摘要：随着我国科学技术的不断发展，创新化技术也在不断地创新和完善，对我国电力企业的发展速度、发展规模以及发展决策产生了重要的影响。大数据背景下，电力企业可以通过大数据技术对电力信息通信过程进行更加有效地分析。同时，针对不同通信管理目标进行预警设计，为电力企业信息通信发展提供数据支持和保障。
关键词：大数据技术；电力信息通信；预警技术究；措施分析
1大数据技术
大数据技术可以分为“数据”和“分析”，“数据”是指互联网服务器上的各种行业、企业和个人的信息数据资源。“分析”是指计算机系统根据用户需求进行的庞大的数据收集、挖掘、分析、计算和整理过程。应用大数据技术能够为电力信息通信提供庞大且专业的数据分析和数据计算支持，提高数据采集的高效性。随着移动通信网络技术的发展，大数据技术在电力信息通信过程中发挥越来越明显的作用。大数据技术为电力信息通信进行快捷且高效的数据挖掘，并且根据不同电力需求进行不同方式的预警管理，逐渐形成独特的“大数据电力信息通信画像”。
2应用大数据技术的必要性
在电力信息通信预警过程中应用大数据技术是十分有必要的。大数据技术在电力信息通信预警中的应用不仅能够提高工作效率，而且节省人力、物力、财力，为电力企业带来更高的经济效益。同时，大数据技术对电力信息通信预警结果质量产生重要影响，为电力企业预警架构设计提供专业化的数据分析和决策支持。通过大数据技术，管理工作人员能够对电力信息通信预警中出现的问题进行全面的监控和管理，在第一时间内进行问题解决。
3大数据技术对电力信息通信预警的应用与影响
3.1强大数据的存储和管理能力
电力信息通信预警中的数据总量和种类众多，因此对于预警系统管理数据的处理平台需要具备相应的数据管理能力和数据分析能力。传统的数据存储容量有限，并且存储状态受外部影响因素较大，时常出现数据丢失、数据排列失序等情况，因此对数据进行管理和分析的实际操作具有较高的要求和困难。大数据分析技术能够在虚拟化技术的支持下，将大量混乱无序的资源分门别类地进行归集和识别，并且受外部影响因素影响效果较小，具有相对稳定的状态。工作人员在实际操作过程中只需进行简单指令的输入，就可实现对电力信息通信预警信息数据的快速获取。随着现代科技的发展，大数据分析技术变得更加智能化和专业化，为电力信息通发展提供了更多的功能。
3.2快速高效的计算分析能力
分析速度和解读效率是衡量一项数据挖掘与分析能力的关键指标，针对电力信息通信预警系统来说，对其众多的电力数据进行计算需要花费大量的时间、人力、物力及财力，对电力系统正常运行造成经济负担。大数据分析技术通过智能化的并行计算模式，能有效地节约经济成本，提高数据计算的效率，满足对电力信息通信预警大数据分析和应用的需求。
3.3易于动态扩展
过去的电力信息通信预警数据分析平台的工作人员需要通过及时更新换代核心部件，才能提升整体设备的数据分析能力。并且这种提升效果对时间、空间以及技术发展等条件限制较高，需要电力企业进行大量的经济投入。大数据背景下，电力企业不受限于设备和硬件等条件的参数限制，从理论上说，大数据计算没有空间限制，可以进行无限扩展，并且不需要对原有的设备进行更换，只需要根据实际电力信息通信预警管理需求增加相关设备。这种动态化的扩展能够帮助电力企业节约电力预警系统管理的经济投入，提高创新效率，使电力信息通信预警效果大大提升。
4大数据背景下电力信息通信预警技术应用措施
4.1大数据存储技术的应用
电力信息通信预警建设对于数据的存储安全提出了更高的要求，因此可以利用大数据技术中的存储技术，提高数据存储的安全性和有效性。在具体的应用过程中，大数据存储技术首先对通信网络技术进行分类、选择和整理，最后根据需要进行网络异构数据库的建立。面对众多复杂的信息，管理人员可以通过存储技术提高电力信息通信预警技术的感知效果，增强电力信息通信管理的包容性。同时，存储数据具有快速的信息检索功能，帮助工作人员进行快速的信息数据查找，满足电力信息通信预警系统运行需要。
4.2电力信息通信预警技术架构风险分析
电力通信系统近几年来得到了全面的发展建设，数据化水平不断提高，因此产生了很多数据处理解决方案，最为突出的是HADOOP和SPARK这两个平台。其中前者可以支持大规模的集群操作，可有效解决历史数据中存在的问题，在短时间内完成对海量数据的分析，后者则是可以进行实时运算，利用流式处理和内存并行计算的方式，对实时性数据进行分析。可以说，二者相互补充，综合应用效果最优。从目前设计的电力信息通信预警技术平台来看，大部分都采用了综合性的架构方式来进行综合性分析。在实际应用过程中，利用两个平台分别对旧有数据和实时性数据进行分析，在风险发生的第一时间把控问题，管理人员也能更加从容的面对突发情况。
4.3电力信息通信预警架构数据处理
结合大数据现有技术来看，可以将SOA作为架构模板，并且利用Java技术作为服务端口，配合B/S技术开发出来的客户端平台，打造出立体化的电力信息通信预警系统。一般情况下，可以将预警系统划分为接口模块、采集模块、数据挖掘、分析模块、预警生成模块。五个模块互为支撑，让电力信息通信预警系统的工作得到精准落实，不仅可以实现风险预警，还能够让电力系统中的各类信息得到收集，管理人员可以更好的树立电力系统中的各类数据。在完善软件层面布置、强化数据处理功能的基础上，还需要对硬件层面进行布置，从而加强对电力系统的二次安全防护。在大数据的电力信息通信预警技术全面落实的基础上，结合电力系统的基本运行原则和相关标准，落实硬件防护隔离装置，提高风险预警系统的安全性，保证系统可以稳定运行，及时采集数据，挖掘数据。
4.4电力信息通信预警系统风险预测。
可以借助大数据技术对电力信息通信的风险趋势进行预测，及时数据的变化情况，结合数据变动规律进行深层次的剖析，及时发现其中存在的问题。在实际发展过程中，针对季节性的电力通信情况进行预测，传统的预测方式需要消耗大量的人力、物力。但是，借助大数据技术，根据数据本身的变化情况、规律进行深入剖析，可以更好的保证运行实时性和准确性，避免出现较大的误差。通过数据平稳化处理、模型识别、参数预测、参数估算这个步骤，最大程度把握通信发展趋势，为后续的研究奠定基础。
5结语
综上所述，大数据背景下为电力信息通信预警技术提供了更加宽广的应用功能遇和发展空间。因此电力企业需要积极顺应大数据发展潮流，有效应用大数据分析技术对电力信息通信预警数据进行有效地分析、整理和存储，提高电力信息通信系统运行的稳定性和安全性，促进电力企业长期稳定发展。
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