网络入侵检测系统在电力行业的应用（解决方案） 电力行业关系到国计民生，是我国经济快速发展的重要基石。信息安全建设作为保障生产的一个重要组成 部分，越来越多地受到重视并被提到议事日程上来。 电力行业关系到国计民生，是我国经济快速发展的重要基石。电力系统的信息化建设有力地推动了电力行业生产、办公、服务水平，随着电力系统网络规模的不断发展和信息化水平的不断提高，信息安全建设作为保障生产的一个重要组成部分，越来越多地受到重视并被提到议事日程上来。 据来自有关部门的资料，目前电力系统存在的一些信息安全问题已明显地威胁到电力系统的安全和稳定，，影响着“数字电力系统”的实现进程。研究电力系统信息安全问题、开发相应的应用系统、制定电力系统信息遭受外部攻击时的防范与系统恢复措施，是电力行业当前信息化工作的重要内容。电力系统信息安全已经成为电力企业生产、经营和管理的重要组成部分。 榕基入侵检测系统(RJ-IDS)是榕基网安公司除了漏洞扫描系统外的一条全新产品线，该产品是一种动态的入侵检测与响应系统，除了能对高速网络上的数据包捕获、分析、结合特征库进行相应的模式匹配外，还具有强大的行为和事件统计分析功能，能够自动检测可疑行为，及时发现来自网络外部或内部的攻击，并可以实时响应，切断攻击方的连接，帮助企业最大限度的保护公司内部的网络安全。 网络构架描述 国内电力行业某省级公司，随着业务需求的进一步扩展，原有的网络及系统平台已经不能满足应用需求，从保障业务系统高效、稳定和安全运行等方面考虑，必须升级优化现有系统，其中提高网络的安全性 是重中之重。 该公司信息系统基础设施包括电力系统网络、局域网和互联网三个部分。电力系统网络是承载该公司与各个子公司内部业务交流的核心平台，局域网是该公司内部日常办公的主要载体，外部信息的获取和发 布通过互联网来完成。 该公司的局域网于2001年建成并投入运行，核心交换机为Cisco Catalyst 6509。以千兆下联十多台设在各部门的百兆交换机，均为Cisco Catalyst 3524XL/3550系列交换机，并划分了多个VLAN;在网络出口处，该公司通过Cisco 7401交换机与Internet连接，Internet接入边界有最基本的安全设备，一台硬件 防火墙和一台VPN设备。 公司提供包括WWW、SMTP、FTP等互联网应用服务，目前开设了一个内部信息发布、员工交流站点和一个对外展示企业形象的站点，公司还架设了一个供300多人使用的邮件系统。同时公司还拥有很多的重要应用系统，其中包括企业OA系统和各种信息管理系统。 目前大流量的应用主要集中在局域网内，因此局域网的压力很大;大部分的应用必须跨广域网，但由于应用刚刚起步，因此跨广域网的流量不很大，随着信息化建设的逐步深入，广域网潜在的瓶颈将会严重影 响应用的普及;公司与各个子公司之间以VPN相连。 安全需求分析
大数据应用之电力应用 一、背景 大数据不是ICT行业的专利。目前，金融、广电等传统行业都在积极借助大数据的力量，帮助企业实现转型。在电力行业，大数据已经被视作企业战略层面的重要议题：中国电力公司就在XX、XX、XX 建立了多个大数据中心，其中某个大数据中心已安装超过10000多个传感器，每个月可节约的能耗价值大概为30万元。那么，电力行业如何应用大数据在电力行业面临的挑战中，电信业能找到哪些共性，电信业又有怎样的机遇电力行业的应用策略中有哪些值得电信业借鉴 大数据在公共管理、零售、互联网、电信、金融等众多行业快速推广，市场规模迅速扩大，2012年国内大数据市场规模已达亿元。IDC预测，2016年中国大数据市场规模将达亿美元，而全球规模将达238亿美元。大数据已经渗透到当今的每个行业，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据超过了传统数据库系统的处理能力，为了获得数据中的价值，必须选择新的方式进行处理。电力大数据是大数据理念、技术和方法在电力行业的实践，是大数据应用的重点领域之一。 电力大数据的特征可以概括为3“V”3“E”。其中3“V”分别是体量大（Volume）、类型多（Variety）和速度快（Velocity），3“E”分别是数据即能量（Energy）、数据即交互（Exchange）、数据
即共情（Empathy）。 二、大数据应用机遇 重塑电力核心价值和转变电力发展方式是电力大数据的两条核心主线。电力大数据通过对市场个性化需求和企业自身良性发展的挖掘，驱动电力企业从“以电力生产为中心”向“以客户为中心”转变。电力大数据通过对电力系统生产运行方式的优化、对间歇式可再生能源的消纳以及对全社会节能减排观念的引导，能够推动中国电力工业由高耗能、高排放、低效率的粗放发展方式向低耗能、低排放、高效率的绿色发展方式转变。此外，电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的内容增值服务 1、优化管理模式 电力行业数据量大、类型多、价值高，对于电力企业盈利与控制水平的提升有很高的价值。有电力专家分析称，每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%~49%的利润。和电信行业一样，电力行业对大数据的使用也分为内部应用和外部应用。 内部应用指运用大数据优化电力企业管理模式，提升电力企业经营管理水平，主要包括以下几个方面。 支持基建决策 大数据技术有助于电力企业基础设施选址、建设的决策。例如丹麦风电公司VESTAS计划将全球天气系统数据与公司发电机数据结合，利用气温、气压、空气湿度、空气沉淀物、风向、风速等数据以及公司历史数据，通过使用超级计算机及大数据模型解决方案，来支
大数据时代：电力行业如何掘金 一、大数据顶层设计出台 国务院总理李克强8月19日主持召开国务院常务会议，通过《关于促进大数据发展的行动纲要》（下称《纲要》），这意味着大数据顶层设计出台，国家大数据战略成形，大数据产业有望成为新经济的重要引擎。 从流量到数据，是对整个互联网经济的重新定义和洗牌，两种思维分别是两代互联网经济的代表。 流量时代，互联网撬动的GDP约为3万亿元；而在经历了第一代互联网时期的爆发式增长后，BAT等互联网巨头的流量规模已经形成，变现方式的单一将导致流量变成一种相对廉价资源；数据思维时代，企业将从单纯追求“量”向追求“质”转变，大数据能够帮助企业从有限的流量中挖掘更大的价值；据推算，大数据有望撬动的GDP至少在万亿元量级，可比肩流量经济。 从应用层面来说，互联网金融、智能安防、智能医疗等各领域都已加入对于大数据的采集和分析。BAT等互联网龙头更是大数据经济的积极推进者，马云将数据比作互联网时代的石油，大数据从某种程度上已成为互联网经济的生产要素之一，并加速了线上线下的融合。 目前，所有传统行业都在积极借助大数据的力量，帮助企业实现转型。在电力行业，大数据已经被提升企业战略层面。大数据时代为电力行业带来了新的发展机遇，同时也提出了新的挑战。必须通过良好的大数据管理，切实提高电力生产、营销及电网运维等方面的管理水平。 二、电力行业数据量大、类型多、价值高 如仅从体量特征和技术范畴来讲，电力大数据是大数据在电力行业的聚焦和子集。但是，电力大数据不仅仅是技术进步，更是涉及整个电力系统在大数据时代发展理念、管理体制和技术路线等方面的重大变革，是下一代智能化电力系统在大数据时代下价值形态的跃升。 电力大数据的特征可以概括为3“V”、3“E”。其中3“V”分别是体量大（Volume）、类型多（Variety）和速度快（Velocity），3“E”分别是数据即能量（Energy）、数据即交互（Exchange）、数据即共情（Empathy）。 重塑电力核心价值和转变电力发展方式是电力大数据的两条核心主线。电力
浅谈风电产业如何应对数据大时代 甄剑峰（恒泰风电场） 摘要：近年来，大数据来势汹汹，对传统数据商业分析模式产生了重大地影响，对电力企业的数据驾驭能力提出了新的挑战与机遇。从人才培养、技术储备、数据驾驭、数据价值挖掘等方面剖析电力企业如何应对大数据的挑战，让电力企业在大数据来临时更加从容地选择适合的技术、方法论、解决方案和发展战略。 关键词：大数据电力企业海量价值 1 引言 随着数字信息化时代的迅猛发展，信息量也呈爆炸性增长态势。在人类充分享受信息化带来的资讯、方便和快捷时，也使得全球的数字信息资源正进入到一个前所未有的快速增长期。据IDC统计，2011年全球数据量已达到1.8ZB，相当于全世界人均产生200GB以上的数据，并且还将以每年50%的速度继续增长。在这汹涌来袭的数据浪潮下，社会各个领域也将开始其数据化进程。无论学术界、商界还是政府，都将不可避免的进入“大数据时代”。作为全球第二大经济体的基础能源支撑体系，中国电力工业概莫能外。 2 电力大数据的定义及特征 2.1 大数据的定义 目前业界还未对大数据有一个统一的定义，但是有两个关于大数据的定义很好地诠释了大数据的本质。第一个定义来自Gartner公司的Merv Adrian在2011年第一季度刊登在《Teradata Magazine》上的一篇文章：“大数据超出了常用硬件和软件工具在可接受的时间内为其用户收集、管理和处理数据的能力。”另一个定义来自于麦肯锡全球数据分析研究所（Mckinsey Global Institute）在2011年5月发表的一篇论文：“大数据是指大小超出了典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。” 2.2大数据的特征 概括来讲，大数据有三个特征，可总结归纳为“3V”，即量(Volume)、类(Variety)、时(Velocity)。量，数据容量大，现在数据单位已经跃升至ZB级别。类，数据种类多，主要来自业务系统，例如社交网络、电子商务和物联网应用。时，处理速度快，时效性要求高，从传统的事务性数据到实时或准实时数据。大数据主要包括以下几个特征：大容量：企业数据量大规模增长，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。电力数据涵盖发电、输电、变电、配电、用电、调度的各个环节，数据量庞大。随着智能电网建设和物联网的应用，非结构化数据呈现出快速增长的势头，其数据量大大超过结构化数据。
电力大数据关键技术下的智能电网应用研究 发表时间：2017-07-17T10:01:23.700Z 来源：《电力设备》2017年第8期作者：刘延博眭冰[导读] 摘要：本文简单概述了电网大数据的基本特点，同时阐述了智能电网、大数据以及云计算的关系，最后总结了大数据智能电网的关键技术，旨在促进智能电网的发展，为社会提供更高效的电力服务。 (国网辽宁省电力有限公司辽宁省沈阳市 110000) 摘要：本文简单概述了电网大数据的基本特点，同时阐述了智能电网、大数据以及云计算的关系，最后总结了大数据智能电网的关键技术，旨在促进智能电网的发展，为社会提供更高效的电力服务。 关键词：电力大数据；关键技术；智能电网；应用研究 一、智能电网大数据概述 （一）智能电网信息数据来源 智能电网系统在运行中的数据主要包括电力企业内部数据和外部数据。内部数据的主要来源是系统对电力信息的采集、分析、管理以及客服中产生，外部数据则主要是在地理信息系统或气象系统，以及互联网中产生，由于数据庞大且分布不集中，各个系统对数据的管理手段也有所差异。 （二）智能电网平台的构成 由于社会的学习、工作和生活对电力的需求越来越大，传统的电网系统无法满足日益增长的需要，智能电网也应运而生。智能电网借助计算机网络技术来进行数据信息的收集、分析、管理等功能，实现电力的科学化管理工作。当前比较成功的智能电网大数据平台有Hadoop服务平台系统和基于分布式文件技术的平台，能够实现海量数据的搜集和存储，提高了电网的工作效率，同时也推动了电力行业的有效发展。 （三）智能电网大数据特征 智能电网大数据的主要特征是信息庞大、分散、多样性。信息数据的来源一般比较分散，信息采样的周期和频率各不相同，也就造成了非结构或半结构数据的比例越来越大，例如，在客服中的语音数据、监控视频或图像等都属于非结构化的数据信息。 二、智能电网、大数据以及云计算三者的关系 （一）智能电网和大数据的关系 智能电网技术就是输配电技术与计算机技术、网络技术和通信技术有效结合的新电网系统，具有高效、安全、科学、低损耗和低污染的传输能力。智能电网的主要目的就是通过传统输配电技术与科学技术有效结合，不断提高电力的传输效率，不断优化输配电系统，减少电力的损耗，实现高效的数据信息交流和共享，满足不同状态下的电力数据信息的收集、分析和存储等功能，使电网系统更加科学化、智能化。也就是说，职能电网就是大数据在电力行业的实际应用。 （二）云计算与大数据的关系 云计算的理念就是利用网络技术实现各个平台之间数据信息的按需共享和交流。我们可以简单地认为云计算是大数据的基础，利用云计算技术来实现大数据的收集、分析和存储，但是相对应的，大数据又为云计算技术寻找到更多的应用平台，使得云计算有发挥的空间。但是，二者关注的重点又有所差异，云计算的重点工作是进行数据计算，而大数据的工作重心是信息数据的分析。智能电网、大数据和云计算三者之间有一定的联系，具体关系如下图所示： 三、智能电网大数据关键技术分析 （一）集成管理技术 智能电网大数据的集成管理技术是将多个系统中的数据整合，具有多功能的数据管理技术。多源异构的管理模式就是指数据来源、数据结构、数据格式以及特点存在差异，但是能够将这些数据进行统一存储，这样的数据集合具有集成、稳定、反应系统变化的功能，实现更安全的数据共享和交流。电力行业的集成管理技术主要有数据抽取技术、过滤技术、剔除技术、融合技术。这种管理技术能够满足不同的电力环境下的数据管理，对多样化、复杂化的数据进行分析。当前已有的管理技术已经能够实现关系型数据的去杂化，将管理数据化繁为简，实现更加灵活的数据管理，例如当前的NoSQL数据库技术。
安防产品在电力行业的应用 1.0现状分析 随着国民经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，我国对电力能源的需求持续增长。近年以来，为满足对电力日益增长的迫切需求，国家大力加强电力基础设施的建设。众多电力基础设施的建成，给电力行业的安防带来了重大的机遇和挑战。国家电网和南方电网两家公司的输电范围包含我国31个省市自治区，覆盖95%以上的国土面积，2010年售电量约33亿千瓦时，营业收入约18827亿元，并以每年超过16%的速度发展。我国电力行业总体朝着绿色、智能、节能环保的趋势发展。 1.1 电力安防需求分析 针对电力行业本身的需求和特点，对安防系统和产品有以几方面的主要需求： ●新产品：开发出集成度高的工作站产品，一台主控设备可同时实现对视频、动力环境、 报警信息、门禁信息等的集中采集与处理。 ●新技术：随着3G技术的应用与发展，各行各业均对3G技术进行了较多的应用，较容 易的实现了网络功能，解决了网络应用难题。很多偏远的电力基站、变电站、电力铁塔均无网络，对其实施安防监控遇到了网络难题，重新布网，费用极高，所以采用3G网络传输，促进行了电力行业的安防应用发展。 ●高清技术：在监控网络化大潮的推动和市场需求的驱动下，高清监控技术获得了重大突 破，并进入到重大安保项目的实际应用中，随着电力监控需求及电力网络带宽的不断拓宽，高清监控系统，将加速促进电力监控系统与安防其它子系统的无缝整合，再进一步促进安防系统与行业业务管理系统的无缝对接，这也为高清视频监控带来更广阔的发展空间。 ●智能行为分析技术：视频智能行为分析技术的应用，可做到事前预警，事中处理，事后 取证，同时也提高了视频检测的功能，如烟火检测，周界入侵检测，物品搬移检测，遗弃物检测，非法停留检测，徘徊人员检测，检测到目标自动跟踪和报警，做到了人性化、智能化监控。这些应用在电力行业、无人值守应用中在不断发展。 ●新方向：电力监控的是向着前端图像监视系统、环境监测系统、防盗系统、消防系统、 报警系统一体化的高度集成化方向发展，从而提高无人或少人值守，提高人员和设备的安全性及便利性，这是一个综合监控的发展。为了加强对重变电站及无人值守变电站在安全生产、防盗保安、火警监控等方面的综合管理水平，实现创一流的目标，越来越多的电力企业正在考虑建设集中式远程图像监控系统，这促使了电力综合监控的网络化发展。以IP数字视频方式，能够对各变电站/所的有关数据、环境参量、图像进行监控和监视，实时、直接地了解和掌握各个变电站/所的情况，并及时对发生的情况做出反应，适应电力行业需要。 电力行业是安防系统中一直走在前列，需求与功能也随着信息技术的发展而不断完善与提高。集成化、数字化、高清化、智能化的新产品、新技术的应用，将是其发展的方向，使电力行业安全防范技术提高到一个新的水平。 1.2 目标市场分析
八大案例深度解析电力大数据应用 麦肯锡曾有报告预测，在全球范围内，大数据分析方案的广泛使用能够带来每年3000亿美元的电费削减。电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的增值服务业务，对于电力企业盈利与控制水平的提升有很 高的价值。有电网专家分析称，每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%~49%的利润。 电力行业的数据源主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，可大致分为三类：一是电网运行和设备检测或监 测数据;二是电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面数据; 三是电力企业管理数据。通过使用智能电表等智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据，再对采集的电力大数据进行系统的处理和分析，从而实现对电网的实时监控；进一步结合大数据分析与电力系统模型对电网运行进行诊断、优化和预测，为电网实现安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。 一、电网监测及维护 1.运维监测系统及时反应 Enphase Energy（美国Enphase 能源股份有限公司） Enphase Energy每天从来自80个不同国家25万个系统收集大约2.5TB的数据。这些数据可以用来检测发电和促进远程维护、维修来确保系统无缝运行。另外，Enphase Energy还利用从发电系统收集到的数据来监测、控制或调整网络中的发电和负载状态，在电网和在出错或需要升级时做出相应的反应。 2.设备检修运维专题分析
电力企业可以基于永洪自研发的一站式大数据分析平台开展各业务领域的深度分析，如在电网检修运维领域，通过对电力设备资产管理、设备运检管理、设备技术管理、技改大修管理等方面，从安全、效益、成本三个方面进行关键 指标选取，分析检修管理中“安全”、“效益”、“成本”三者之间的相互影响，协调 三个因素综合最优，同时实现对电网企业检修指标的实时在线监控，为公司检修策略制定提供指导和服务。 （图中分析场景所用的数据为测试数据） 3.预防基础设备故障导致的停电 American Electric Power Co., Inc. (AEP）（美国电力有限公司） 在AEP的资产健康中心，数据分析师把设备派生的运行信息和智能信息应 用程序结合在一起。通过采用大数据算法和分析软件，他们可以密切监测传输基础设施的运行情况。 如今，AEP使用智能电表、通信网络和数据管理系统得到稳健的常规信息。 智能电网技术使客户更有效地用电和合理管理用电成本，收集到的数据也有助于该公司为客户定制电力管理程序和提供个性化定制服务。
全方位理解电力行业大数据 核心提示：如仅从体量特征和技术范畴来讲，电力大数据是大数据在电力行业的聚焦和子集。但是，电力大数据不仅仅是技术进步，更是涉及整个电力系统在大数据时代发展理念、管理体制和技术路线等方面的重大变革，是下一代智能化电力系统在大数据时代下价值形态的跃升。 如仅从体量特征和技术范畴来讲，电力大数据是大数据在电力行业的聚焦和子集。但是，电力大数据不仅仅是技术进步，更是涉及整个电力系统在大数据时代发展理念、管理体制和技术路线等方面的重大变革，是下一代智能化电力系统在大数据时代下价值形态的跃升。 电力大数据的特征可以概括为3“V”3“E”。其中3“V”分别是体量大(Volume)、类型多(Variety)和速度快(Velocity)，3“E”分别是数据即能量(Energy)、数据即交互(Exchange)、数据即共情(Empathy)。 重塑电力核心价值和转变电力发展方式是电力大数据的两条核心主线。电力大数据通过对市场个性化需求和企业自身良性发展的挖掘，驱动电力企业从“以电力生产为中心”向“以客户为中心”转变。电力大数据通过对电力系统生产运行方式的优化、对间歇式可再生能源的消纳以及对全社会节能减排观念的引导，能够推动中国电力工业由高耗能、高排放、低效率的粗放发展方式向低耗能、低排放、高效率的绿色发展方式转变。此外，电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的内容增值服务。 “大数据”在电力行业到底有多大? 随着社会的进步和信息通信技术的发展，信息系统在各行业、各领域快速拓展。这些系统采集、处理、积累的数据越来越多，数据量增速越来越快，以至用“海量、爆炸性增长”等词汇已无法形容数据的增长速度。 2011年5月，全球知名咨询公司麦肯锡全球研究院发布了一份题为《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》的报告。报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素;而人们对于大数据的运用预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。2012年3月29日，美国政府在白宫网站上发布了《大数据研究和发展倡议》，表示将投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，增强从大数据中分析萃取信息的能力。 什么是大数据? “大数据”到底有多大?根据研究机构统计，仅在2011年，全球数据增量就达到了1.8ZB(即1.8万亿GB)，相当于全世界每个人产生200GB以上的数据。这种增长趋势仍在加速，据保守预计，接下来几年中，数据将始终保持每年50%的增长速度。 纵观人类历史，每一次划时代的变革都是以新工具的出现和应用为标志的。蒸汽机把人们从农业时代带入了工业时代，计算机和互联网把人们从工业时代带入了信息时代，而如今大数据时代已经到来，它源自信息时代，又是信息时代全方位的深化应用与延伸。大数据时代的生产原材料是数据，生产工具则是大数据技术，是对信息时代所产生的海量数据的挖掘
视频分析在电力行业的应用 随着国民经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，我国对电力能源的需求持续增长。近年以来，为满足对电力日益增长的迫切需求，国家大力加强电力基础设施的建设。众多电力基础设施的建成，给电力行业的安防带来了重大的挑战。 目前，电力系统由发电设施、高压输电线路、高压变电站、低压配变电站和民用低压电网组成。 高压输电线路采用高空架空走线，且导线内为十万伏以上的高压电，偷盗者一般不会对此下手;低压变电站多建在居民小区、商业设施、工厂企业等用电单位附近，因为设备体积较小，一般采用全封闭式管理;而民用低压电网由于范围大、情况复杂，在现有的技术条件下，还是以人防为主。因此，电力行业的周界安防系统主要应用于发电厂和高压变电站。 变电站或发电厂的特殊周界入侵需求 发电厂出于能源来源和占地面积等考虑，多建造在远离城市的地区。而另一电力系统的重要组成部分高压变电站，由于占地面积大、容易造成居民对高压的恐慌等原因，不会像低压变电站那样建造在人口稠密的住宅小区、商业设施等区域的附近，而是选址在城市郊区、农村空地或荒地等人员活动较少的区域。 发电厂和高压变电站的安防要求具有一定的相似性，安防工作具有如下特点：设备众多且价值不菲，容易为盗窃者所垂涎。有关人士曾做过保守估计，我国每年因电力设备被偷盗和破坏而造成的直接物损就达数十几亿元人民币，而因设备被盗导致供电中断造成的间接损失则难以估量;发电厂和高压变电站占地面积大、周界范围长，同时要求安防人员必须快速到达入侵地点，并即时掌握报警区域的实时情况;某些设施采取了无人职守模式，这对周界安防提出了更高的要求;区域内可躲藏的地点众多，犯罪分子一旦入侵，安防人员的排查工作将异常艰难;犯罪分子入侵后一旦发生事故，将对公私财产和人民的正常生活造成极其重大的危害;发电厂和高压变电站地处偏僻，多有飞禽和小动物出没，落叶也可能进入周界警戒区域。
面向智能电网应用的电力大数据关键技术寇明姝 发表时间：2018-03-13T10:40:02.833Z 来源：《电力设备》2017年第29期作者：寇明姝[导读] 摘要：智能电网的发展离不开电力大数据的支持，其中所涉及到的大数据、云计算等内容不仅关乎电网智能化的实现效果，同时也与电力行业的未来发展产生着密不可分的联系。（中国能源建设集团广东电力工程局有限公司广东广州 510735）摘要：智能电网的发展离不开电力大数据的支持，其中所涉及到的大数据、云计算等内容不仅关乎电网智能化的实现效果，同时也与电力行业的未来发展产生着密不可分的联系。电力大数据关键技术现已被广泛运用于电力生产领域中，针对关键技术的应用研究因而也成为人们日益关注的话题。由此，本文便从电力大数据的内涵出发，并结合智能电网关键技术间的关系对运用技术展开深入探讨，以期为各 位读者提供参考。 关键词：智能电网；电力大数据；关键技术电力大数据关键技术在智能电网中的应用有着巨大优势与广阔前景，该技术能够实现对信息数据的搜集、存储、处理，并为电力企业的管理提供真实可靠的参考依据。据此，针对电力大数据在智能电网中的应用方法分析，也便具有了较为深刻的现实意义。 一、电力大数据关键技术相关概述（一）电力大数据的内涵当前的电力大数据是在云计算与基础设备层上形成的数据平台，通过云计算服务访问层与应用软件的结合使用，从而为供电系统内部实现分层管理创造基础条件。电力大数据具有较好的通用性，因而绝大多数的电力企业也能够在大数据规划管理中获得较好的适用效果。当前的大数据规划主要是通过对分布式计算技术进行利用，保证数据查询、存储、处理等任务能够得到顺利完成。除此之外，提升智能化水平，将先进的智能设备运用到数据库构建与操作系统中，也成为拓展系统服务性能的可行手段。电力大数据平台的构建应当包括存储框架、调度框架、分析框架等部分，在调度框架内部序列化的传输工具、数据信息存储库、日志收集系统以及分布锁设备等也应加强注意。只有重视数据的组织与调度工作，让数据信息的准确性、效率性得到保证，才能为储存系统、访问系统等功能发挥创造前提条件。（二）大数据、云计算以及智能电网之间的联系智能电网同大数据、云计算有着不可分割的重要关联，智能电网可以将计算机技术、通讯技术、信息技术进行整合。加之原有输配电设施的协调配合，从而为提高电网安全性、效率性、经济性，缓解环境因素给供电带来的不利影响创造条件，继而打造出先进的新型电网。而大数据、云计算也是借助于网络技术的不断发展而形成的能够实现信息采集、监测、控制等功能的技术手段。其中，大数据的建立需要依托云计算功能的发挥，云计算的存储管理以及数据分析等强大的功能又能为大数据业务开辟更为便捷的路径，因而云计算也成为大数据得以实现的前提条件。总的来说，云计算、大数据与智能电网三者之间存在着相辅相成的关系，在各自发展的基础上又能促进其他技术性能的提升。 二、电力大数据技术在智能电网中的应用（一）集成管理技术 集成管理技术是对不同应用领域的系统数据进行集成的专项技术，使用该项技术能够使管理程序得到更好的运用。集成管理技术的运用原理指的是能够对来源不同、性质功能各异、格式特点不同的数据按照一定的逻辑书序进行存储管理，这些被存储在介质中的数据信息能够被赋予稳定性特征，并且通过数据的集合还能够对历史变化规律予以反映。以某工程为例，其以建成“一体化企业级信息集成平台”的目标，通过对电网数据保证，从而实现“一处录入，全网使用”，为保障信息真实、一致、完整夯实基础。涉及电力生产、服务的各个电力数据服务行业均会产生众多的环节数据，而包含能源基准参数、电能生产、运行监控和设备检修、用户资料、电力市场人才物资、协同办公、资本运作等等海量数据的集成，从而达到建立多源、异构、多维、多形式电力数据资源的任务。当这些集合数据能够面向主题，为系统运行提取出所需信息，那么集成管理技术则得到了发挥。通常在电力大数据集成管理中，所打造的数据信息共享平台往往更具备综合性、全面性的特点。而这些信息数据一方面能够为电力企业解决系统间因相互孤立而产生的集成难题，同时大数据所具有的多样性特点也能使数据清洗、数据过滤等技术也在管理过程中得到充分的发挥。总之，复杂的数据环境使得系统处理面临更大的挑战，而集成管理技术的运用，则可以对数据进行快速而准确的集成和抽取，并从中获取关键信息数据。接着通过数据关联的整合与统一结构下的数据集成，也使得数据源可靠性、准确性的提升能够有所保证。（二）信息分析技术 电力大数据中的信息数据分析是其中的一项关键性技术，大数据技术的应用能够将信号转变为数据，然后通过对此类信息的联想、综合、预测、评估等全面分析，便可以完成对信息的加工提炼，以此为智能电网的行动决策提供依据。从大数据的分析技术来看，分析技术是基于统计学与计算机科学的发展而建立起来的，所以实现大量的统计、分析、类比、归纳甚至是完成逻辑推理等任务，也成为智能电网运行中电力大数据技术的重要表现。在分析数据的过程中，通过找出关联数据，能够保证数据的支持度与可信度，再通过在庞大的信息资源库中建立信息样本，从而为智能电网运行实现准确程度更高、计算效率更快的分析带来便利。（三）信息处理技术 信息处理技术通常是指信息系统技术、数据库技术以及检索技术，智能电网中的电力大数据处理则囊括了内存计算、流处理、分布式计算等计算技术。其中内存计算指的是能够对数据信息进行快速的读取与处理，对数据计算的问题实时予以解决。流处理的计算技术主要可以不受计算速度与计算规模的控制，这种计算方式满足实时计算的需求。分布式计算则主要针对较大规模的存储问题所使用的处理方式，分布式具有高效迅速的特征。其作为新兴的数据计算方法，在对部分问题进行计算的过程中，能够将小部分问题分配给计算机进行处理，然后再将这些小部分问题的处理结构予以综合，最终形成结果。所以分布式的计算方法在面对较大规模的计算时，其运算性能也较为突出。对于需要以待处理的部分，分布式处理可以先对其展开分块，然后将这些所分部分再交由不同任务区域完成处理。接着将数据信息结果储存至本地硬盘，从而为电力企业之后的数据采集和数据分析提供依据。（四）安全防范相关技术
基于大数据的电力系统数据应用 发表时间：2018-12-25T16:19:20.450Z 来源：《电力设备》2018年第23期作者：张新伯[导读] 摘要：电能与生产生活密切相关，电能的生产与传输需要经过电力系统发电、输电、变电等一系列复杂的过程完成，电力系统的生产、监控、测量、通信过程中产生了大量的数据，有效利用这些数据提高电力系统的安全可靠运行水平，是电力企业提高管理水平的重要途径。 （深圳供电局有限公司广东深圳 518000）摘要：电能与生产生活密切相关，电能的生产与传输需要经过电力系统发电、输电、变电等一系列复杂的过程完成，电力系统的生产、监控、测量、通信过程中产生了大量的数据，有效利用这些数据提高电力系统的安全可靠运行水平，是电力企业提高管理水平的重要途径。本文分析了电力自动化系统数据类型、电力系统数据应用现状及当前大数据的具体应用，提出了未来如何利用电力系统大数据来优化企业管理的策略，仅供参考。 关键词：电力大数据；电力系统数据处理；应用在当前我国电力行业的发展背景下，电力企业之间的市场竞争也变得越来越激烈。而单个电力企业要想在这种复杂的市场环境中取得优势，就必须要在发展过程中不断提高自身技术水平。如果能够将大数据技术充分应用到电力企业的各项业务中，就可以更好的处理企业业务发展中的各类数据，并对电力大数据信息进行必要的预测，真正的变革整个电力系统的管理模式。但就当前的实际现状来看，大数据技术在我国大部分电力企业中的应用水平都非常有限，并没有充分发挥其价值。之所以出现这种情况，就是因为一些电力企业没有明确大数据技术的应用前景，无法将大数据技术跟电力系统各项活动融合在一起。在这种情况下，就有必要分析大数据在电力系统中的具体应用现状和应用前景。 1大数据概述 大数据作为一种新型的数据信息处理技术，能够通过对大量数据信息的选择和分析，进行整理、计算等，筛选出其中蕴含的规律，进而选取有价值的数据信息。大数据具有数量大、范围广、数据类型复杂多样、内容丰富、数据的来源可靠、数据处理时效高等优势，近年来在各个行业得到了普及和推广。 2大数据在电力系统中应用的重要意义大数据技术在我国电力系统中具有多个方面的应用意义，能够促进我国电力系统的稳定高效发展。一方面，大数据技术的应用能够解决我国电力系统对于数据收集和处理的困难。特别是目前我国电力系统运作过程中涉及到的电力设备不断变多，而每一种电力设备的数据结构类型也比较复杂。使用大数据技术能够更有效的处理这些数据信息。另一方面，大数据技术的使用也可以显著提高我国电力系统的技术层次，引入数据挖掘等各项先进技术，提高电力企业的技术层次。 3大数据目前对于电网存在的问题 3.1现有营销系统数据以及对客户的深度分析不够 现有营销技术支撑系统仅仅作为业务支撑体系，用于基础数据收集、运行数据计算工具，仅局限于正常的营销业务的处理，仅仅能够生成一些功能单一的固定报表数据。一个月使用一次，很难将相互孤立的数据与用户用电特征、电力使用环境等因素进行分析与关联，数据使用率低，造成了对客户的价值分析能力不足。随着社会进步与营销相关业务的发展，无论是数据采集，还是电费计算，电网营销数据每年的增长速度较快，数据完整性有很大提高，在数据真实性与及时性方面也有一定提高，但是目前营销系统、信息采集与PMS、供电可靠性等其他系统的信息匹配方面依然存在问题，还有这部分的数据不一致，不准确，造成了营销系统的数据更新压力很大，难以成为多方数据的共享平台，内部无法为公司决策层提供数据支撑，更不要说对客户的用电分析，难以为客户的深度分析提供有力支撑。 3.2没有形成专业的协同运作 造成大量数据形成了信息孤岛，没有真正达到信息的纵向集成与横向联合，没有专门的运转部门进行绩效考核与实际可靠有效的合并机制，多年来一直单轨运行，数据更新不及时，工作平台不共享，造成重复工作很多，难免形成数据疏漏，经常出现系统运行一段时间后，需要大量时间进行数据重新梳理，没有形成日常化更新运作，人员变动频繁，交接疏漏时有发生。 3.3数据量大，可靠性低 电力自动化系统在运行过程中会产生大量的数据，而不同的数据代表不同的信息，电力自动化系统是由许多的子系统构成，各个子系统的数据库中储存着相关的数据信息，整个系统中的数据量非常庞大，数据交叉现象时有发生，繁多的数据信息会在一定程度上影响和制约这个系统的数据信息的分析处理和数据的更新，随着存储数据的增多，出现问题的几率也越来越大，降低了数据处理的安全性和准确性，对系统的数据库进行统一管理，保证系统数据的唯一性势在必行。 4大数据在电力自动化系统中的具体应用 4.1电网基础建设的自动化与智能化 在当前我国国民经济不断发展的背景下，我国各个城市地区的现代化建设程度也快速加深，社会各个行业和人们日常生活中对于电力的需求也出现了显著增加。在这种发展趋势下，我国各个地区的电网基础建设项目也逐渐增多。而如果能够将大数据技术融入到电网基础建设项目中，就能够显著提高项目建设过程中的数据储存困难和信息处理效率不高等问题。这主要是因为大数据技术的应用能够最大程度的收集电网基础建设项目中的各类现场信息，并使用自动对比等可行性较强的数据挖掘技术来对现场产生的各类信息进行全面的分析，最终实现建设项目的智能化管理和自动化处理。 4.2基于大数据的电网运行可视化监控 在整个输变电网络中有大量的设备、及检测点，通过传感器实时从各设备上采集设备运行指标及输变电的电压、电流、负载状态监测指标等，通过大数量的实时处理平台进行数据提取、加工及整合，再通过可视化大屏实时展示各设备及监测点的运行，对于设备及检测点数据的异常及时预警，及时处理。同时将设备的运行数据及检修数据进行整理分析形成知识库，以此知识库通过大数据处理技术及数据挖掘进行设备生命周期预测、设备异常问题检修处理方法推荐、设备检修周期以可能问题预测，以及对电力设备资产管理、设备运检管理、设备技术管理、技改大修管理等的大数据支撑。 4.3大数据在故障预测中的应用
“大数据”为电力企业带来什么 以更准确的分析预测，为智能电网与新能源发展提供决策依据 “大数据”这个词是最近的新热点，《纽约时报》甚至宣称“大数据时代降临了”，随着这个词的频频曝光，它的商业价值也逐渐凸显，“大数据”已然成为众多世界500强企业追捧的对象，意昂（E.ON）等多家超大型国际电力能源集团已宣布牵手“大数据”。那么，“大数据”究竟会给电力企业的未来发展带来什么启示呢？ “大数据”的核心：更准确地预测 “大数据”源自英文bigdata，对这个概念的解释千差万别，美国学者舍恩伯格在他的专著《大数据时代》中解释说：“大数据，就是我们可以在更大规模的数据上，做到更多我们无法在小规模数据基础上完成的事情。” 他认为，“大数据”的核心就是对庞杂的超大规模数据资料进行分析，从而可以更准确地预测，这必然引发商业变革。以欧洲快销时尚品牌ZARA为例，该公司通过对消费者登录网店的数据进行分析，找出最受欢迎的产品，作为实体店的推荐参考，果然效果很好。并在实体店及网店中不停地收集消费者反馈：“我喜欢这个图案”、“我讨厌这个扣子”等，所有消息都通过销售经理反馈给数据处理中心，最终各方信息都将被分类处理，成为设计、生产、销售的指引。ZARA借此将销售收入提高了10%。 舍恩伯格在《大数据时代》一书中提出了一个非常具有颠覆性的观点：通过对庞大数据分析知道“是什么”就够了，不必再去追问“为什么”，就好像ZARA只需通过“大数据”分析了解什么款式最受欢迎，不必再花精力去研究消费者为什么喜欢。这个观点对于企业管理者来说，尤为重要。 需要专业化的数据处理机构 意昂集团（E.ON），欧洲最大的电力集团公司之一，兼营石油、贸易、运输等业务，2 012年在世界500强榜单上排名第16位，英、德等30多个国家的电网与发电企业都属于该集团旗下资产，用户数量超过2600万人。今年4月，该集团宣布携手瑞典爱立信（Er-ics son）公司探索“大数据”。 爱立信将向意昂集团出售相应的电网应用设备和软件，用来将意昂旗下电网的数据传输量提高3000%，可见这家电力企业在未来对数据的依赖。爱立信将帮助意昂对这些数据进行管理和分析，从而为企业经营服务。这次“大数据”合作主要集中在瑞典电网，意昂在瑞典大约拥有60万块智能电表。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/2e9656056.html, 电力大数据应用现状及多源异构数据分析技术研究 作者：马平徐伟东沈浩钦吴杭 来源：《中国科技纵横》2014年第23期 【摘要】智能电网运行、检修和管理过程中会产生海量异构、多态数据，如何将它们进行高效可靠存储，并实现快速分析访问已是当前电力系统中重要的研宄课题。本文在分析电力生产各个环节大数据的产生来源和特点基础上，阐述市场已有大数据技术在电力系统应用的优势和不足。最后，从电网异构多源信息融合及可视化方向提出了一种应用方法。 【关键词】智能电网 ;大数据 ;异构分析 ;可视化 1 引言 近年来，随着全球能源问题日益严峻[1]，世界各国都开展了智能电网的研究工作。智能 电网的最终目标是建设成为覆盖电力系统整个生产过程，包括发电、输电、变电、配电、用电及调度等多个环节的全景实时系统。而支撑智能电网的基础是电网大数据全景实时数据采集、传输、存储以及快速分析。目前智能电网中的大数据主要来自以下几个方面： （1）海量电网状态信息采集设备。常规的调度自动化系统含数十万个采集点，配用电、数据中心将达到百万甚至千万级。需要监测的设备数量巨大，每个设备都装有若干传感器，构成了一个庞大的数据网。 （2）高频电网状态信息捕获技术。为满足上层应用需求，设备的采样频率逐渐提高。在输变电设备状态监测系统中，为了能对绝缘放电等状态进行诊断，信号的采样频率必须在 200kHz以上，特高频检测需要GHz的采样率。 （3）视频及模式识别系统推广。智能电网视频监控系统不仅要求能够真实地反映电力系统的情况，并且还需自动判断情况的好与坏，同时自动采取相关措施，是一个“会思考”、“能做事”的智能化系统。为此，需要电网具备强大存储及处理能力。 2 现有大数据处理技术局限性 谷歌公司提出的分布式文件系统（distributed file system，DFS）和MapReduce技术，已成为现阶段Facebook、雅虎等网络公司大数据应用的解决方案[2]。 DFS技术，具备高容错性特点，可部署在海量且价格低廉的硬件设备上，而且它为应用程序提供了高吞吐量的数据访问，适合那些有着超大数据集程序。MapReduce为2004年由谷歌公司提出的一个用来进行并行处理和生成大数据集的并行编程模型。应用“解析器”，将复杂数
大数据电力系统管理课程大纲内容 第1章大数据简介 1.大数据产生的历史背景 2.大数据的定义 3.数据的内涵 4.数据价值链 5.大数据的4V特征 第2章大数据带来的思维变革 1.随机样本与全体数据 2.更杂：不是精确性，而是混杂性 3.不是因果关系，而是相关关系 第3章大数据时代的商业变革 1.数据化：一切皆可“量化” 2.数据创新 3.移动运营商与数据再利用 4.微软与谷歌的拼写检查 5.大数据决定企业竞争力 第4章电力大数据技术体系 1．电力大数据技术架构 2．电力大数据关键技术 3．数据集成管理技术 4．数据存储管理技术 5．高性能计算技术 6．分析挖掘技术 第5章电力大数据的应用场景 1．配电网低电压实时监测 2．配电设备负载估算及重过载预警 3．线损计算与分析 4．实际案例：基于大数据的短期负荷预测 5.客服语音记录数据辅助提升服务质量 6.视频及红外数据辅助电网输变电设备检修 7.案例：基于大数据技术的电气设备红外图像处理 第6章提升企业价值的电力大数据
1数据作为资产驱动公司运营 2量化企业决策，提升决策能力和决策效率2.1物资物料采购计划的定量分析 2.2战略指标关联分析与战略决策优化制订3基于数据的电力增值业务服务 4创新现有业务模式 4.1营业厅人流量统计与服务行为分析 4.2综合信息分析解决电能分配不均衡 5实现部门间的业务数据共享，促进业务融合 6. 精益思想与营业厅排班 7.大数据时代的线损分析 7.1线损预测 7.2查窃电 8综合利用外部数据，提升公司业务的能力8.1舆情监测与分析 8.2极端天气与自然灾害监测预警 8.3配网状态的全面监测与设备故障预警
CA认证在电力行业中的应用 唐志红 （北京天威诚信电子商务服务有限公司） 摘要：我国电力行业的信息化建设得到了快速的发展，解决信息化建设过程中的信息安全问题尤为重要，电力行业信息安全关系到国民生产的安全。本文对电力行业信息化建设的信息安全需求进行分析，将CA认证技术应用到电力行业，为电力行业信息化建设提供法律保障的应用安全解决方案。 关键词：信息安全认证中心数字证书数字签名 1我国电力行业信息化建设现状 我国电力行业信息化建设经历三个阶段： 20世纪60年代到80年代初期，计算机主体是国产DJ5系列小型机，主要应用科学计算和工程运算上； 20世纪80年代中到90年代初期，计算机系统在电力行业业务领域得到应用，如电网调度自动化、发电厂生产自动化控制系统、电力负荷控制预测、计算机辅助设计、计算机电力仿真系统等。同时企业开始注意开发建设管理信息的单项应用系统； 20世纪90年代中到21世纪初，开始有计划地开发建设企业管理信息系统，信息技术的应用由操作向管理层延伸，从单机、单项目向网络化、整体化、综合性应用发展。 电力行业电子商务和电子政务的应用得到了快速的发展。 2电力行业信息化建设的安全需求 由于互联网的广泛性、开放性和匿名性，使得基于互联网的应用存在诸多信息安全隐患，如下图所示，包括：如何确认彼此的身份？如何保证信息通过互联网传递时不被窃听，不导致信息泄漏？如何保证信息通过互联网传递时不被篡改，使信息完整传输？如何让不能抵赖自己发送的信息，有怎样的证据？等等。这些都是信息化建设过程中必须解决的问题。
随着电力行业信息化的快速发展，信息技术逐步渗入到电力行业的各个领域，不再是单一的、独自的运行个体，需要进行大量的内部交流，和更多同行及外部之间的交流；同时不单单是行业生产方的应用，随着网络浪潮的迅猛普及，电力行业的流通和交易也越来越多的涉及到网络化建设。包括：发电厂自身的网络安全应用需求、配电过程中的安全应用需求以及电力交易过程中的安全应用需求。 而且，由于电力行业本身的特殊性，使得电力公司比其它行业有着更多的和政府机关的联系，如申报审批、网上信息监管、各种电力信息的统计和审核等等。这些信息都在不同程度上关系到电力行业的正常运转和统筹安排，如果这些信息一旦失真或被内部人员、不怀好意人士、黑客和间谍窃取将有可能导致严重的后果。因此，采取强有力的安全措施来保障电子政务的信息安全将变得尤为重要。 3CA认证技术是保障信息安全的最佳解决方案 目前，针对基于互联网应用的信息安全问题，具有一种最佳的解决方案——CA认证技术。CA是Certification Authority的缩写，叫做认证中心或认证权威。作为权威的、可信赖的、公正的第三方机构，CA专门负责发放并管理所有参与网上业务实体所需的数字证书。它作为一个权威机构，对密钥进行有效地管理，颁发证书证明密钥的有效性，并将公开密钥同某一个实体联系在一起。 CA认证技术是基于PKI技术的实现。PKI是Public Key Infrastructure的缩写，从字面上理解，PKI就是利用公钥理论和技术为网络建立提供安全服务的在线基础设施。通常，一个