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摘要：近几年来，随着信息技术水平不断提高，电力信息通信网的建设也得到了全面发展，电力信息通信预警技术在保证电力生产安全稳定上发挥着重要作用。因此，本文针对电力信息通信预警技术展开研究，在简单了解电力信息通信预警实际应用案例的基础上，详细分析风险预警的具体架构，以供参考。
关键词：大数据;电力信息通信;预警技术
引言
随着科学技术的全面发展，电力成为生活生产的重要能源之一，如果没有电，几乎许多生产经营活动都无法正常有序地进行。电力信息通信网是专门应用于电力系统的网络，也是支撑电力系统生产平稳运营的重要支柱。而大数据时代的到来，为电力信息通信预警技术的提升带来了更多技术支持和众多可能。
1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，進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。在大数据时代背景下，我国电网信息系统架构日益完善，各类设备数量与种类不断增加。在此形势下，系统中的相关数据量也逐渐增加，具备明显的大数据特点。基于此，通过将大数据技术、实时数据流处理技术、关联分析挖掘技术、状态评估技术等建立紧密联系，逐步形成分析模型。利用此种方式保证对信息通信风险隐患的全面感知。相关技术人员可据此及时获取重要信息，针对潜在的风险，做到及时发现、及时剔除，以此避免出现运行故障，对增进信息通信系统的安全性及稳定性具有较为积极的现实意义。
2大数据的电力信息通信预警技术
2.1基于大数据电力信息通信风险分析及预警架构
在现阶段大数据的发展过程中，主要有两个开源的大数据处理平台，分别是Hadoop和Spark，这两个平台在近些年得到了非常快速的发展，同时也出现了多种相关的应用，下面就来进行详细的分析。首先在Hadoop大数据处理平台上，支持大规模的数据集群操作，通过集群的方式能够实现对多个以及上千个节点的计算，在计算的过程中，计算速度会随着集群数量的增加而不断加快，这样就能够在一定程度上解决传统日志分析系统无法处理海量日志数据信息的问题，但是在该数据处理平台，并不适合应用于实时数据的处理。而Spark是一种与Hadoop类似的一种通信并行数据计算框架，严格来说是对Hadoop数据平台的一种补充，它采用了更加先进的计算技术以及流式处理技术，能够在一定程度上弥补Hadoop在实时数据计算处理上的不足，这些都是电力信息通信系统中非常重要的预警构架类型，是预警技术运用过程中的关键部分。
2.2基于大数据的相关数据处理
以大数据分析为基础的总体功能架极，在技术层面来看，可以更好地应用SOA的架极模板，在服务的端口斱面则可将Java技术当做首选，而在客戵端的开収上，B/S技术则可以为预警系统提供必要的支撑。在功能的划分上，预警系统应该五大模块极成，即由接口模块、采集模块、数据挖掘、分析模块、预警生成模块五大模块极成。以这五大模块作为有敁支撑，能够更好有助于信息预警系统在每一个环节迚行精准的工作。幵且，完备的功能模块还能够更好的盘点梱理甴力运行设备的资产以及地理情冴，帮助预警管理人员能够切实地了解甴力的各类信息，仍而使得管理人员能够以此为基础做好相关数据、设备的统计工作。幵且，五大功能模块的完善还有助于管理人员能够在甴网出现问题的第一时间做出刞断，幵根据刞断做出预警信息的収布。最后就是硬件层面的布罫，以甴力系统的事次安全防护为根本出収点，大数据基础下的甴力信息通信预警技术，必须要遰循甴力系统运行的基本原则。因此，在硬件层面应该对预警系统安装必要的防护隑离装罫来提升其的安全系数。这里需单独挃出的是，预警系统在运行的迆程中，还应该遰循相应的标准，仍而避兊操作夰误所导致的意外损夰。只有在这样的基础上，才能使得预警系统能够以稳定的状态，继而保证数据的采集、挖掘以及预警等相关工作。
2.3电力通信风险预测
在完成上述两个方面的架构后，还可以借助大数据技术是对电力信息通信的风险趋势进行预测，及时数据的变化情况，结合数据变动规律进行深层次的剖析，及时发现其中存在的问题。在实际发展过程中，针对季节性的电力通信情况进行预测，传统的预测方式需要消耗大量的人力、物力。但是，借助大数据技术，根据数据本身的变化情况、规律进行深入剖析，可以更好的保证运行实时性和准确性，避免出现较大的误差。通过数据平稳化处理、模型识别、参数预测、参数估算这个步骤，最大程度把握通信发展趋势，为后续的研究奠定基础。
2.4进一步完善电力信息通信预警系统
电力信息通信大数据框架的建立，有利于电力信息通信相关技术人员对采集到数据信息进行高效率、高质量的整理、分析和管理，从而建立更为完善的电力信息通信预警系统。建立大数据电力信息通信预警，有利于对电力信息通信风险的规避。如，大数据技术下的数据处理平台日益受到电力信息通信系统的青睐。如，大数据处理平台Hadoop在进行集群操作时方便快捷，增加差异节点后可共同计算，集群数量的减弱对其计算速度无影响。传统的系统数据处理存在的不足，被新技术有效弥补完善。在处理实时应用等方面，Hadoop存在着一定不足。
结语
目前电网信息通信技术快速发展的条件下，对于信息系统的服务能力进行提升，合理有效的进行信息化建设和运维投入是当前阶段需要解决的重点问题。本文对于大数据基础上的通信风险预警架构与算法进行了研究，通过综合运用相关大数据的处理技术，对运维系统的数据进行了挖掘分析处理，可以帮助运维人员通过运维数据发现系统的潜在问题，对于风险进行实时的预警和趋势分析，达到相关的运维工作效果，把工作重心转向风险分析和故障处理的相关方面，有效规避风险，提升相关运维人员的工作效率，提升公司的整体通信故障监测和风险预警能力。
参考文献
[1]王江亭，靳丹，俞俊，等.基于大数据的电力信息通信预警技术研究[J].电力信息与通信技术，2019（9）：64-69.
[2]胡聪，刘翠玱，吴尚，等.基于大数据日志的预警技术分析[J].电气技术，2018，18（6）：95-98.
[3]周平，马斌，韩冰等.基于大数据平台的日志分析预警技术研究[J].电脑知识与技术，2019，12（32）：266-268.
关键词：大数据;电力信息通信;预警技术
引言
随着科学技术的全面发展，电力成为生活生产的重要能源之一，如果没有电，几乎许多生产经营活动都无法正常有序地进行。电力信息通信网是专门应用于电力系统的网络，也是支撑电力系统生产平稳运营的重要支柱。而大数据时代的到来，为电力信息通信预警技术的提升带来了更多技术支持和众多可能。
1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，進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。在大数据时代背景下，我国电网信息系统架构日益完善，各类设备数量与种类不断增加。在此形势下，系统中的相关数据量也逐渐增加，具备明显的大数据特点。基于此，通过将大数据技术、实时数据流处理技术、关联分析挖掘技术、状态评估技术等建立紧密联系，逐步形成分析模型。利用此种方式保证对信息通信风险隐患的全面感知。相关技术人员可据此及时获取重要信息，针对潜在的风险，做到及时发现、及时剔除，以此避免出现运行故障，对增进信息通信系统的安全性及稳定性具有较为积极的现实意义。
2大数据的电力信息通信预警技术
2.1基于大数据电力信息通信风险分析及预警架构
在现阶段大数据的发展过程中，主要有两个开源的大数据处理平台，分别是Hadoop和Spark，这两个平台在近些年得到了非常快速的发展，同时也出现了多种相关的应用，下面就来进行详细的分析。首先在Hadoop大数据处理平台上，支持大规模的数据集群操作，通过集群的方式能够实现对多个以及上千个节点的计算，在计算的过程中，计算速度会随着集群数量的增加而不断加快，这样就能够在一定程度上解决传统日志分析系统无法处理海量日志数据信息的问题，但是在该数据处理平台，并不适合应用于实时数据的处理。而Spark是一种与Hadoop类似的一种通信并行数据计算框架，严格来说是对Hadoop数据平台的一种补充，它采用了更加先进的计算技术以及流式处理技术，能够在一定程度上弥补Hadoop在实时数据计算处理上的不足，这些都是电力信息通信系统中非常重要的预警构架类型，是预警技术运用过程中的关键部分。
2.2基于大数据的相关数据处理
以大数据分析为基础的总体功能架极，在技术层面来看，可以更好地应用SOA的架极模板，在服务的端口斱面则可将Java技术当做首选，而在客戵端的开収上，B/S技术则可以为预警系统提供必要的支撑。在功能的划分上，预警系统应该五大模块极成，即由接口模块、采集模块、数据挖掘、分析模块、预警生成模块五大模块极成。以这五大模块作为有敁支撑，能够更好有助于信息预警系统在每一个环节迚行精准的工作。幵且，完备的功能模块还能够更好的盘点梱理甴力运行设备的资产以及地理情冴，帮助预警管理人员能够切实地了解甴力的各类信息，仍而使得管理人员能够以此为基础做好相关数据、设备的统计工作。幵且，五大功能模块的完善还有助于管理人员能够在甴网出现问题的第一时间做出刞断，幵根据刞断做出预警信息的収布。最后就是硬件层面的布罫，以甴力系统的事次安全防护为根本出収点，大数据基础下的甴力信息通信预警技术，必须要遰循甴力系统运行的基本原则。因此，在硬件层面应该对预警系统安装必要的防护隑离装罫来提升其的安全系数。这里需单独挃出的是，预警系统在运行的迆程中，还应该遰循相应的标准，仍而避兊操作夰误所导致的意外损夰。只有在这样的基础上，才能使得预警系统能够以稳定的状态，继而保证数据的采集、挖掘以及预警等相关工作。
2.3电力通信风险预测
在完成上述两个方面的架构后，还可以借助大数据技术是对电力信息通信的风险趋势进行预测，及时数据的变化情况，结合数据变动规律进行深层次的剖析，及时发现其中存在的问题。在实际发展过程中，针对季节性的电力通信情况进行预测，传统的预测方式需要消耗大量的人力、物力。但是，借助大数据技术，根据数据本身的变化情况、规律进行深入剖析，可以更好的保证运行实时性和准确性，避免出现较大的误差。通过数据平稳化处理、模型识别、参数预测、参数估算这个步骤，最大程度把握通信发展趋势，为后续的研究奠定基础。
2.4进一步完善电力信息通信预警系统
电力信息通信大数据框架的建立，有利于电力信息通信相关技术人员对采集到数据信息进行高效率、高质量的整理、分析和管理，从而建立更为完善的电力信息通信预警系统。建立大数据电力信息通信预警，有利于对电力信息通信风险的规避。如，大数据技术下的数据处理平台日益受到电力信息通信系统的青睐。如，大数据处理平台Hadoop在进行集群操作时方便快捷，增加差异节点后可共同计算，集群数量的减弱对其计算速度无影响。传统的系统数据处理存在的不足，被新技术有效弥补完善。在处理实时应用等方面，Hadoop存在着一定不足。
结语
目前电网信息通信技术快速发展的条件下，对于信息系统的服务能力进行提升，合理有效的进行信息化建设和运维投入是当前阶段需要解决的重点问题。本文对于大数据基础上的通信风险预警架构与算法进行了研究，通过综合运用相关大数据的处理技术，对运维系统的数据进行了挖掘分析处理，可以帮助运维人员通过运维数据发现系统的潜在问题，对于风险进行实时的预警和趋势分析，达到相关的运维工作效果，把工作重心转向风险分析和故障处理的相关方面，有效规避风险，提升相关运维人员的工作效率，提升公司的整体通信故障监测和风险预警能力。
参考文献
[1]王江亭，靳丹，俞俊，等.基于大数据的电力信息通信预警技术研究[J].电力信息与通信技术，2019（9）：64-69.
[2]胡聪，刘翠玱，吴尚，等.基于大数据日志的预警技术分析[J].电气技术，2018，18（6）：95-98.
[3]周平，马斌，韩冰等.基于大数据平台的日志分析预警技术研究[J].电脑知识与技术，2019，12（32）：266-268.