電力通信網大數據應用場景開發及試點應用

陳家靜，陳小龍，張 婷

（國網合肥供電公司，安徽 合肥 237000）

0 引 言

電力通信網是智能電網的通信專用網絡，是電網運營的核心業務板塊，是維持電網穩定的重要基礎，與企業的生產經營活動有著緊密的聯系，一旦發生安全事故將會對企業的財產和工作人員的生命安全產生威脅。當下的電力通信網依舊通過事故發生之后報警處理的方式進行網絡維護，這無法有效保證電力通信網的穩定運營，因此將大數據技術與電力通信網相結合的模式就此應運而生[1]。

1 電力通信網現狀

在多年電力通信網絡方面建設的過程中沉淀了很多的電力通信網絡數據，其中包括設備的性能數據、設備的參數數據、設備的運營維護數據以及相關專業通信數據等。因為沒有有效的電力通信網絡數據分析的能力，導致發生投入的人力、物力以及財力等資源與獲得相應電力通信網絡信息的能力不對等的現象，這樣也無法獲取有價值的電力通信網絡信息，嚴重影響了通信信息建設的發展進度和效果。

電力通信網絡的高速發展，使電力通信行業的業態迅速擴大，電力通信網絡的組成結構變得豐富，致使通信故障問題發生后不易被發現。電力通信網絡的管理與監測目前大部分依靠電力通信網絡相關工作人員的從業經驗，這是極其不科學的預警方式，因此當下電力通信網絡行業處理問題的方式，依舊是事后預警的形式，即發生通信故障后相關電力通信網絡專業工作人員才會發現通信故障的問題，這影響了通信行業整體運行的安全性能和穩定性能，所以急需將電力通信網絡進行改革，電力通信網絡與大數據相結合的方式恰到好處[2]。

現在的電力通信網絡中，主要依靠電力通信管理系統為電力通信網絡的升級和光纜與設備故障點位的確定提供通信信息。缺少對電力通信網絡數據資源的實時收集時，致使電力通信網絡設備勞損且電力通信網絡相關故障信息很難被監測到，缺少對電力通信網絡相關業務數據的收集時，致使電力通信網絡資源的建設無法得到有效的電力通信網絡信息支持，而缺少外界氣象相關信息數據的支持將致使很難防控光纜在惡劣天氣下發生損壞。

2 電力通信網應用方向分析

電力通信網應用方向分析包括電力通信網可靠程度分析、電力通信網性能與預警分析、電力通信網覆冰、晃動、雷擊預警分析、設備壽命時長分析、電力通信網實時流量監控與分析以及電力通信網場景可視化分析6個方面的分析工作。

2.1 電力通信網可靠程度分析

通過收集影響電力通信網可靠程度的因素，運用特點選擇和目標數據尋找等算法得到影響電力通信網可靠程度的因素，通過運用電力通信網相關性數據分析的算法對電力通信網進行管理，又通過分析電力通信網不確定性因素知道相關數據指標，得到影響電力通信網可靠程度的相關數據，從而對電力通信網的可靠程度進行綜合打分[3]。

2.2 電力通信網性能與預警分析

根據整理電力通信網各組成成分之間的互補關系和銜接關系，參考電力通信網傳輸性能監測的相關指標，了解電力通信網相關規則的關聯和時間上的順序關系，結合電力通信網離群點檢測和電力通信網可靠程度的綜合打分情況，實現對電力通信網相關資源的多角度的監控工作。

2.3 電力通信網覆冰、晃動、雷擊預警分析

通過監測電力通信網所處地區周圍環境天氣情況，了解電力通信網所處地區的降雨情況、溫度情況、大風、雷電以及冰雹等氣象信息，并根據電力通信網所處地區的地理環境信息和電力通信網歷史檢修情況，使用決策樹和相關組合算法，對電力通信網遭受覆冰、晃動以及雷擊等情況進行預警。從而提升電力通信網的安全性和穩定性。

2.4 設備壽命時長分析

根據對電力通信網相關設備的臺賬、缺陷單及其相關報告等數據的整理，使用相關資料文本尋找技術，篩選電力通信網相關設備臺賬、缺陷單及其相關報告的關鍵字，尋找電力通信網相關設備的缺陷和其制造商的信息、使用時間、運行情況以及周圍環境等的相關關系與運行規則，檢測電力通信網相關設備整體的運行缺陷，并通過分析電力通信網制造商的信息，對電力通信網制造商進行綜合考量打分，為電力通信網相關設備的綜合運行和缺陷檢測提供重要的考量標準[4]。

2.5 電力通信網實時流量監控與分析

通過分析網管系統采集鏈路的吞吐量、丟包率以及延時等關鍵數據信息，達到對電力通信網實時流量監控的重要目標。對電力通信網實時流量進行分析的重要指標是鏈路和出口的流量態勢、流向以及時間段。此外，也可以通過分析電力通信網相關業務流量，實現對電力通信網實時流量的監控與分析。

2.6 電力通信網場景可視化分析

通過運用電力通信網大數據可視化技術，對電力通信網通信基站、電力通信網光纜以及電力通信網相關設備進行分級，并實現對電力通信網通信基站、電力通信網光纜以及電力通信網相關設備的全過程監視工作，營造電力通信網實時活動的大規模工作場景[5]。

3 電力通信網技術選擇及場景分析

電力通信網技術主要包括電力通信網組成技術、電力通信網數據儲存技術、電力通信網內存計算機技術、電力通信網分類預測挖掘技術、電力通信網聯系規則分析技術以及電力通信網離群點分析技術6個方面。

3.1 電力通信網組成技術

電力通信網相關數據平臺是電力通信網應用場景開發的主要基礎，根據電力通信網的相關功能組成可分為電力通信網數據收集、電力通信網數據的集成和管理、電力通信網的數據儲存以及電力通信網相關數據計算幾個方面。

3.2 電力通信網數據儲存技術

電力通信網數據儲存技術是使用多種儲存形式共存，通過分析電力通信網數據的類型，并對其進行相關形式電力通信網數據儲存的技術。結構化的數據使用傳統關系的有關數據進行儲存，對于半結構化的數據采用其他方式進行儲存，而引入的電力通信網外界數據需要通過分布式儲存技術進行儲存[6]。

3.3 電力通信網內存計算機技術

在對電力通信網進行性能監測和電力通信網相關數據的流量監測時，需要分析電力通信網的大數據場景。由于對這一分析技術的要求十分嚴格，因此需要使用電力通信網內存計算機技術，只有這樣才能夠對需要實時分析統計的電力通信網數據信息進行合理、實時且準確的電力通信網數據分析。

3.4 電力通信網分類預測挖掘技術

電力通信網分類預測挖掘技術指的是運用電力通信網相關的數據模型對電力通信網相關信息進行分類整理并及時預警的技術。決策樹分類法、最近鄰分類法、貝葉斯分類法以及支持向量機分類法等是電力通信網分類預測挖掘技術的幾個重要組成方法。通過運用以上各種電力通信網分類預測挖掘技術可以有效分析惡劣天氣導致電力通信網光纜故障的原因及部位，從而提升電力通信網各項預測的精準度[7]。

3.5 電力通信網聯系規則分析技術

電力通信網聯系規則的強度可以用電力通信網支持度和電力通信網置信度來表現，電力通信網支持度可以根據電力通信網相關數據的出現頻率確定電力通信網聯系規則，而電力通信網置信度是鑒定兩個不同事物中其中一種在另一種事物中出現的頻繁程度。

電力通信網聯系規則的運用可以在電力通信網設備發生故障時檢修電力通信網設備的故障。通過在電力通信網設備的運行和電力通信網的結構等方面進行電力通信網聯系規則數據的計算可以知道電力通信網設備故障的檢修、電力通信網設備的運行以及電力通信網的結構等方面的聯系規則，通過運用電力通信網聯系規則技術可以使電力通信網更好地為社會提供服務。

3.6 電力通信網離群點分析技術

電力通信網離群點指的是電力通信網數據包含某些數據對象，這些數據對象是集中包含的，且與電力通信網一般數據模型相違背。一般在監測電力通信網設備性能和電力通信網數據流量的時候，需要對電力通信網設備性能和電力通信網數據流量進行電力通信網離群點分析[8]。以這種方式判斷電力通信網相關數據的錯誤與否，從而方便篩選出錯誤的電力通信網數據，同時需要在進行電力通信網相關數據的統計工作時排出不必要的影響因素，從而保證電力通信網離群點分析的準確性。

4 電力通信網大數據應用場景范例

以電力通信網絡管理系統數據和報警數據為基礎，通過收集傳輸網性能數據、數據網絡性能數據以及外界電力氣象分析數據，運用大數據儲存和計算機技術，達到對電力通信網絡光纜性能的監測預警、電力通信網絡的重要保障監測、電力通信網絡設備使用壽命的分析以及電力通信網絡可靠程度的分析等功能。電力通信網大數據的部分應用場景如下。

4.1 電力通信光纜性能的監測和預警分析

通過收集光纜的相關性能信息數據和相關外界氣象信息數據完成對電力通信光纜勞損情況的及時監測，從而分析電力通信光纜勞損的具體原因和電力通信光纜勞損相關發展動態，為電力通信光纜的維修提供有效信息數據的支持。通過監測電力通信光纜外界氣象情況，從而對電力通信光纜可能發生故障的情況進行預警，減小可能因外界惡劣氣象因素引起的電力通信光纜發生故障的風險。電力通信光纜性能監測和預警分析的主要功能是是實現對電力通信光纜性能的監測、電力通信光纜的故障預警以及電力通信光纜覆冰和晃動等的監測和預警。

4.2 電力通信傳輸網性能的監測和預警分析

通過收集電力通信設備相關的性能數據，達到對電力通信傳輸網性能動態情況的及時監測，預測光路與光設備性能相關數據的動態變化，為電力通信設備故障的預警和維護提供輔助作用。電力通信傳輸網性能監測和預警分析的主要功能是實現電力通信傳輸設備和光路性能的動態監測、電力通信傳輸設備與光路預警的分析以及對電力通信設備運行環境的判定。

5 結 論

電力通信網大數據應用場景的開發可以實時了解通信網絡的狀態、變化以及業務情況，增強了通信資源的自我優化能力，提升了處理故障的效率，使傳統電力通信網換發新的生機。在實際的應用電力通信網大數據的過程中，必須了解電力通信網現狀，分析電力通信網的應用方向，了解電力通信網大數據應用場景范例，從而能夠更好地應用電力通信網大數據，為社會帶來巨大改變。