于克衍 刘松伦
摘要:电网在朝着智能化的方向不断发展,从传统的电网模式向电力网与通信网深度耦合的一体化结构过渡,但于此同时,相互耦合的关系也不断加大了一体化结构的脆弱性。例如,2003年的意大利停电事故就是由于电网中的一个站点的无效,再加之信息获取能力不足,导致很多电力节点与信息节点的失效,最终调度无法对整个电力系统进行很好的调控,从而引发了更大规模的电网故障。因此研究智能电网中的通信网与电网相互依存关系,分析整体的脆弱性具有重要意义。
关键词:电力通信;网络脆弱性;保护策略
1电力大数据的特点
在电力通信网络中,电力大数据是其中尤为关键的技术形式,也归属于大数据集合中的分支结构,存在于内部与外部两种形式当中。在内部的运用中,是通过登记电力设备和系统的工作情况中的所有信息,然后经过数据剖析得到所要的结果。大数据的信息反馈结果客观性与可靠性更强,可以全方位增强数据的反馈可信度,有益于数据处理水平的提高,为决策工作创造有价值的参考依据,确保电力系统运转的平稳性与高效性。
电力大数据的特征:(1)数据等同于能量。通常情况下,电力通信网络运转阶段,不稳定性相关问题不可避免,着眼于电力大数据,可以准确探究电力通信网络中所含有的风险隐患,便于对其中的问题进行有效把控,运用具有针对性的处理策略来推动电力通信网络总体运行的平稳性,不断强化通信网络运行效力。(2)数据交互性是大力大数据中的核心特征。在运行时,数据较强的交互能力,可以从多个层面突显大数据的效力与作用,而且也可以不断增强信息传送能力,扩大数据应用范围,创新应用形式,以此来增强数据的应用效果,保护数据的安全性、数据的共性。当电力通信工作开展期间,其中重要的载体就是用户。需要根据用户的主要需求,加强用户方面的管控工作,以良好服务为准则,才能对用户量以及用户群的扩大创造基础,助力电力通信网络运行品质,促进电力行业的健康开展。
2电力信息相依网络脆弱性分析
脆弱性表征了一个网络被分裂的可能性,识别网络中的脆弱节点,并对这些节点加以保护是复杂网络学习的一个重要方面。电力通信相依网络,在被攻击后,依照级联失效原理与最大连通子集指标,来研究电力通信相依网络的脆弱性。
2.1基本概念
1)節点度:电力网或通信网中某个节点的度即为与该节点相连的边的数目。
2)节点介数:电力网或通信网中经过某个节点的最短路径的数目占网络中所有最短路径数的比例。介数可以用来衡量某个节点在网络中的重要程度,节点介数越大,越重要。
3)电气介数计算:识别电力网中的关键节点。
2.2级联失效模型
左侧为电力网,右侧网络为信息网(通信网),电力网与通信网相互依存,电力网中的节点唯一对应通信网中的节点,反之亦然。当电力网中的节点5受到攻击时,节点5消失,与节点5相连的连边消失(包括相依边),此时电力网分裂为3个部分,由于节点4和6不在电力网最大联通子图中,因此节点4和6消失,节点4和6消失导致与之对应的相依节点及其连边消失,此时信息网(通信网)分裂为3个部分3′不在信息网最大连通子图中,因此节点3′消失,与之相依的节点消失,剩余部分为相依网络在遭受攻击后的最大连通子图,最终,相依网络达到稳定。
2.3脆弱性评估
2.3.1攻击模式
文中在研究电力通信相依网络脆弱性中考虑了以下几种攻击模式:1)关键节点攻击方式(criticalnodesattackstrategy,CNAS):基于电气介数识别网络中的关键节点,并对其进行攻击。2)攻击高度数节点方式(degreeattackstrategy,DAS):得出网络中各节点度数并进行降序排列,然后按顺序移除一定比例高度数节点。3)攻击高介数节点方式(betweennessattackstrategy,BAS):调用指令得出网络中各个节点的介数并进行降序排列,然后按序移除一部分高介数节点。
2.3.2电力通信脆弱性分析
本节基于相依网络级联失效模型,从网络最大连通子集的角度出发,对电力通信相依网络进行脆弱性评估。
3电力通信网与大数据信息化的融合
3.1电力通信维护工作量的分配
在电力运行分析和电力通信网络维护阶段,与大数据信息技术的融合可以提高网络数据在实际运行中的准确性。应根据维护工作的最佳配置和设备在使用过程中的状态,选择最佳的维护方法。由于不同地区对电力通信网络的要求不同,需要合理安排维护频率和工作计划,利用大数据信息技术有序推进电力通信网络的维护,充分发挥大数据信息技术的优势。
3.2创建故障导航系统
电力通信网在运行过程中,故障问题的发生不仅会造成能量损失,还会给人们的生活带来一些麻烦,安全性难以保证。要想减少故障问题发生的可能性,就必须对存在的问题进行合理化处理,确保整个电力通信网络能够保持稳定状态。因此,建立故障导航系统具有十分重要的意义。借助大数据信息技术,我们可以准确确定故障位置,智能探索故障原因,通过数据反馈得出结论,提高故障问题解决速度。信息水平的提高,结合预设的故障定位程序,为工作人员提供了方便的工作条件,降低了系统维护的复杂性和难度,使处理过程更加高效、简单。同时,大数据信息技术还可以对系统进行动态调整和更新,随时优化系统的多种性能,推动电力通信网络向信息化方向发展。从网络运维的角度来看,优化信息内容,保证信息的客观性,可以有效提高网络系统自身的安全防控水平。
3.3数据库安全保护系统
大数据信息技术有很多优势。如果能够完全控制其应用形式,并将其应用到电力通信网络中,就可以显著竞争数据库的安全系数,提高数据的整体安全防护水平。在当今时代,信息技术的高速进步、电力工业的不断进步、电力通信网运行水平的不断提高、电力通信网数据的日益丰富是保证电力通信网有效性的主要途径。为了使数据库安全防护体系更加完善,必须采用更加有效的策略。例如,利用数据防火墙技术,通过强大的网络监管系统,可以及时发现存在的问题,为提高安全有效性打下基础。在电力通信网运行过程中,用户数量的不断增加会带来输入隐患。本质上是加强安全防控,提高信息安全防护意识,借助访问控制技术监控访问异常的发生,消除安全风险,防止数据丢失或数据泄漏。同时,创建数据库安全防护系统还可以随时对数据进行全面备份,充分利用备份管控系统。
3.4大数据信息化与电力通信网络应用
(1)信息安全意识的培养。电力企业应当规定对全体员工进行信息安全知识培训的周期。使员工正视个人工作态度,养成良好的日常习惯,严格执行企业各项安全管理规定,增强风险防控意识,规范工作行为,做好系统维护工作,重要文件应随时备份,提高全体员工的信息安全意识。(2)该技术框架是根据应用需求进行的。电力通信体系结构的科学构建是保证电力通信网顺利运行的基本前提。通过大数据平台,我们可以对获取的大量数据进行整合和处理,根据不同的指标进行有针对性的分析,形成大数据处理平台。
结论
电力通信网络属于实体性网络,是电力运营管控工作的核心内容。所以,企业相关管理人员应当重视大数据信息化技术在电力通信网络中的应用,丰富应用形式,拓宽应用范围,通过科学的方式达到期望的应用成效,提升信息处理速率,实现电力企业运营目标。
参考文献
[1]刘源。大数据信息化在电力通信网络中的应用[J]。智能城市,2020,6(11):232-233。
[2]苗新,陈希。电力通信网的安全体系架构[J]。电力系统通信,2019,33(01):34-38。