电力通信网大数据应用场景开发及试点应用

陈家静，陈小龙，张 婷

（国网合肥供电公司，安徽 合肥 237000）

0 引 言

电力通信网是智能电网的通信专用网络，是电网运营的核心业务板块，是维持电网稳定的重要基础，与企业的生产经营活动有着紧密的联系，一旦发生安全事故将会对企业的财产和工作人员的生命安全产生威胁。当下的电力通信网依旧通过事故发生之后报警处理的方式进行网络维护，这无法有效保证电力通信网的稳定运营，因此将大数据技术与电力通信网相结合的模式就此应运而生[1]。

1 电力通信网现状

在多年电力通信网络方面建设的过程中沉淀了很多的电力通信网络数据，其中包括设备的性能数据、设备的参数数据、设备的运营维护数据以及相关专业通信数据等。因为没有有效的电力通信网络数据分析的能力，导致发生投入的人力、物力以及财力等资源与获得相应电力通信网络信息的能力不对等的现象，这样也无法获取有价值的电力通信网络信息，严重影响了通信信息建设的发展进度和效果。

电力通信网络的高速发展，使电力通信行业的业态迅速扩大，电力通信网络的组成结构变得丰富，致使通信故障问题发生后不易被发现。电力通信网络的管理与监测目前大部分依靠电力通信网络相关工作人员的从业经验，这是极其不科学的预警方式，因此当下电力通信网络行业处理问题的方式，依旧是事后预警的形式，即发生通信故障后相关电力通信网络专业工作人员才会发现通信故障的问题，这影响了通信行业整体运行的安全性能和稳定性能，所以急需将电力通信网络进行改革，电力通信网络与大数据相结合的方式恰到好处[2]。

现在的电力通信网络中，主要依靠电力通信管理系统为电力通信网络的升级和光缆与设备故障点位的确定提供通信信息。缺少对电力通信网络数据资源的实时收集时，致使电力通信网络设备劳损且电力通信网络相关故障信息很难被监测到，缺少对电力通信网络相关业务数据的收集时，致使电力通信网络资源的建设无法得到有效的电力通信网络信息支持，而缺少外界气象相关信息数据的支持将致使很难防控光缆在恶劣天气下发生损坏。

2 电力通信网应用方向分析

电力通信网应用方向分析包括电力通信网可靠程度分析、电力通信网性能与预警分析、电力通信网覆冰、晃动、雷击预警分析、设备寿命时长分析、电力通信网实时流量监控与分析以及电力通信网场景可视化分析6个方面的分析工作。

2.1 电力通信网可靠程度分析

通过收集影响电力通信网可靠程度的因素，运用特点选择和目标数据寻找等算法得到影响电力通信网可靠程度的因素，通过运用电力通信网相关性数据分析的算法对电力通信网进行管理，又通过分析电力通信网不确定性因素知道相关数据指标，得到影响电力通信网可靠程度的相关数据，从而对电力通信网的可靠程度进行综合打分[3]。

2.2 电力通信网性能与预警分析

根据整理电力通信网各组成成分之间的互补关系和衔接关系，参考电力通信网传输性能监测的相关指标，了解电力通信网相关规则的关联和时间上的顺序关系，结合电力通信网离群点检测和电力通信网可靠程度的综合打分情况，实现对电力通信网相关资源的多角度的监控工作。

2.3 电力通信网覆冰、晃动、雷击预警分析

通过监测电力通信网所处地区周围环境天气情况，了解电力通信网所处地区的降雨情况、温度情况、大风、雷电以及冰雹等气象信息，并根据电力通信网所处地区的地理环境信息和电力通信网历史检修情况，使用决策树和相关组合算法，对电力通信网遭受覆冰、晃动以及雷击等情况进行预警。从而提升电力通信网的安全性和稳定性。

2.4 设备寿命时长分析

根据对电力通信网相关设备的台账、缺陷单及其相关报告等数据的整理，使用相关资料文本寻找技术，筛选电力通信网相关设备台账、缺陷单及其相关报告的关键字，寻找电力通信网相关设备的缺陷和其制造商的信息、使用时间、运行情况以及周围环境等的相关关系与运行规则，检测电力通信网相关设备整体的运行缺陷，并通过分析电力通信网制造商的信息，对电力通信网制造商进行综合考量打分，为电力通信网相关设备的综合运行和缺陷检测提供重要的考量标准[4]。

2.5 电力通信网实时流量监控与分析

通过分析网管系统采集链路的吞吐量、丢包率以及延时等关键数据信息，达到对电力通信网实时流量监控的重要目标。对电力通信网实时流量进行分析的重要指标是链路和出口的流量态势、流向以及时间段。此外，也可以通过分析电力通信网相关业务流量，实现对电力通信网实时流量的监控与分析。

2.6 电力通信网场景可视化分析

通过运用电力通信网大数据可视化技术，对电力通信网通信基站、电力通信网光缆以及电力通信网相关设备进行分级，并实现对电力通信网通信基站、电力通信网光缆以及电力通信网相关设备的全过程监视工作，营造电力通信网实时活动的大规模工作场景[5]。

3 电力通信网技术选择及场景分析

电力通信网技术主要包括电力通信网组成技术、电力通信网数据储存技术、电力通信网内存计算机技术、电力通信网分类预测挖掘技术、电力通信网联系规则分析技术以及电力通信网离群点分析技术6个方面。

3.1 电力通信网组成技术

电力通信网相关数据平台是电力通信网应用场景开发的主要基础，根据电力通信网的相关功能组成可分为电力通信网数据收集、电力通信网数据的集成和管理、电力通信网的数据储存以及电力通信网相关数据计算几个方面。

3.2 电力通信网数据储存技术

电力通信网数据储存技术是使用多种储存形式共存，通过分析电力通信网数据的类型，并对其进行相关形式电力通信网数据储存的技术。结构化的数据使用传统关系的有关数据进行储存，对于半结构化的数据采用其他方式进行储存，而引入的电力通信网外界数据需要通过分布式储存技术进行储存[6]。

3.3 电力通信网内存计算机技术

在对电力通信网进行性能监测和电力通信网相关数据的流量监测时，需要分析电力通信网的大数据场景。由于对这一分析技术的要求十分严格，因此需要使用电力通信网内存计算机技术，只有这样才能够对需要实时分析统计的电力通信网数据信息进行合理、实时且准确的电力通信网数据分析。

3.4 电力通信网分类预测挖掘技术

电力通信网分类预测挖掘技术指的是运用电力通信网相关的数据模型对电力通信网相关信息进行分类整理并及时预警的技术。决策树分类法、最近邻分类法、贝叶斯分类法以及支持向量机分类法等是电力通信网分类预测挖掘技术的几个重要组成方法。通过运用以上各种电力通信网分类预测挖掘技术可以有效分析恶劣天气导致电力通信网光缆故障的原因及部位，从而提升电力通信网各项预测的精准度[7]。

3.5 电力通信网联系规则分析技术

电力通信网联系规则的强度可以用电力通信网支持度和电力通信网置信度来表现，电力通信网支持度可以根据电力通信网相关数据的出现频率确定电力通信网联系规则，而电力通信网置信度是鉴定两个不同事物中其中一种在另一种事物中出现的频繁程度。

电力通信网联系规则的运用可以在电力通信网设备发生故障时检修电力通信网设备的故障。通过在电力通信网设备的运行和电力通信网的结构等方面进行电力通信网联系规则数据的计算可以知道电力通信网设备故障的检修、电力通信网设备的运行以及电力通信网的结构等方面的联系规则，通过运用电力通信网联系规则技术可以使电力通信网更好地为社会提供服务。

3.6 电力通信网离群点分析技术

电力通信网离群点指的是电力通信网数据包含某些数据对象，这些数据对象是集中包含的，且与电力通信网一般数据模型相违背。一般在监测电力通信网设备性能和电力通信网数据流量的时候，需要对电力通信网设备性能和电力通信网数据流量进行电力通信网离群点分析[8]。以这种方式判断电力通信网相关数据的错误与否，从而方便筛选出错误的电力通信网数据，同时需要在进行电力通信网相关数据的统计工作时排出不必要的影响因素，从而保证电力通信网离群点分析的准确性。

4 电力通信网大数据应用场景范例

以电力通信网络管理系统数据和报警数据为基础，通过收集传输网性能数据、数据网络性能数据以及外界电力气象分析数据，运用大数据储存和计算机技术，达到对电力通信网络光缆性能的监测预警、电力通信网络的重要保障监测、电力通信网络设备使用寿命的分析以及电力通信网络可靠程度的分析等功能。电力通信网大数据的部分应用场景如下。

4.1 电力通信光缆性能的监测和预警分析

通过收集光缆的相关性能信息数据和相关外界气象信息数据完成对电力通信光缆劳损情况的及时监测，从而分析电力通信光缆劳损的具体原因和电力通信光缆劳损相关发展动态，为电力通信光缆的维修提供有效信息数据的支持。通过监测电力通信光缆外界气象情况，从而对电力通信光缆可能发生故障的情况进行预警，减小可能因外界恶劣气象因素引起的电力通信光缆发生故障的风险。电力通信光缆性能监测和预警分析的主要功能是是实现对电力通信光缆性能的监测、电力通信光缆的故障预警以及电力通信光缆覆冰和晃动等的监测和预警。

4.2 电力通信传输网性能的监测和预警分析

通过收集电力通信设备相关的性能数据，达到对电力通信传输网性能动态情况的及时监测，预测光路与光设备性能相关数据的动态变化，为电力通信设备故障的预警和维护提供辅助作用。电力通信传输网性能监测和预警分析的主要功能是实现电力通信传输设备和光路性能的动态监测、电力通信传输设备与光路预警的分析以及对电力通信设备运行环境的判定。

5 结 论

电力通信网大数据应用场景的开发可以实时了解通信网络的状态、变化以及业务情况，增强了通信资源的自我优化能力，提升了处理故障的效率，使传统电力通信网换发新的生机。在实际的应用电力通信网大数据的过程中，必须了解电力通信网现状，分析电力通信网的应用方向，了解电力通信网大数据应用场景范例，从而能够更好地应用电力通信网大数据，为社会带来巨大改变。