大數據分析技術在電力運營數據安全管理中的應用研究

劉春學

摘要：當前電力企業面臨著巨大的數據量，如何加強這些數據的分析，通過分析結果為電力行業服務，是當前思考的重點。當前，我國電力企業的經營數據大致可分為三大類：一類是電力系統運行和設備監測數據，即電力企業的生產數據;另一類是電力公司營銷數據，如電價、售電、用電等。等候。第三類是電力企業的ERP、綜合平臺、協同辦公等管理數據，包括電力部門的日常運行數據。該數據若能及時挖掘，將大大改善電力部門的服務水平，有利于電力企業的經營管理。

關鍵詞：大數據、電力運營;數據管理

1.大數據技術在配電力系統中的應用意義

電力系統的安全運行和可靠運行至關重要。與此同時，也要求有足夠的能力提供優質電力，有效地管理配電系統的整體運行，有足夠的能力吸收分布式能源。這些是配電網發展的趨勢所在。電力系統的各個運行環節既相互獨立又相互矛盾。比如，為了保證配電力系統安全、經濟運行，必須在運行經濟性與運行可靠性之間尋找平衡點，以保證配電力系統的安全經濟運行。所以，從電力系統的角度出發，要達到安全、可靠、經濟、綠色的最優運行性能，每一個環節都要有自己獨立的決策方案。同時，要使電力系統整體效益最大化，各種決策方案要有機結合，還需要大量的數據對網絡運行管理的各個環節進行支撐，并采取多種方法。甚至可以根據電力系統運行目標的不同階段或時間，動態地調整電力系統的運行管理。

2.電力行業大數據面臨的安全風險

2.1電力運行資料泄漏風險

電網運行過程中，每時每刻、每個環節都會產生大量數據。比如，在電網運行時，各種傳感器可以實時或定期地獲得設備的狀態信息。僅僅是主網設備就可以獲取TB級數量的數據信

息。從配網設備中獲得的數據信息量較大，種類較多。若把配網設備獲得的數據信息集成到生產設備管理系統中，整個數據量可達PB級。電能每年采集將增加90TB左右的數據信息流量，每年增加約7TB業務。通過新的數據可以提高電網智能感知、用戶服務效率和內部控制。然而，如果數據提供者不能有效地控制收集、存儲、傳輸和使用數據的過程，就會發生敏感數據泄漏。有些本地收集終端還會保留一些收集到的數據，但這些數據沒有安全保護機制，智能終端與后臺服務器之間沒有數據傳輸時，也沒有安全保護機制;此外，還沒有針對采集系統的身份驗證機制和加密機制。

2.2網絡攻擊喜歡將電力行業大數據作為目標

電力行業是國民經濟的基礎性產業。在發生網絡戰的情況下，電力行業的大數據系統將成為網絡攻擊的重點。大數據不但能幫助電力行業發展，而且容易成為攻擊的目標。有些黑客利用惡意軟件和病毒代碼來攻擊電力信息平臺，以達到篡改、竊取數據的目的。APT攻擊就是其中一種典型。利用電力大數據，可以獲取有價值的信息。分析數值信息，可以了解電力系統的功率分布和關鍵設備的位置，篡改關鍵節點的檢測預警信息，或改變運行方式。指令信息會引起電力系統或嚴重的安全事故。供電公司是為公眾提供服務的企業。身為一家公共事業公司，如果不能有效地保護用戶的隱私信息，將給公眾帶來極大的危害。

3.大數據分析技術在電力運營數據安全管理中的應用

（1）建立機制結構

在電力運行數據安全管理中，大數據分析技術的應用可以分為事前預防、事中主動響應和事后處理三個階段。

（2）預先采取預防措施

神經網絡技術能夠從電網運行過程中所含的實時信息、故障信息、設備臺賬等數據中的關鍵特征提取出來，進而識別電網運行中包含的特征單元的來源。這些不同的數據可按需要進行組合和定制;此外，為了使自回歸移動平均法在數據預測方面發揮作用，需要建立相關的多維分析模型，以便用于監測電網運行中的各種風險。對電力設備運行中出現的問題及時處理，確保電網安全穩定運行。

（3）事中積極采取應對措施

在線安全分析可以全面掃描電網運行中存在的各種不穩定因素。當前，D5000技術平臺已經被各種調度機構廣泛使用。它的廣泛應用實現了電網一體化運行和全景信息采集。并實現全景信息的統一協調控制。達到CIM-E交互規范的統一和模型數據全網實時共享。

在數據管理中應用云計算技術，可以使由其他地區向城市調頻的電網模式文件和調模數據拼接起來，使電網模式文件與地調模型數據具有很好的一致性和協調性，而且通過DSA軟件，可以把從其他地區上傳輸的QS文件進行計算。基于主配網模型和數據交互建立了電網全景信息，并促使四級調度（國家、省、市）的一體化在線安全分析實現，為全方位電網聯機分析奠定了基礎，從而可對電網運行中的薄弱環節進行及時發現，積極采取應對措施進行補救。

4.結束語

數據就是資產，是電力企業的一項重要資產。伴隨著電力大數據技術的成熟，將推動電力企業從定性到定量的轉變，推動企業管理朝著更精細、協同化、高效的方向發展。在電力大數據運營模式中，電力可以企業通過大數據共享和開放服務機制，補充社會資源，實現大數據技術的數據共享與運行機制的創新。

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