摘要：随着经济的发展和社会的进步，计算机技术的快速和有效发展，以及设备的智能化和自动化，我国迅速开发了电力信息通信数据的智能控制和维护技术。同时，电力信息通信领域信息的收集、处理和归还工作也引起了人们的关注。为了更好地利用计算机收集更多数据来提供有关的信息，电力信息专家应该专注于研究并促进服务智能电力系统技术的发展。因此，介绍了一些操作和维护的智能技术及其在电力信息系统中的实际应用，并重点介绍了电力信息系统中存在的一些问题，提出了合理、有效的系统信息传输解决方案。
关键词：电力信息；通信数据；智能运维技术
引言
电力信息通信系统的主要应用之一就是收集数据。在当前阶段，要想做好电力信息通信系统的数据运维工作，需要工作人员在现在系统的基础上做出合理的改进措施，构建更智能化的电力信息通信系统。这样既可以在很大程度上提高采集数据的效率也可以降低企业的成本提高企业的竞争优势。同时，通过对现阶段电力信息通信系统的研究，笔者认为从系统宏观角度采取一些针对性措施可以让电力信息通信系统的运维效果充分发挥出来，强化企业的运维能力以及业务范围，使各个企业在自己的领域获得不可取代的优势，这样可以为国民生活、企业运营和生产带来更可靠的技术和研究基础。
1建设电力信息数据智能运维体系的意义
电力信息通信系统的建设对于我国居民生活质量与经济实力的提高都有着非常重要的作用，而随着居民生活质量的不断提升，人们在电力信息通信系统建设方面的追求也越来越高。为了减少电力信息通信系统的故障发生几率，提高电力信息通信系统的运行质量，电力信息数据智能运维体系的建立是十分有必要的。电力信息数据智能运维体系的作用主要体现在六大方面：例行维护、工程配合、故障处理、运维管理、安全管理以及优化管理。从中可以看出，电力信息数据智能运维体系的建设对提高电力信息通信数据的使用效率以及电力信息通信的服务质量具有非常大的意义，需要引起重点关注。就目前来看，我国的电力信息通信数据智能运维技术发展还不够成熟，还有一些问题有待攻克，下面，本文将对我国电力信息通信数据智能运维技术中存在的问题进行详细分析。
2电力信息通信数据智能运维技术
2.1开关跳闸系统事故的操作和维护
电力信息系统经常会在电路故障切换后出现故障，主要原因是后期没有专业的技术人员进行维护。因此，必须由合格的施工人员检查断路器，找出问题所在，并找到特定切换的启动原因。此外，有必要检查事故报告和相应的缺陷报告，将对比结果提供给相关文件人员，再对设备进行操作和调试。
2.2建立科学合理的资源信息模式来提高运维模型的应用水平
相关人员在建立资源信息的时候，应当对以下几点予以高度重视：在对相关资源信息模型进行建立的过程中，相关人员需要在充分结合电力系信息通信系统具体状况的基础上来深度剖析其业务内容以及外在环境条件，这样可以建立起与之相匹配的数据信息模型，促使相关信息数据可以发挥出应有的价值，为日后开战类似工作提供重要的参考依据。与此同时，还应当在充分结合企业发展趋势的基础上对相关资源信息做好优化与升级工作，倘若在对模型进行处理期间发现某些不妥之处，那么一定要在最短的时间内采取行之有效的手段来解决这些问题；在深度剖析电力信息通信资源的过程中，还应当借助于各种手段进行妥善处理，只有这样才能从根本上促进其各方面应用水平的全面提升。除此之外，电力企业还应当结合其自身发展趋势对若干个设计模型进行详细比较，以此来促进其运维模型应用水平的全面提升。
2.3建立资源信息模式
一个完善可靠的资源信息模式是可以大幅度提高电力信息通信数据智能运维技术的使用能力的。在建立资源信息模式之前，需要先对电力信息通信运维的框架进行构思。主要的资源信息模式框架包括以下几个方面：由故障管理、安全管理、性能管理以及资源管理四个部分组成的管理层、由业务承载、资源状态以及设备定位三个部分所组成的运维层以及统一的客服流程、调度、运行、检修流程、检测系统、资源模式、光缆、通信设备、主机、储存等设备实体。框架构建完成后再将此框架与其他的信息系统联系起来。构建资源信息模式的主要目的是为了给电力信息通信系统的运行提供有效的数据信息支持，所以在进行相关框架的构建时，需要以实际的业务情况作为构建基础。初期的资源信息模型构建完成后，后续还需要根据实际情况不断的对模型进行调整，在调整的过程中，还需要对资源信息模型中的信息进行对比与评估，信息的对比评估工作可以帮助技术人员寻找电力信息通信数据智能运维技术的未来发展方向与发展规律，有利于电力信息通信数据智能运维技术的进一步发展。
2.4应用数据挖掘技术
有关企业在构建运维体系时，应注重数据的作用，加强数据分析、监测及处理，保证数据能作为运维工具提升工作质量。在当今时代，数据挖掘技术通过强大的“挖掘”能力被各行各业所认识，其在电力信息系统运维中也具备一定的应用性。应用该技术可以从以下两方面入手：一方面，加强数据监测。根据电力信息系统中运维的不同对象，应加强对不同对象的监测，观察数据。这样还能有效减少因为传感器故障而导致数据失察的问题，方便运维人员掌握数据的流动性。另一方面，加强数据跟踪。在当前时代背景下，企业面临的不再是单一的数据，而是更具全面性、数量庞大的数据。企业应利用数据的这些特点，将生产活动中的各类数据进行跟踪，从而保证运维工作的有效性，维持系统平稳运行。
2.5加强数据分析之间的工作力度
电力企业在建立相关运维体系的过程中，应当将时间和精力投入到对信息和检测数据实用性的研究当中，为它们的数据交互可以达到预期效果而提供应有的便利。在对相关体系进行建立的时候，相关人员应当在充分借助于传感器相关功能的基础上，对数据监测结构做好相应的设计工作。通过系统存在的分布性功能特征，对所有运维系统在具体工作期间的具体状况进行实时监控，最大限度地减少因为传感器的数量与质量不达标等问题而丧失了相应的信息流动状态。随着大数据时代的快速发展，各种数据类型以及系统模式如雨后春笋一般涌现出来，而这时就要求相关人员在充分利用相关数据优点的基础上，对电力企业生产的活动做好实时跟踪与分析工作，同时还要对所有监测数据之间形成的作用效果进行深度剖析，为电力信息运维环境始终处于最佳状态提供应有的保障，以便实现电力信息通信数据可以实时反馈的具体目标。
结语
伴随时代发展，科学技术不断得到提升，以此带给各行各业在技术层面的强有力支持。目前电力信息通信发展市场中，信息数据运维体系对于企业发展有及其重要意义，有效构建信息数据运维体系能够指导企业进一步发展，从根本上来提升企业面对激烈的市场竞争的自身优势，从而帮助企业真正实现持续发展的目标。为有效保证企业对于目前电力信息通信环境能够有更强的适应能力，电力企业就要针对当前发展现状以及趋势进行详细分析，针对当前电力信息运维技术在应用中存在的人为因素以及客观因素进行总结，采取相应解决措施，并且需要借助一些新型技术手段来建立健全运维体系。
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