摘要：随着科学技术的不断进步，电网配用电信息系统逐步构建并完善，转变了传统服务模式，给人们带来了较大的便捷。随着大数据概念的诞生，也使得该系统得到不断优化，以丰富的数据信息为日常工作提供参考依据。然而，海量数据信息也要求系统功能必须得到强化，以实现对有效信息的及时获取与分析。同时，需要制订有效的防护策略，应对网络安全的挑战。电网配用电交易信息、电网配用电工程信息和电网配用电用户信息等是电网配用电信息的主要类型，在受到网络攻击时往往导致信息丢失或者破坏，应该对基础大数据的电网配用电信息系统架构进行细化，增强其实际功能。
关键词：大数据；电网配用电信息系统；网络安全
引言
随着深入推进电网配用电体制改革、建设能源互联网、实施大数据创新应用等国家战略的推进，计量传统业务向新型业务拓展，营销业务向社会化全业务链延伸。跨专业协同持续深化，对电网配用电系统监控和数据采集系统的支撑能力提出新的要求。面对新形势新挑战，全面总结采集系统建设的基本情况和主要成效，梳理系统建设过程中的不足，分析面临的内外部形势，结合业界成熟的新技术，提出新一代电网配用电系统监控和数据采集系统。
1用电采集系统架构
系统基本架构分为采集系统主站、通信信道、采集设备三个层面。其中采集系统主站的功能是实现系统数据交互、存储和采集业务流程管理，主要包括数据采集服务、数据存储、主站应用等部分;通信信道包括远程通信和本地通信两部分，远程通信有自建的230M无线专网、GPＲS等无线公网、光纤专网等信道，本地通信包括窄带载波、宽带载波、微功率无线、485总线等信道;采集设备是现场计量设备、采集终端的集合，主要包括电能表、集中器、专变终端等设备。
2网络信息安全分析架构
在当前系统的安全防护工作当中，主要是借助于数据分析和入侵检测等，实现对网络安全的预警。然而，当前安全预警机制也存在一定的局限性，难以适应海量信息的处理与分析需求。基于大数据电网配用电信息数据挖掘的网络安全分析平台，则能够有效满足系统的上述需求，在实现对网络攻击预警的同时，能够保障海量信息的处理功能，促进系统整体安全性与可靠性的增强。网络安全分析模块架构主要由数据显示层、数据分析层、数据存储层和数据采集层构成，保障安全分析的全面性与实时性。在基于大数据的网络安全分析平台当中，最底层是数据采集层，能够统一采集非结构化数据、结构化数据和半结构化数据，比如DNS流量、网络安全日志、网络配置和用户行为数据等。在完成相关网络安全数据的采集后，向数据存储层进行上传并完成存储。在整个平台当中，数据分析层处于核心地位，在数据分析中主要借助于数据挖掘技术，能够通过机器学习、统计分析、关联分析和特征检测等，明确数据的安全性，当存在安全问题时可以发出预警。同时，可以应用安全处理技术实现对安全问题的及时处理，在安全日志中备份相关数据类型。平台与用户、系统管理员的交互过程，则需要借助于数据显示层来实现，在明确数据分析结果的基础上发出预警。安全预警、显示维护信息、安全分析、图表服务、人机交互等，是数据显示层的主要功能，满足用户的查询需求。综上，数据采集、数据分析和数据存储，是基于大数据的网络安全分析技术结构的主要构成。获取网络数据并开展在线分析，这是数据采集的主要功能，比如流量信息和安全日志信息等。应用该网络安全平台，能够有效采集和分析离线数据。在HDFS中存储海量信息数据时，主要是借助于大数据存储技术实现，为了提升数据访问的吞吐量，同时促进其容错率的提升，需要采用分布式文件系统。数据的分布式计算则借助于数据分析模块实现，为分析与查询分布式数据提供保障。
3智能电网配用电数据存储技术的框架设计分析
3.1资源管理
由于配用电数据普遍为多源异构，客观上要求相关管理人员于存储前期采取相应的处理措施，例如：将智能电网中硬件平台与虚拟化技术相结合，搭建符合配用电数据要求的Master/Slave逻辑结构，满足自动化筛选多源异构数据的要求。同时，以负载均衡方式为主要手段，动态化分配用电数据相关存储资源，持续优化智能电网内部资源结构，实现用电高峰期合理调度资源的目标，大大提高存储资源利用率。此外，设计技术应用框架期间，尽可能选择两种或两种以上虚拟化技术配置系统，例如：以虚拟机VM技术为例，能将配电系统中自动化主站平台转变为配用电大数据中节点。同时，虚拟机VM技术能促使各个市县区域内子系统及电网配用电外网中企业及政府等用户IT资源转变为节点，极大程度上缩小框架设计空间，大幅度提高其系统运行效率，而经虚拟化配用电系统，其内外部计算资源成为相对独立的资源池。为了大大提高资源池中IT资源的运转效率，保证智能电网运行安全性及可靠性，相关技术人员必须构建负载均衡模型，方可达到优化资源配置的目标。与其他模型相比，负载均衡模型是非线性规划模型，具体运行期间不得脱离系统中任务量及节点数量等方面信息，再进行求解优化。其中，模型所使用的算法包括BP神经网络算法及遗传算法。虚拟化及负载均衡化处理配用电数据资源后，基本实现均衡配置内部资源的目标。为了提高配用电系统资源的利用率，相关技术人员合理调度各种资源，综合考虑系统的具体需求，妥善设计各种模块，例如：外部接口模块、控制模块、算法模块及调度模块等。总而言之，智能电网数据可划分为物理空间、映射地址及存储介质，而设计配用电数据应用框架时尽量划分为实际数据管理、元数据管理及资源管理3个层面，做好数据预处理工作，详细区分元数据的类型，灵活运用中间件技术，充分发挥其技术优势及作用，大大提高非结构化数据的处理效率。
3.2实际数据管理
在实际管理的过程中，相关技术人员结合实际数据与元数据间映射关系，利用NoSQL技术手段分布式存储具体数据，即综合考虑实际数据与智能电网间位置差异性，采取相应的分层存储措施，针对处于内部电网中实际数据则存储于电网内部，针对处于电网外部的实际数据则存储于电网外部。
3.3电网配用电信息安全技术
为了提升整个电网配用电信息系统的安全性，必须从系统运行需求出发制订相应的信息安全机制。而容灾机制的应用则能够有效提高系统运行可靠性，防止存储设备损坏导致的数据文件丢失和破坏。身份认证技术是信息安全技术的常用手段，能够有效控制非法用户的进入，避免数据信息出现恶意篡改和泄露。在应用身份认证技术时，应该在输入USB令牌后对用户信息进行读取，并登录服务器进行身份验证，当其不合法时则拒绝登录。当其合法时则对用户名与密码进行读取，允许登录服务器完成身份验证，从而安全进入系统。为了保障数据信息的安全性，还需要采用数据灾难备份的方法，减少或避免灾难造成的损失。
结语
在电网配用电信息系统的建设当中，应加强对网络安全的重视，从系统的安全性和存储功能需求出发，以大数据技术为基础，提升系统的运行可靠性。网络安全分析平台与大数据技术的结合，能够满足系统的海量数据存储以分析需求，保障数据信息的安全性与保密性。
参考文献
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