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大数据下电力通信网运行维护策略祝丹

发表时间：2021/6/17 来源：《基层建设》2021年第6期作者：祝丹吴奕彬

[导读] 摘要：在互联网的快速发展中，电力通信网规模也持续扩大，结构日渐复杂化，电力通信网生产、管理等多个环节信息数据呈爆发式增长趋势，电力通信网安全风险系数明显提高。

        孝感供电公司湖北孝感 432000
        摘要：在互联网的快速发展中，电力通信网规模也持续扩大，结构日渐复杂化，电力通信网生产、管理等多个环节信息数据呈爆发式增长趋势，电力通信网安全风险系数明显提高。在日常运行过程中，电力企业必须以大数据处理技术为基点，做好电力通信网运行维护工作，确保电力通信网处于安全、稳定运行中。本文浅析大数据下电力通信网运行维护策略。
        关键词：电力通信网；大数据技术；检修；
        1.概况
        1.1电力大数据的含义
        大数据具有5个主要特点（即5V特征）：Volume（大量）；Variety（多样性）；Velocity（高速）；Value（价值）；Variability（可变性）。电力大数据是大数据在电力行业的子集，因此具备大数据的特征。同时，电力大数据又具有电力行业特有的“3E”特征：数据即能量（Energy）；数据即交互（Exchange）；数据即共情（Empathy）。
        1.2电力通信网概况
        电力通信网是国家电网公司（以下简称公司）除电网外的另一张实体网络，由骨干通信网和终端通信接入网组成。骨干通信网涵盖35千伏及以上电网，由跨区、区域、省、地市（含区县）共4级通信网络组成。终端通信接入网由10千伏通信接入网和0.4千伏通信接入网两部分组成，分别涵盖10千伏（含6千伏、20千伏）和0.4千伏电网。
        电力通信网是各类电力调度生产和信息管理业务的主要载体，承担着包括电网调度生产业务和公司管理业务在内的几乎所有业务信息的通信传输重任，为信息传递的神经网络，覆盖了各级调度生产办公大楼、各电压等级的变电站、营业厅、供电营业所等场所。具有结构复杂化、部署分散化、设备异构化的特点，致使电力通信网的设备台帐和告警数据呈现庞大化的趋势。大数据环境下的电力通信，是大量数据之间的对接和组合。
        2.电力通信网呈现的问题
        2.1结构规模较大、过于复杂
        通常国内的电力通信网由骨干网、本地网部分共同组成，骨干网又被划分为一级骨干网、省级骨干网。其中全国主要城市及直辖市均遍布着一级骨干网，因此一级骨干网特别重要。省际骨干网则遍布各省调度机构、基层单位等，遍布区域相对较小，常以单位、办公室为主要目标。不过本地网能与骨干网连接，并访问整个电力系统数据资源库。由于骨干网、本地网分布地域不同、规模庞大且复杂，所以给安全维护带来了难题。
        2.2业务量过多
        国内电力通信网承载了大量业务，服务覆盖全国。一旦电力远离生活，社会将发生动乱。而各电力节点间的交流依靠电力通信网提供保障。同时，近些年大量家用电器走入千家万户，这使电力企业业务量持续增加，为满足社会需求，电力需求需要不断建设大量的发电设施、输电设备、电力通信网等满足社会需求。而新建的设施、使用的设备、构建的网络容易出现问题，影响电力进度及调度工作，需要予以高度重视。
        2.3工作管理难度较高
        电力通信网使用环节较多，不论哪个环节发生问题，电力企业均会受到负面影响。研究发现，电力通信网管理难度较大。其原因是“各本地网运维单位不属于一家，各单位运维本地网时容易将不稳定因素带入电力通信网。”比如，某地工作者在一台本地网数据交换机中同时接入了一根网线的两端，此时会造成二层环路问题，引发网络弹簧等。此类人为影响因素无法彻底避免，也很难从根本上做出规定进行预防。因此，电力通信网管理难度较大。[1]
        2.4其它问题
        电力通信网在建设、发展的过程中，还存在其他安全类问题，常见的有网络遭受外部恶意攻击、网络结构不合理、网络操作违规、网络内部安全性较差、设备维护水平差、网络管理风险等。

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上述风险的存在，均不利于电力通信网健康发展。
        3.大数据下电力通信网运行维护策略
        电力通信网是国家电网公司实体网络，骨干通信网络涵盖35kV以上电网，终端通信接入网由10kV通信接入网组成，涵盖10kV与0.4kV电网。电力通信建设骨干传输网络，发展了调度电视电话会议网等业务网络，实现传输媒介光纤化。国网公司通信网络管理信息化建设自90年代开始，90年代初期-2005年开展以省为单位的通信信息化，2011年至今以通信管理系统为主的通信信息化。
        电力企业通过大数据技术监测电力通信网络运行状态，电力通信网络需要进行维护，大数据技术对运行数据分析，确定电力通信网维护周期。这样电力通信网络设备受到外界环境影响，大数据技术可以及时调整通信设备维护周期。通过分析电力通信网运行数据，确保电力通信网稳定运行。发挥大数据技术多样性特点，使得数据处理结构更加科学准确。大数据技术对电力通信网数据安全保护包括对电力信息系统安全保护。由于原本数据在数据分析后过滤了无用信息，电力通信网备份数据就便于对数据进行查找。将备份数据上传至备份服务器，当电力系统遭到病毒入侵时可以使用备份数据。在电力通信网访问入口设立口令机制，大数据技术设立角色访问机制，用户可以在规定数据区域操作。大量网络黑客入侵电力通信网络系统，会对电力通信服务器造成安全隐患，大数据技术防火墙系统可以保证电力通信数据安全。
        3.1调整对电力通信网进行运行维护的工作量
        电力企业以大数据处理技术为出发点，对电力通信网络在运行中状态进行监测，保持客观的分析，准确把握结果，确定是否电力通信网需要维护。任何设备都需要进行维护，电信通信网络也一样，只有对通信设备进行定期维护，才能保证通信网络的通畅运行。大数据技术对电力通信网络的运行数据进行分析，对运行线路进行智能检测，发现电力通信网近期的波动规律，确定维护时间、维护周期以及工作量。电力通信网络设备也受外界环境的影响，例如夏天过热的天气、冬天过于严寒的雨雪天气，在不同的外界情况下，大数据技术可以及时调整对通信设备维护的时间和周期，在天气恶劣的时候增加对设备的维护次数。大数据可以通过对电力通信网运行数据的分析，对设备的维护次数进行准确预测，提前分配维护的工作量，让工作人员做好维护准备，确保电力通信网的稳定运行。大数据技术在处理电力通信网数据的过程中，发挥了其多样性的特点，使得对数据的分析和处理的结果更加科学准确。
        3.2保护数据库中数据的安全
        大数据技术对电力通信网数据安全的保护可以分为三个方面，分别是对备份数据、访问安全以及对电力信息系统的安全的保护。首先，是对备份数据的安全保护。由于原本的数据在分析之后会过滤掉无用的信息，因此电力通信网常常会备份一份数据，以便于将来出现突发问题时对数据的查找。在大数据技术中，将备份数据及时上传到指定的备份服务器上，防止原始数据的丢失。一旦电力系统遭到病毒或者非法盗取用户信息的入侵，备份数据可以当做原始数据来使用。大数据技术会对备份数据进行文件加密，防止病毒的入侵。其次，是对访问入口的安全保护。大数据技术在电力通信网络的访问入口设立口令机制，只有输入正确的口令才能进入数据库，在一定程度上增加了电力通信网络的安全，防止了其他用户会电力通信网络数据的非法访问。大数据技术会设立角色访问机制，规定用户只能拥有部分数据的使用权和查看权，用户只可以在大数据技术规定的数据区域内进行操作。在使用过程中，为了确保电力通信网络系统的安全，需要在一定的周期内改变系统入口的口令，改变不同管理员的权限。最后，是对电力通信网络系统的安全保护。有大量的网络黑客，利用电力通信网络中的漏洞，入侵电力通信网络的系统，窃取大量的用户信息，甚至会篡改通信网络中的应用程序。这种做法对电力通信的总服务器造成了很大的安全隐患，甚至可能会拿到服务器的控制权，严重的威胁了电力通信网络系统的通信安全。大数据技术自带的防火墙防护系统可以有效地组织非法入侵，保证电力通信数据的安全。
        4.结论
        综上所述，在电力通信网运行维护中，大数据的应用可为电力通信网运行维护提供有效指导。
        参考文献：
        [1]赖真豪.电力通信网中通信电源的故障分析与维护[J].中国新技术新产品，2020（14）：26-27
        [2]刘泽华.电力通信网中通信电源监控系统运行维护与管理[J].通信电源技术，2020，37（04）：44-45