摘要：在电力信息系统的信息化发展过程中，整合运维数据成为不可或缺的环节。这一过程需运用多种手段与工具，以汇总并生成满足多样化用户需求的信息。在电力系统领域，为确保其安全性、实时性和动态分布，有必要对现有数据管理策略进行更新，并对电力信息系统的运营维护数据进行分类，以降低冗余数据带来的影响，弥补传统方法在运营维护数据多元化方面易于忽视的不足，同时解决传统方法所面临的延迟整合问题。

关键词：人工智能技术；电力信息系统；运维数据

在电力信息系统领域面临诸多挑战，如信息孤立和资源误用等问题，这些因素均加剧了数据融合的困难。然而当前借助辅助设备，根据用户需求对部分信息进行融合的做法已逐渐成为一种趋势。常用的数据融合方法涵盖数字资源整合等途径，在实际操作中这些方法均存在数据融合不尽完善之处，且耗时较长。因此，通过运用人工智能技术，结合深度学习算法，将其恰当融入运营与管理的数据集成过程，能够显著解决传统方法所面临的困境，进而提升数据集成的效能。

一、基于人工智能技术的电力信息系统运维数据整合方法

（一）整体架构设计

运用人工智能技术对于提升电力信息系统的运行效能以及数据整合具有重要意义，其中深度学习算法作为该领域的主流研究焦点，能在数据处理环节产生显著的效果。在实际操作过程中，通过运用网格服务，可实现数据的高效共享。当任务完成后，即可释放所需资源，从而降低等待时间，同时减少资源占用，扩大覆盖范围。深度学习算法的架构主要由三个核心部分构成：服务层、核心层和资源层。在这三个层次中，资源层负责存储和收集数据；核心层则负责封装和整合这些资源；服务层具备生成XML的能力，可以将各类对象整合在一起，并将最终成果反馈至相关文档，从而实现数据建模。借助网络数据，可以对离线信息进行修正，进而获取设备的操作参数。

（二）运维数据分类

在处理电力信息系统的运营和管理数据时，首先对其进行划分，从而提高数据融合的效率，缩短融合时间，并增强融合效果。在数据整合过程中，需制定统一规范，并以之为基准，以便高效地进行分类。同时对历史数据结构和内容进行详细阐述，并根据其关联性进行定义。根据各项规定，应对运营与管理数据进行区分。在电力信息系统中，运营与管理数据量庞大，其中或存在部分重复或已受损的数据。此类数据的存在可能对分类结果产生一定影响，只有对数据进行恰当的分类与剔除，方能实现真实分类，从而在业务处理过程中获取所需数据。

（三）运维数据编码

在对运营与管理数据进行分类后，需根据实际情况进行编码并确立统一规范，在整合过程中迅速定位目标，从而加速数据融合进程。由于原有编码模式过于僵化，采用归零码策略以实现更为灵活的编码任务。在实际的编码过程中，首先从数据库中提取必要的信息，随后对这些信息进行重新组织，以生成相应的数字报告和实际数据。在经过验证之后，判断是否满足规范要求，若满足，则可终止编码；反之，若未达到规范要求，则需重新执行编码过程。各类数据编码规范存在差异，借助此类方法，能够更为精确地录入运维数据，从而确保数据整合的质量。

（四）运维数据整合的实现

利用深度学习技术，能高效地将电力系统的运营数据进行整合。通过精确的算法，从节点的初级运营数据中提取出离散信息。此举有助于消除数据的时间和地理关联，防止数据损毁，并减少不必要的资源消耗。在处理数据的过程中，应根据实际需求选用相应服务，确保数据整合与收集的一致性。在此过程中，需调整离线数据架构，构建小型数据库，整合极端节点，并按类别进行处理，使其具备自主操作能力。此外，对于数据的实际应用路径，应明确其电力系统控制区域的划分。针对在线数据，应将其划分为较小的电力系统，并将其转换至相同网络。在数据整合完成后，应将其整体导入管理软件，以便后续的查询与操作。在实践过程中，运用编码技术对数据进行编码处理，以确保数据的一致性。借助人工智能技术，可在电力信息系统的运营与管理数据整合过程中，保障系统架构的稳定性。

（五）构建完善的运维体系电力系统

借助实时的监控与智能运营数据分析，能够在设备巡查、故障处理及交接过程中，及时发出保养预警，实现整个使用寿命周期的有效管理。如今，人工智能技术在电力系统运营与维护数据集成方面的应用已成为关注焦点。针对当前运营与维护体系所面临的挑战需要构建一套监测系统。在电网正常运行过程中，若发生故障，需迅速予以处理，同时加大预防措施的落实力度，以最大限度降低电网操作失误的可能性。在电力信息系统运营与管理过程中，需关注运营与建设团队之间模糊边界，并实施全面培训，确保优质运营，同时为数据整合提供便利。在运营管理体系方面，电力企业需在各省及基层单位设立统一的技术与指导岗位，明晰运营管理权限，扩大参与者范围，减轻高级技术人员工作负担，从而提升运营管理效率。

二、基于人工智能技术的电力信息系统运维数据整合对策

（一）建立可靠的资源信息模型，提升运维模型的应用能力

在构建电力信息通信系统资源信息模型的过程中，需紧密结合系统需求，关注与企业相关的商务活动以及外部环境条件，从而打造出符合电力信息系统模型的数据库。在电力信息通讯系统中，应力求充分利用各类信息数据的潜在价值，以期为未来的运营和管理提供更为强大的支持。在处理模型过程中若遇到挑战，应采取多种策略以消除或解决问题。同时，关注提高电力与通讯资源的使用效益。

（二）加强数据分析之间的工作力度

在搭建特定运营系统时，务必实时解析信息，同时密切关注其运行状况，确保数据交互得以全面整合。在实际施工过程中，应充分发挥传感器功能，并对数据监控架构进行适度规划。依据该系统的分散性功能，对各个运营维护单元实施实时状况监测与管理，旨在避免因传感器数量或品质不佳导致的系统管理信息受损。在大数据时代背景下，各类数据及系统模型均在经历变革。因此，相关共足迹人员应充分利用这些数据的优势，对电力企业的生产过程进行追踪和分析，探讨并理解各个监控数据之间的相互关系，以确保能源信息运营和管理环境处于优良状态，从而实现对电力信息传输数据的有效反馈的具体目标。

结论：总而言之，在本研究中利用人工智能技术，将电力信息系统运营数据进行了分类和编码，从而有效地减少了运营数据的检查和多余，并确保了信息系统的数据运营的完备性和安全。

参考文献：

[1]陈昊阳，唐晋生.电力信息系统运维管理自动化的解决措施[J].信息系统工程，2022，（04）：141-144.

[2]冯国礼，李蓉，吴双.基于人工智能技术的电力信息系统运维数据整合方法[J].电力信息与通信技术，2022，20（01）：68-73.