摘要：在信息技术时代，电力系统信息网络在企业经营管理中的重要性不断凸显。为此，电力系统纷纷加大了网络技术应用力度。不过，信息网络具有两面性，它在给企业管理带来便利的同时，自身也具有一定风险，如非法恶意操作、外部网攻击等，都有可能危及电力系统的正常运转。这就要求电力企业在运用信息网络的同时，还要做好信息网络安全管理。只有这样，才能为电力网络系统提供安全保障，提高电力系统的经济效益。随着电力系统网络规模的不断扩大，需要采用信息化管理方法进行电力信息系统构建，实现电力网络的智能化配置和供电。在电力信息系统中，用电信息数据以大数据信息流的形式进行信息化存储和传输，需要对电力信息系统的网络数据进行实时流量监控识别，提高对电力信息系统的智能化管理水平，确保电力信息系统的稳定运行。研究电力信息系统的网络数据流量监控方法，在电力信息系统的优化构造和电网信息的优化调度方面具有重要意义，相关的流量监控和预测算法具有可行性的结论研究受到人们的极大关注。
关键词：电力信息；系统；网络数据；实时流量；监控；分析
引言：随着我国电力企业改革的不断深化，信息系统已广泛应用在电力企业中，电力企业信息化硬件体系已经基本搭建完成，并逐渐在电力生产及调度管理当中基本形成了信息化、智能化的网络管理系统，与电网的自动化控制系统调配，极大的促进了我国电力的生产、决策与管理，也为电力企业的运营提供了便利，对我国的发展而言更是一个重要的革新转折。但是，电力信息系统的安全运行也面临了新的问题与挑战。因此如何保障电力信息系统安全运行，对于国民的生产生活至关重要，本文即在分析电力信息系统安全隐患的基础上，提出了相应的防护对策。对电力信息系统中实时流量的监控是建立在流量检测和数据分析基础上的，通过提取电力信息系统网络数据的实时流量异常特征，结合谱分析方法进行流量的统计分析，实现流量监控。
1.电力信息网络系统概述
电力信息网络系统是指基于光纤通信的发电、电力调度、电力消费信息分析、电力统计、电力支付等功能的有机结合。通过整合这些电力信息网络，可以构建以信息化自动化管理电力生产、运输、调度为主的电力生产运行信息平台。电力信息网络系统可以实现将调度中心与发电厂、地方调度中心、电力维护中心、电力服务中心、电力控制中心等单位有机联通整合起来，通过网络信息共享，达到对电力运行智能化信息化管理的目的。电力信息网络系统不仅可以提升电力企业的生产效率，节约资源成本和管理成本，还可以优化改善调度电力，提高电力资源的利用率，保证电力企业的稳定发展。
2.电力系统信息网络安全的重要性
2.1保障电力系统的高效性
由电力信息业务功能来看，我国电力系统信息安全体系大致可分为三层，分别是自动化系统、生产管理系统、电力信息管理系统。电力系统的主体构造包括电源、电力网络、负荷中心、变电站、配电线路和输电线路，在电力系统工作的各个环节，如变电、发电、输电、用电及配电等环节，信息网络都起着极其重要的作用。无论是系统保护、调节、控制还是系统通信，都少不了信息网络的参与。电力系统的信息网络安全防护问题主要有软硬件维护，确保信息不被丢失、损坏等。从某种程度来说，电力系统信息网络安全维护的根本目的就是保证软硬件的正常运转，保证信息的完整性、机密性和系统处理的高效性。
2.2电力系统信息网络安全威胁众多
近年来，虽说计算机安全技术取得了显著进步，但是电力系统应用的计算机安全技术跟行业实际需求还有一定差距。并且，许多电力企业并没有真正认识到信息安全维护的重要性，电力系统的信息网络安全意识有待进一步提高。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆此外，电力系统信息网络安全威胁众多也是一个不争的事实，许多电力企业都缺乏完善的信息安全管理规范，在计算机信息安全维护与管理方面的投入也较少，由于缺少专门的网络安全管理人员，许多企业的信息网常常会受到网络病毒和黑客攻击。严峻的发展形势要求电力系统在今后的管理中，务必要做好信息网络安全管理。
3.流量监控优化方法的具体实现
对电力信息系统的实时流量进行时频分解，得到电力信息系统网络数据的实时流量时间序列0{x（tit）}，i0，1，，N1进行重构，采用滤波检测方法，得到流量输出的时域模型。在对实时流量序列进行滤波的基础上，结合自适应频谱检测方法进行电力信息系统网络流量数据的谱分析，得到输出的谱特征量。通过上述处理，提取流量数据的谱特征量，实现电力信息系统网络数据的实时流量监控优化。流量监控首先将网路流量数据提交到监控中心，将数据进行分析后并进行重组，然后在数据重组信息中，提取谱特征量，并分散在不同的网关中，进行流量数据的监控，该方法对网络流量数据进行了优化，提高了网络监控预测准确性。
4.仿真实验
为了验证本文方法在实现电力信息系统网络数据流量监控中的应用性能，采用VC++和Matlab7混合编程实现电力信息系统网络数据的实时流量检测和特征提取。电力信息系统原始流量数据的采样。幅值为120dB，电力信息数据初始采样时间间隔2.5min，离散采样频率为010*Hz 10sffkHz，数据长度设定为1200，干扰信噪比为-14dB，根据上述仿真参量设定，本文方法可以提高电力信息系统网络数据实时流量监控的准确率。电力信息系统网络往往会受到杂波干扰等，影响其数据流量监控的准确性，为此在实验过程中加入随机干扰，考察不同方法的抗干扰性能，本在随机干扰下，本文方法的最大受干扰程度在10%左右，方法的抗干扰能力较差，受干扰程度最大达到75%，表明该方法不适合在干扰下进行监控网络数据流量，证明了本文方法的优越性在考察了监测准确率与抗干扰能力的前提下，分析不同方法的误检率，可以间接分析不同方法的监测稳定性，在相同样本规模下，不同方法监测电力信息系统网络数据的实时流量具有明显不同的误检率，本文方法的误检率始终保持在10%以下，且其值浮动较小。其方法的误检率较大，平均在30%-35%，且其波动较大，证明该方法的监测稳定性较差，误检率高，反映其准确率低，可行性较差。
总结：电力信息系统的网络数据实时流量监控识别，可以提高电力信息系统的智能化管理水平，对确保电力信息系统的稳定运行具有重要意义，为此提出了频谱特征提取和流量异常滤波监测的电力信息系统网络数据流量监控方法，首先采用频谱分析和滤波方法对电力信息系统的实时流量进行时频分解，然后采用自适应频谱检测方法进行电力信息系统网络流量数据的谱分析，最后测试结果表明，本文方法的电力信息系统网络数据实时流量监控准确性好，抗干扰能力较强，同时误检率明显低于对比方法，证明了本文方法具有一定有参考价值的结论。
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论文作者:康明,严娜
论文发表刊物:《电力设备》2018年第36期
论文发表时间:2019/6/10
标签：电力论文; 信息系统论文; 流量论文; 数据论文; 方法论文; 电力系统论文; 网络论文; 《电力设备》2018年第36期论文;