记录用户类型用户的操作，为了记录，将用户的操作时间，操作对象和操作行为导入到数据库监视组织中。
结束语
综上所述，本文首先对大数据做了简单的概述，其次分析了电力通信大数据及其所面临的问题以及电力同行的特征，最后对大数据在电力同行中的运用做了简单的探析。从中发现电力通信大数据容易透露客户的隐私以及数据的保存存在着不安全性。
参考文献：
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[2]林炳花，林丽萍.大数据技术在电力通信网的应用分析[J].电力大数据.2017.5
[3]蔡德福，曹侃，唐泽洋，刘曼佳，万磊，周鸿雁.大数据技术在电力系统的应用[J].湖北电力. 2016.6
论文作者:陈楚兵
论文发表刊物:《基层建设》2019年第18期
论文发表时间:2019/9/21
标签：数据论文; 电力论文; 通信论文; 通信网论文; 系统论文; 管理系统论文; 互联论文; 《基层建设》2019年第18期论文;