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摘要：电力行业是我国社会经济发展、国家发展战略的主要支撑行业，直接决定着国民生活水平与发展水平。伴随着信息化技术及电网建设的有效融合及发展，电力运营数据安全管理的重要性逐步凸显出来，大数据分析技术在该管理中逐步应用，并成为电力行业管理未来的发展核心。在电力运营管理中应用大数据分析技术，无疑可有效提升电力行业的服务水平与管理效率，可促进电力行业更好地发展。电力大数据中蕴含大量信息，这些信息中有很大一部分属于重要信息数据，充分应用该信息数据可促进电力行业更好地发展。大数据分析技术可及时在电力大数据中提取关键信息与关键数据，提升电力信息数据管理效果及质量的同时，还可推动电力行业发展，减轻从业人员的工作压力，提升电力运营管理安全性。本文重点分析大数据分析技术，分析大数据分析技术在电力运营数据安全管理中的应用，报道内容如下。

关键词：电力运营数据安全管理;大数据分析技术;电力行业

电力行业发展过程中涉及大量业务，对业务人员的工作能力有很高要求，业务人员为保证消费者的合理需求第一时间得到满足，则需保证其业务能力。[1]但在信息化背景下，信息化技术已经成为电力行业发展过程中不可欠缺的技术，业务人员想要高效的处理各项业务活动，无疑需要利用信息化技术[2]。但在信息化技术应用期间，势必会产生较多电力行业信息，这些信息可在电力行业发展中起到不同程度的作用[3]。若采用传统方法进行信息提炼与整理，工作量过大，耗费的人力物力较多，且无法保证信息提炼的准确性与高效性，信息价值难以充分发挥出来。人们将电力行业运营过程中产生的大量信息数据称作电力大数据，主张利用信息化技术及专业化平台有效处理、提炼、汇总信息，对相关电力业务实施统一数据分析，促使电力企业更好的经营管理、生产控制、提供服务，还可有效提升电力企业管理效率及管理哦质量[4]。现今用于电力大数据处理的技术被称作大数据分析技术，该技术包含多项内容，应用优势、应用价值、应用偏向也不一样。积极分析大数据分析技术，促进电力运营数据安全管理高效进行，是很有必要的。

1.电力大数据概述及优势概述

现今尚未明确定义大数据，但电力大数据就是电力行业的大数据。相较于传统数据，大数据的信息数据含量、数据采集方式均更为特殊，是一种与传统数据存在鲜明差异的数据[5]。积极应用大数据分析技术，可实现实时分析海量数据的目的，可结合数据类型，精准推送相关数据，挖掘数据的实际价值。随着大数据分析技术的高速发展，该技术在电力、医疗以及互联网等多个行业广泛应用[6]。从前人研究可以发现，大数据存在可在行业进步、企业发展中发挥理想的促进作用，让企业及行业获得更广阔的发展前景，督促企业及行业朝准确方向发展。在大数据产生后，积极应用大数据分析技术，无疑可以充分挖掘企业运营过程中产生的各种数据，并对数据实际分析、汇总、整合、转化等处理，最终获取科学适宜结果，将其结果作为依据用于企业运营发展，辅助企业下达决策，优化企业管理效果。电力行业是国民发展中不可缺少的重要能源行业，行业重要性无需言语。电力运营过程中涉及较多环节，每个环节中均有大量数据形成，积极挖掘、分析、整合大数据，可在电力运营数据安全管理发挥显著效果，其优势体现在以下几点。

第一，为电力企业科学合理运营提供相关决策依据。积极挖掘分析电力企业运行过程中产生的大数据信息，可确定不同类型用电客户的实际特征，对客户进行不同定位，明确客户类型，结合定位及分类为客户推送其需要的数据信息，提升定位精确性[6]。明确客户类型后，可帮助电力企业明确现今运营状态，指导业务人员挖掘其他类型客户，增加客户数量的同时，提升电力企业运营效益，还能拓宽电力企业业务规模，让客户获得更理想的用电体验，提升用户用电参与度。电力企业想要更好的发展，必定需要制定科学合理的经营决策，定位客户群体， 明确现今业务缺陷。挖掘并分析大数据，可充分明确现有客户类型与业务水平，明确电力企业运营、管理中存在的缺陷，为电力企业积极改革提供指导与辅助，还可指导电力企业制定更好的经营决策方案，提升电力企业的运营及管理效果，进一步提升电力企业未来发展的合理性、全局性[7]。

第二，将电力企业作为中心点创建电力大数据综合服务平台。基于信息化技术背景与电力大数据背景，可构建相应的电力数据综合服务平台（如图一），通过平台优化电力企业服务措施，提升服务效率与服务效果，提升业务人员工作积极性[8]。但能创建这一平台的电力企业往往具有充足资金支持与技术支持，电力数据优势更为明显。顺利创建相应综合服务平台后，电力企业领导、各部门成员可根据平台运营情况，发现并整合相关大数据，继而评价电力企业运营现状，准确定位客户类型，基于平台为客户推送更精准、更符合需求的信息数据。客户则可利用这一平台阐述用电过程中出现的问题，反馈对电力企业业务的意见及问题，电力企业第一时间获取相应信息，及时发现企业运营过程中存在的问题，积极制定有效解决方案，及时解决运营中存在的问题，提升电力企业运营效果及效果，还可降低电力企业的实际管理成本，提升管理质效。

第三，为电力企业研发新产品提供数据支持。通过分析处理电力大数据，可及时明确各个地区的电力能源供应现状、消费群体以及消费现状，整合这些数据及其他信息，无疑可明确消费者的用电需求，可指导电力企业制作符合消费者要求的新产品，或为新产品研发提供更准确目的方向，提升新产品的销售量，提升消费者对电力企业服务的满意度。

2.大数据分析技术在电力运营数据安全管理中的应用

2.1可视化应用

可视化属于大数据分析技术主要特征，可辅助电力企业工作人员充分了解相关数据信息，直观清楚的观看信息数据，明确其中存在且反映的问题，继而做出准确判断，下达相应指令，有效处理相关问题，保证电力企业相关工作有序进行。大数据分析技术在电力运营数据安全管理中的可视化应用主要体现在两个方面。

第一，图表可视化。电力企业运营过程中有大量数据信息产生，通过大数据分析技术分析处理数据信息，可同类信息或有关联信息汇总在同一个表格或是同一个图形中，通过图形变化或表格数据变化显示电力大数据，工作人员可结合这种大数据明确该季度各个地区的用电量、业务量、消费者数量，还可辅助工作人员明确各个地区消费者的消费能力与消费特点，指导工作人员制定符合各个地区消费者需求的服务方案，提升消费者的电力服务满意度。工作人员还可根据数据信息的变化规律，明确各个时间段各个地区的电力产品消耗情况，适当调控各个地区的电力产品供应量，满足各个地区消费者的需求。比如农村地区平时用电量较少，但过年用电量迅猛增长;工厂聚集区平时用电量多，但过年用电量明显减少;通过图表显示两个地区的用电量变化，工作人员可结合这一变化，增加农村地区过年期间的电能运输量，减少工厂聚集区过年期间的电能运输量，同时满足农村地区、工厂聚集区消费者的实际用电需求。在利用图形或表格汇总数据的时候，多以Excel表格汇总数据，但图形则可有柱状图与折线图等多种类型。综合应用图形及表格，可详细记录相关信息的同时，还可利用图形简化数据内容，让信息数据简单化，明确各时间段的数据信息差异性，还可描绘数据信息实际变化趋势。

第二，SVG可视化。在SVG背景下，通过各种颜色显示电力数据，能够让工作人员更直观地掌握电力数据，尤其是需明确各个单位实际电能生产情况的时候，应用不同颜色显示数据，方便工作人员带着目的寻找观看数据。通过SVG还可调取某一个数据，快速查询使用该数据信息，最大程度上提升数据资源的使用效率及管理质效。

2.2数据分析应用

伴随着科学技术的高速发展，电力行业所用技术日益优化，技术水平日益升高。现今，电力企业多通过火力、水力、风力、太阳能以及核能等完成发电工作，发电领域逐步多元化，发电模式逐步多样化，发电领域进入了高速发展状态，并在电力行业发展中发挥较好的推动作用。在电力大数据中应用大数据分析技术，无疑能够有效分析一般电能以及新型清洁电能的相关性，明确两者契合点、共同点以及差异点，方便电力资源有效整合。

比如在开展风电并网这一项目的时候，多会有线损以及谐波等等问题出现，所以无法保证电力工程正常、安全运行，难以保证消费者正常用电。但在充分使用大数据分析技术之后，可利用该技术详细分析风电并网操作期间存在的影响因素，还可及时了解既往风电并网的经验，明确风电并网过程中存在的问题与影响因素，提前采用针对性策略处理这些问题及因素，消除其造成的不利影响，促使风电并网项目高效进行。

在环保政策背景下，各个电力企业均在寻找新型清洁能源与可再生能源，比如太阳能、风能以及空气能等，但通过可再生能源生产电能，早期需要较多投入资金，这是限制电力企业继续投资新型清洁可再生能源的主要原因之一。电力企业可利用大数据分析技术，汇总、整合、分析持续数年的可再生能源投入资金数量、新型清洁电能生产数量，通过准确计算方法明确两种数量的关系，继而计算现今所生产新型清洁能源的实际投入成本，分析该项目的实际投资研究价值。通过这份大数据分析与统计，无疑可以让电力企业领导者及管理者明白，新型清洁电能早期需要投入大量人力物力，但在选定科学合理技术并做好电能生产准备后，投入能源逐步减少，电能生产成本逐步下降，继而帮助电力企业明确新型清洁电能是电力企业发展的必然成果，更是企业准确发展方向。再者，大数据分析技术能够为电力企业提供一体化计算与分析功能，方便进行高效、安全、便捷的数据分析、数据访问、数据整合、数据挖掘、数据探索等操作，比如在电力数据计算时可提供离线计算、在线计算以及实时计算三项选项，可结合实际需求在数据挖掘中进行复杂分析与简单分析等。

2.3搜索储存应用

以往进行电力大数据搜索处理时，多通过Hive等传统技术完成大数据分析操作，但这一技术无法全面、准确地进行电力大数据搜索，所以会导致较大电力大数据资源浪费现象，难以保证大数据分析高效进行。

为有效解决这一问题，相关人员提出应用大数据分析技术。通过该技术可充分识别电力大数据自身特点，从不同维度进行大数据查询，保证查询操作的效率及速度。也就是说，将电力大数据作为依托，进行数据多维索引操作，并将单位及时间作为标准，通过不同维度有效索引电力大数据，可找出其中的有价值数据，保证大数据的整体索引效率。再者，利用大数据分析技术可创建完整、科学、完善、合理的大数据分析系统，让系统直接下达相关指令，通过指令高效完成索引工作，在最短时间内完成代码解析以及数据分析工作，令数据索引维度区域丰富化，提升数据的查询效率及利用效率。既往电力企业多通过Hive系统完成电力大数据储存操作，在储存过程中需通过重写等模式完成数据更新，但这一操作无法保证电力大数据的实际更新效率性与更新时效性。但在电力大数据持续发展后，需要及时处理的电力数据信息持续增多，数据删除、数据更新等方面有更严格的需求，工作人员的压力更大，需保证数据处理效率的同时，还需保证数据信息质量，方便电力企业有效使用相关数据。但因为各个电力数据的涉及范围较广，数据比例较大，若依然采用传统数据更新模式，无疑存在数据资源过度占用这一不良现象，不利于Hive系统高效运行。但在应用大数据分析技术后，可及时引入混合存储技术，通过该技术发挥主附表价值，实时更新电力数据信息，保证电力数据处理满足系统相关运行要求，可有效增强电力数据的实际处理能力，充分利用电力数据资源，还可提升电力数据的管理质效。大数据分析技术可帮助工作人员自动将电力数据信息分门别类，自动进行电力数据信息保存，可保证有价值电力数据信息不被删除，还可充分发挥电力数据信息在电力运营数据安全管理中的积极作用。

2.4安全管理方面

电力行业属于我国基础设施行业，也是社会发展过程中不可缺少的行业，在依托信息化技术进行电力服务平台建设后，不仅可以优化电力服务模式，也会诱发一定风险。若有网络战争发生或恶意网络侵袭现象发生，很多网络攻击均会在电力行业大数据中集中，继而导致大数据信息泄露、篡改、窃取。

部分黑客会使用病毒代码或是恶意软件攻击电力服务平台，比如APT攻击。共计电力大数据可获取有价值信息，通过分析这些信息明确各个地区的实际用电分布情况以及电力设施实际位置，篡取关键节点的监测预警信息或更改操作指令，诱发电力系统故障或造成重大安全事故，不利于社会和谐安全发展。应用大数据分析技术，可提前制定预防措施、应对措施、处理措施。大数据分析技术中的神经网络技术能够有效提取电网运行中形成的实时信息、设备运行信息、故障缺陷信息等重要信息，之后辨别数据源的特征单元，结合要求进行数据组合，继而在风险预测中发挥作用，实现预警电网运行中可能发生的各种风险事件，还可第一时间发现设备运行过程中产生的缺陷问题，针对这些问题提前制定预防措施，保证电网安全、稳定、高效运行。在线安全分析技术能够实时、全面扫描电网系统运行期间存在的多种不稳定因素，比如D5000技术平台。该平台现今在电力行业广泛应用，能够在电网一体化运行过程中进行全景信息收集，统一协调控制全景信息，并在纵向及横向态度中实现交互规范统一，实现全网模型数据共享。在发生电网运行安全风险后，平台会第一时间发出报警信息，并对风险进行全面分析，将分析结果反馈给工作人员，指导工作人员及时准确处理风险，尽快消除风险对电网运行造成的负面影响。

3.结束语

在电力行业发展、数据处理、安全管理中应用大数据分析技术，可有效识别有价值信息数据，发现安全风险，指导电力企业下达决策，促使电网系统安全、稳定、高效运行，促进电力行业发展。

参考文献：

[1] 张艳龙，赵静，刘鹏. 大数据分析技术在电力运营数据安全管理中的应用研究[J]. 百科论坛电子杂志，2020（16）：1935.

[2] 江樱，黄慧，卢文达，等. 基于大数据技术的电力全业务数据运营管理平台研究[J]. 自动化技术与应用，2018，37（9）：56-61.

[3] 向景霞. 大数据分析技术在电力运营数据管理中的应用[J]. 智能城市，2019，5（22）：106-107.

[4] 王圆圆，韩丁，白宏坤，等. 能源大数据中心运营管理标准体系框架构建及实践路径[J]. 电力信息与通信技术，2022，20（3）：20-25.

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[6] 周扬，张博涵，康汇佳. 基于大数据的电力营销管理创新研究[J]. 百科论坛电子杂志，2020（8）：1793-1794.

[7] 曹芮，姚刚，朱磊. 探析大数据在电力企业营销管理中的应用[J]. 百科论坛电子杂志，2020（10）：1811-1812.

[8] 张卫华. 基于大数据技术的电力全业务数据运营管理平台研究[J]. 科学技术创新，2019（34）：89-90.