摘要：随着科技的不断发展，互联网的产生为各行各业的发展都带来了便利性。对于电力行业来说，通过利用大数据进行信息安全分析，有效提高信息安全分析工作的效率，保证信息安全分析工作的有序进行。对于相关人员来说在大数据信息安全分析工作中遇到的问题，应当及时地提出解决措施，进行解决。本文从电力大数据特征与概述、电力大数据为供电企业带来的好处、电力大数据为供电企业带来的风险以及电力大数据信息安全分析技术进行介绍。
关键词：电力；大数据信息安全分析；技术要点；探究
引言：
随着大数据、云计算的广泛运用，互联网上每天都产生大量的数据，然而海量数据产生的同时，一方面给供电企业的相关工作带来便利性同时也带来了信息安全的风险。因此对于相关人员来说，应当认识到在大数据使用之后会给信息安全带来的风险，并且采取相关的技术与措施，对信息安全风险进行规避。同时擅于借用大数据的优势，来提高相关工作的效率，促进供电企业的数据分析与处理，推动供电行业的发展与进步。
一、电力大数据特征与概述
大数据是指海量数据的集合，这些数据能够进行存储、管理和分析，大数据具有数据规模大、信息处理速度快、数据类型多样、价格密度低的特征。而对于供电企业来说，数据业务主要是指生产数据的产生以及对数据的管理，通过对大数据进行分析和利用，来提高相关工作的效率，推动供电行业的发展与进步，而且对于供电行业的精细化管理也有较大的帮助。随着供电企业的不断发展，断电企业往往向着大营销、大运行的方向建设，因此也会呈现数据量大、数据类型多、数据实时性强的特点。
大数据不仅是海量数据的集合，同时也是推动企业进步的重要信息资源，同时也是推动时代发展的关键性因素。电力大数据的产生处于电力企业生产、营销中，对于提高服务质量、提升管理水平有较大的意义。可以对供电企业的数据进行管理，对运行数据进行调度、对外部数据进行分析处理等。大数据是随着信息时代产生的一种新的数据分析和处理的技术，因为当前数据的庞大，传统的数据处理技术已经不适合当前时代的发展。所以MapReduce、NoSQL、HDFS成为了当前处理海量数据较好的技术，但是大数据的使用也不是对传统数据处理技术的否定，只是大数据更加具有优势，分析和处理数据更加高效，成为当前数据处理的最佳方式。同时传统的数据处理方式也在不断地探索与进步，对于一些相对说少量数据的处理还是可以适用的。大数据技术的出现改变了当前人们的思维方式，也为供电行业提供更多的便利性，为电力行业在海量的数据中获得新知识与新能力，提供更有价值的决策信息[1]。
二、电力大数据为供电企业带来的好处
（一）改善用户用电体验
供电企业要想提高企业的经济效益同时提升供电的质量，需要对电力用户的使用情况进行具体的分析。电力大数据包括供电行业提供的供电服务、相关设备厂商的情况以及用户的用电需求等。供电企业通过利用大数据技术，对于这些信息进行分析和处理，可以了解到电力消费用户的消费特征以及能源生产，并且根据所了解的实际情况，对电网进行科学、合理的规划，提升电网用户的满意度以及用电体验。
（二）升级运营管理水平
在传统的电力系统中，主要是通过对电能生产、输送、分配、用电环节进行管理，再经过智能化在电力系统中的应用之后，需要各个环节的信息进行收集，然而再将信息分配的各个环节当中，使用大数据技术可以将现在的数据以及历史的数据都可以进行分析与处理，通过系统的整合与优化，来提高电网运行的可靠性与安全性。同时将大数据应用在智能电网的建设中，可以对电网进行实时的监控，提高输变电运行的效率，而且也可以通过对用户的需求进行分析，加强供电管理。
（三）打造智慧型节能产品
供电行业属于能源消耗行业，可以对能源的供给、消费、移动终端的数据进行分析，研究与探索一些节能环保的产品，给用户提供一些能效高、付费低的使用方法。比如在智能家电方面，可以使用大数据技术对客户进行侧需求的管理，与生产厂家进行协调，并且在销售与生产环节进行创新，帮助客户买到价格适中、能耗低的智能家电产品[2]。
三、电力大数据为供电企业带来的风险
（一）数据运行风险
对于整个电力系统来说，包含着较多的数据，需要做好数据存储、分析以及处理的工作，然后对数据进行不断地更新与维护，然而在运行的过程中也会产生数据运行风险。
（二）黑客攻击风险
大数据是基于网络的技术，往往在使用的过程中，也会受到黑客攻击的威胁，一旦数据被黑客所攻破，并且这些数据被非法分子所利用，会对供电企业带来较大的经济损失。
（三）电力企业重要隐私泄露
在大数据在电力系统的应用中，往往会遇到网络安全问题，一旦网络的保护层受到破坏，重要的隐私信息受到泄露，导致供电企业会面临较危险造成经济利益的损失。所以在电力大数据信息安全技术中，相关人员需要对电力重要隐私信息的保密工作做好重视，才能保证供电过程的有序进行，
四、电力大数据信息安全分析技术
（一）数据库的类型
在电力大数据中，收集与整理的数据库类型包括数据仓库、关系数据等，对于这些数据库中都包含大量的信息类型，而且在各数据库中可以实现不同的分析处理的功能。比如在数据仓库中可以对数据进行汇总计算，将数据进行整合，进行分析处理。
（二）数据处理步骤
对于大数据信息安全技术下，一般主要是对数据处理分为三步，首先是数据处理目标，相关人员需要根据不同的数据库以及数据类型，然后通过对数据地分析与预测对数据处理的目标进行确定。其次是数据量化处理，从安全指标来判断当前信息所处的情况是否安全，而且在一般情况下，会定期对安全信息进行采集，安全事件的数量是呈现一定的规律性同时也是较为稳定的。在这个过程当中也需要实施数据保护，可以通过对数据的加密或者对数据扰乱技术，让数据信息不再完整与真实，对于数据的盗窃者来说，难以分辨哪些是真实数据。最后在数据评估与展示中，应当根据数据的函数来记录对数据的计算与处理，保证数据的完整性与保密性[3]。
（三）数据信息分析方法
在电力大数据信息安全技术中，有多种数据信息分析方法，比如高群算法、空间同位算法、关联分析法以及分类计数等，这些方法都可以有效地进行信息安全的分析，比如在序列分析方法中，可以在对数据信息进行分析与处理的基础上进行数据的挖掘，而且通过联机处理，可以实现对数据信息的管理，保证数据信息的安全性。
五、结束语
对于电力大数据信息安全，相关人员需要认识到大数据给供电企业带来哪些好处以及给供电企业带来哪些风险，通过对风险的具体分析，采取合理的措施，保证供电各个环节的有序进行。而且还应当借助大数据的优势，提高对数据储存、收集、分析与处理的效率，有效地提高供电管理的水平。同时相关人员还需要探索与创新信息安全的分析技术，不断地保证数据信息的安全性与保密性，提高供电企业的经济效益，推动供电企业的发展与进步。
参考文献：
[1]2017年第二季度发布的信息技术和信息安全国际标准[J]. 信息技术与标准化. 2017(07)
[2]试析大数据技术在信息安全领域中的应用[J]. 胡楷宸,孙颜,刘泳慷. 数字技术与应用. 2019(01)
[3]电力大数据信息安全分析技术要点[J]. 张君,李慧聪,关永昌,崔龙龙. 电子技术与软件工程. 2017(22)