摘要：现如今，随着科学技术的快速发展，信息技术的成果也开始广泛应用于各行各业，包括电力行业。电力信息通信系统是整个电力系统中非常重要的组成部分，其中电力信息通信预警技术是通信系统中的重要技术，本文主要是在大数据的基础上，对电力信息通信预警技术的应用和发展进行更加深入的分析。
关键词：大数据；电力信息通信；预警技术
引言
在大数据时代，随着电网信息系统架构的不断扩展，IT设备的数量越来越多，网络也变得更加复杂，信息通信系统中的状态数据、运行数据以及故障数据等体量越来越大，且具有典型的大数据特征，如果数据未经过处理，则对运维没有任何意义和价值。综合运用大数据采集技术、实时数据流处理技术、关联分析挖掘技术、状态评估技术、趋势预测及风险评估技术，建立科学的分析模型，实现信息通信风险态势全面感知、运维数据全面分析、运维风险实时预警，达到在故障发生前解决问题的主动运维效果，有助于提升信息通信故障监测和风险预警能力，对提高信息通信系统的安全性、稳定性及其服务能力具有重要的理论价值和实际意义。
1电力信息通信预警的意义
电力信息通信网络是电力系统在正常运行过程中所使用的特定网络，也是现阶段电力系统能够长久保持正常运行状态的重要支柱之一，正是因为电力信息通信预警系统的存在，使得整个电力系统在实际运行的过程中，各部分之间能够保持密切的联系，能够使整个系统处于正常运行的状态中。当前，在很多电力企业中，对电力信息通信预警技术并没有足够的重视，故障排查工作大多仍然是依靠人工来完成，这就在一定程度上导致故障排查工作的精确度存在着非常大的问题，同时也很难利用现有的构架来完成故障的排查和处理。近些年来，随着大数据时代的到来，电力信息通信网络架构已经逐渐趋于成熟，各种电力设备的种类和数量也在不断地增加，大数据的特点也在逐渐的凸显出来，因此在保证电力信息通信系统正常运行方面也有着更多的可能。在大数据基础上研究出的电力信息通信预警技术，能够对通信风险的隐患有着非常全面的感知，能够及时发现电力信息通信网络中存在的潜在隐患，这样就能够及时剔除隐患，尽可能保证电力系统运行过程的流畅，同时还能够在一定程度上使得整个电力信息通信系统的稳定性和安全性得到提高。
2电力信息通信预警技术
2.1对于大数据基础上的通信风险分析和预警架构
HADOOP和SPARK作为开源的两大数据处理平台，在近些年中得到快速发展，同时产生了许多应用和相关的解决方案,HADOOP支持大规模的集群操作行为，在集群上多至上千个节点可以进行并行计算的相关工作，计算速度会随着集群数量同比的增长，对于传统日志分析系统处理海量数据的问题可以进行有效的解决，但HADOOP并不擅长实时运用的处理工作。SPARK是和HADOOP相似的通用并行计算的架构，是对HADOOP功能上的补充，它采用内存并行计算和流式处理的相关技术，实时应用处理方面会做的更加出色。本文针对电力通信特点所设计的大数据分析平台架构采用了SPARK的并行计算及流处理技术。
2.2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。
2.3大数据基础上的信息通信数据的相关处理
在数据处理框架中对各类日志进行集中的分析处理和管理工作，其中日志收集来自不同系统的日志、网络和防火墙日志等，采用Hive建立业务相关的分析模型，对日志的进行多维度的智能查询，进行数据的初步清洗工作。在数据存储层完成对数据的进一步清洗和转换，进行数据的分类处理，存储于HDFS中，利用SQOOP工具将数据从HDFS中导出到Oracle中。为了实现对客服工单数据的统计分析和文本挖掘，帮助用户进行决策，采取大数据的可视化工具Tableau进行数据处理分析工作，并对通信系统进行相应数据分析的页面设计，实现数据分析结果的视化展示，全面的分析项目的相关数据，为领导决策提供科学、严谨的依据，减少决策失败的风险程度。
3 大数据电力信息通信预警技术的优化
电力信息通信预警系统以及相关的预警技术， 是电力系统能够稳定运行的重要保证， 在大数据的基础上加强对预警技术的研究是时代发展的趋势， 因此为了更好地适应电力企业的发展需求， 我们要能够加强大数据与预警技术的研究力度， 可以利用数据本身的变化情况以及外部需求因素的影响规律来进行深入的分析和研究， 这样就能够对故障原因进行更加详细的发内心。 趋势预测也是预警技术应用中一个非常重要的内容，也是需要在大数据的基础上进一步开展，但是由于信息通信网络具有一定的不确定性，因此通常情况下，预测工作需要在特定的条件下才能够开展。
结语
总而言之，电力信息通信预警技术的存在就是为了保证电力系统的正常运行，能够在电力系统实际运行的过程中，及时发现系统内部可能存在的安全隐患，将这些隐患以信号传递的方式呈现出来，使得工作人员可以采取相关的措施来进行进一步的排查，因此在未来的发展过程中，我们要给予预警技术的研究足够的重视，同时还要能够结合大数据的发展特点，建立一个更加科学的预警系统，推动电力行业的进步和发展。
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