智能电网调度数据网络运维管理
发布时间：2022-04-19 22:04:17来源：
1智能电网下调度数据网发展分析
智能电网出现于20世纪，与传统的电力网络相比，智能电网综合应用了多种先进技术，具有很高的安全性、可靠性与稳定性。智能电网使用了低成本与高效率的自组织感知监控网络，自组织感知监控网络辅助提高电网运行效率，也对调度数据网的发展产生了一定影响【1】。智能电网的建设，要求调度数据网络架构层次更加丰富，数据传输更加稳定，数据包容性也更大。这主要是因为随着电力网的业务类型不断增多，网络在运行过程中产生的数据也更加丰富多样，数据规模日益庞大，调度数据网包容以及处理的数据更多【2】。
但智能电网也给调度数据网带来了一些新的风险。随着各种配电业务在整个配电网络中随机分布，电力网络也出现了更复杂化与层次化的划分。在智能电网运行过程中，网络中的任一个设备点都有可能出现故障或受到破坏，从而导致整个网络的运行状态也受到影响。此外是近几年电力网络业务不断增多，但电力网络的数据处理技术却依然相对落后，无法满足当前的数据处理需求。智能电网是基于互联网技术发展起来的，系统对网络的依赖性很强。我们知道，网络中蕴藏着许多病毒，在电力信息系统对网络十分依赖的情况下，系统也就更容易受到暴力破解攻击或拒绝服务攻击等。攻击者隐匿于网络中通过网络攻击或入侵电力信息系统中的各通信设备，对设备中数据进行篡改或窃取，导致正常的通信服务无法顺利进行【3】。
2智能电网调度数据网络结构特性分析
2.1复杂性
电力调度数据网络的复杂性主要体现在两个方面，一个是结构的复杂性，一个是业务的复杂性。结构的发杂性主要体现在网络分层分级建设，而同一站点不能部署多层网络的接入层设备，这就出现业务需要跨网传送的需求，如地区某500kV变电站业务需要上送至地调，往往出现业务跨主干网-省干网-（地区网）的情况。业务的复杂性主要体现在电力业务增多后，电力调度数据网络结构节点也不断增多，如一些线路智能断路器业务，设备在线路上，它的业务上送至地调往往需要通过线路光缆进行光电转换后将业务送至就近接入站点，这就增加了一部分二层设备，使得电力调度数据网络结构更加复杂，电力调度数据网络运维管理排障等难度加大。
2.2脆弱性
电力调度数据网络结构既有动态脆弱性也有静态脆弱性。动态的脆弱性主要是指当网络结构中的某一个节点发生问题后，网络结构内其它节点也会受到影响并产生故障。电力调度数据网络运行过程中，任何一个节点出现故障，电力传输的负荷就需重新分配，新的故障也随之产生。随机选择网络结构中的一个故障点作为初始故障点，將与该故障点连接删除，节点周围的负荷分布就会发生改变。电力调度数据网络结构静态脆弱性是指网络结构中有些节点具有不同的攻击破坏效果，但这具有随机性质。电力调度的网络结构某些节点被外力破坏，就会造成整体结构的破坏。
3智能电网调度数据网络运维管理分析
3.1做好网络状态预测
智能电网调度数据网络运行过程中，要运用大数据信息化技术对智能电网调度数据网络负荷进行分析与预测，并根据预测结果对数据组合进行调整，对负荷分布进行优化，从而让网络的运行更加安全稳定。具体来说，电力企业要应用大数据搜索技术、信息挖掘技术等从电网数据系统中搜索关键数据，并加强对关键数据的研读，以此更精准地掌握负荷变化趋势以及智能电网调度数据网络的运行情况，在此基础上做出适当调整与管理，防止智能电网调度数据网络出现运行故障【4】。
3.2加强数据安全防护
在智能电网调度数据网络运行过程中要做好对各项数据的安全管理与维护。近几年，我国许多电力企业都逐步建立了电力通信网状态监测系统，并积极采用了数据采集与状态观测技术对电网状态进行了管理。这些技术的应用在一定程度上提高了电网的安全水平，但仍未从根本上解决电网在运行过程中的安全问题。主要是因为，企业采用的诊断模式较为单一，所以一些故障隐患无法被及时发现与解决，且企业也无法实现对全局状态的统筹分析，因此安全事故发生几率还是较大。针对这一情况，企业应运用大数据思想、大数据技术对智能电网调度数据网络中的设备信息、运行数据、实时在线数据、环境信息等海量、异构的数据进行分析整理，然后从数据中寻找出异常，在此基础上制定出更加合理的智能电网调度数据网络状态监测与管理方案，实现对网络风险的有效防控。
3.3做好异常状态分析与预警
智能电网调度数据网络应用过程中，做好故障分析与预警是非常重要且必要的，只有做好故障分析与预警，才能有效避免网络故障，确保智能电网调度数据网络的安全稳定运行。以前，电力企业普遍采用态势感知系统、运用预想事故模式以及以往经验对智能电网调度数据网络的运行状态进行预测与判断，此外，企业可运用云计算、大数据等技术实现对海量数据的采集以及准确的仿真计算，做到对智能电网调度数据网运行故障的精准预判。在智能电网调度数据网运行过程中，运用大数据技术挖掘提取网络中的安全事件信息数据，对事件进行冗余处理，最后得到能够准确反映智能电网调度数据网安全态势的量化数值，从而实现对故障的有效预防。
3.4做好检修维护
智能电网调度数据网络在运行过程中容易受到内外部因素影响而出现安全隐患或运行故障。当安全漏洞与运行故障出现后就需及时进行检修维护，尽可能将故障影响降到最小。当前企业在对电力网络进行检修运维时可使用大数据信息技术。借助大数据技术对故障位置或系统漏洞进行定位，对需要检修的作业量进行计算，对以往的检修维护记录进行整理，从而让检修维护工作能更顺利、更快速地开展。此外，智能电网模式下，相关单位电力企业可结合实际需求，建构起业务拓扑、网络拓扑以及系统拓扑关系图谱，建设全流程驱动基础资源和应用/服务配置信任中心，为智能电网调度数据网络运维管理提供便利。企业通过建设智能运维平台，能动态收集、管理各项数据，并且实现端到端运维自动化闭环、系统画像、知识图谱、智能分析、预测决策及自愈场景等功能落地。
