摘要：近年来，我国的电力系统发展迅速，电力信息网络系统得到了广泛的应用,电力信息系统信息安全的问题日益突出,已成为影响电力系统生产和经营正常运行的重大问题。为使得电力信息系统信息安全的问题得到有效解决，文章从研究电力系统信息安全传输方法的重要性入手，尝试探究电力系统数据质量和数据安全的提升策略。
关键词：云计算；电力信息系统；数据安全
随着信息技术的快速发展以及应用，电力企业的信息化水平有了较大提升，针对相应管理内容建立了对应的电力信息管理系统，为企业的运营管理带来了极大的便利，提升了企业的运行效率。但电力信息管理系统在应用过程中也面临着很多安全性问题，最为严重的就是网络安全问题。因为电力信息系统具有网络环境开放性的特点，这就给某些不法分子可乘之机。其通过不正当的手段进入到电力信息系统中进行破坏，同时电力信息系统网络结构的不确定性都是的电力信息系统安全存在较大问题。所以，要进一步对电力信息系统的网络安全态势进行有效评估，以此为参考依据制定出针对性的防范措施，确保电力信息系统的网络安全，这对于进一步推动电力行业的发展具有非常现实的意义。
一、电力信息系统数据安全的重要性
随着电力行业的不断发展以及信息技术的不断进步，我国的电力系统信息化建设程度也在不断提高，同时电力信息系统数据也面临着严峻的安全问题。电力系统信息化建设中对电力信息系统数据安全有以下几方面的要求：
其一，需要保证电力信息系统数据的完整性，电力信息系统运行过程中无论发生任何突发状况，电力信息系统数据多需要保证其完整性，确保数据信息不会发生丢失、泄露和损坏；其二，电力信息系统被访问时，每次访问都必须进行权限验证，只有通过验证才能对数据库中的数据进行查询；其三，需要保证数据信息存储的安全性，无论什么情况下，信息系统都需要对数据信息进行有效的存储和备份，以免数据信息因为某些自然或认为的因素发生丢失、泄露事件；其四，需要保证电力信息系统运行的安全性，尤其是需要预防木马、病毒等攻击性软件对系统的破坏，从而影响数据的安全性；其五，需要保证网络的安全性，因为电力信息系统是需要在网络的基础上实现运行效果的，只有保证网络的安全性，避免网络受到恶意攻击，才能保证电力信息系统运行的安全性。
二、电力信息系统数据质量提升措施
2.1 引入数据价值理念
在现有的电力信息系统中引入数据价值理念这一概念，将数据资源作为电力企业的重要资产，将其实现从基本的代码到核心内容的转变，充分提高数据在店里企业中的重要性。借助大数据技术，展开电力信息系统数据分析，深入挖掘数据存在的价值，以便于更好的支持建立起的决策。
2.2 完善系统的通信结构，进行必要的加密处理
对数据进行加密处理对于保障电力系统信息的安全传输非常重要，而要实现对数据进行加密，首先要完善系统的通信结构。一方面，要借助于MQ Series技术防止信息被重复性传输，保证信息传输过程不产生混乱；另一方面，要采用对称加密法和非对称加密算法结构加密模块，给数据传输加上双保险，保证信息传输的安全性。对电力系统信息进行加密，不仅可以防止信息泄露，而且还可以防止数据被破坏。
2.3 加强对数据质量重要性的认知
针对电力信息系统的运行状况，重新梳理现有的管理规范，做好管理指导，严格按照管理规定去完成电力信息系统数据的录入和后续的维护，尽可能的减少问题数据的出现。对相关工作人员进行培训，加强对数据质量重要性的认知，制定完善的人员考核方案，让工作人员能够在日常的工作中做好数据的处理，认识到数据质量的重要性，合理的划分岗位职责，将责任落实到个人，真正的能够借助考核激励手段来提高工作人员的执行力。
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2.4 对电力市场数据合理建模
只有当电力系统信息能够安全地传输到交易双方手中以后，后续的工作才能正常开展。电力市场中传播数据种类繁多，而且用途大同小异，但是按照其功能来分类，其可以分为三种：一是实时类数据，这种数据具有很明显的时间特征，需要定时定点的收集数据，其主要由交易中心的实时调度系统、能量管理系统以及电量计量系统所产生，这部分数据需要及时地传输到下级电厂的实时检测系统，为相关工作提供实时信息；二是申报类数据，用户不仅想知道每个月缴纳的电费，而且他们也需要知道每度电的单价，而这些数据都从属于申报类数据，也就是说，这些数据与用户的关系更为紧密，是电厂与用户直接对话、进行交流的数据；三是查询类数据，其更倾向于“售后服务”的性质，能够让用户查询具体的交易数据。这些数据对于电力市场数据建模过程非常重要，没有数据那么建模工作就难以开展。建模是否合理还需要借助于一个信息工业标准来测评－XML，而电力市场所应用到的数据都要借助于XML来表述，而用XML信息表达的数据的安全性很高，可以有效保证电力系统信息传输的安全性。所以，电力市场数据建模过程也很重要，是用XML信息传播数据的首要条件。
三、电力信息系统数据质量的未来发展路径
电力企业在发展过程中涉及到得数据量明显增加，随着数据再分析储存压力上的提升，数据质量受到了极大的威胁，这也影响到了电力信息系统的应用。在此背景下，要进一步完善数据质量保证体系，做好外部保障支持，以期能够全面管理数据质量，做好数据的整理分析工作。
在数据分析处理时，要做好数据质量的检查，避免出现大量的问题数据，同时对数据进行质量检查，评价其影响范围。在数据检查的过程中，需要通过多方面对于数据的完整性进行检查，针对数据检查接口来分析数据的完整性，确保电力信息系统数据在进入数据库之前并不存在质量问题。要分析数据库中的海量数据是否完整，是否存在问题数据，并对电池的数据库进行检查、优化，及时发现数据中的问题数据，并进行相应的处理，避免问题数据的大量出现，造成更严重的损失。
此外，要根据特定的检查指标，定期检查或者是抽查数据的准确性和全面性，进而有效提高电力信息系统数据质量，促进电力企业服务水平的进一步提升。当然，在建立信息系统数据的过程中，其数据质量问题不可避免，但我们可以采取一些预防手段，如制定应急预案等，预防数据质量问题的出现。同时，要进一步建立和推进信息系统的智能化发展，以此确保越来越庞大的数据能够得到妥善分析和处理，做好数据规划，充分发挥电力信息系统的功能。
结语：
随着电力企业的不断发展和信息技术的不断进步，电力企业已经有针对性地加大了对信息技术的应用，尤其是加强了电力信息系统的建设。而在电力信息系统中，数据安全问题是十分重要的，只有保证电力信息系统数据的安全性、完整性，才能有效保证电力系统的正常运行。从目前电力企业的实际情况来看，保证数据质量，做好数据分析工作，能够为企业决策提供必要的数据支持，对于进一步提升电力企业的信息化水平和科学决策能力是十分重要的。
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作者简介：陈锡坤（1972-），男，毕业于中共广东省委党校，现为广东电网有限责任公司汕尾海丰供电局综合服务中心副主任。研究方向：电力信息。
论文作者:陈锡坤
论文发表刊物:《电力设备》2019年第6期
论文发表时间:2019/7/8
标签：数据论文; 信息系统论文; 电力论文; 信息论文; 质量论文; 电力系统论文; 安全性论文; 《电力设备》2019年第6期论文;