多峰源
华能伊敏煤电公司伊敏电厂 内蒙古呼伦贝尔市 021130
摘要：如今，在电厂的生产管理中，大数据的运用是推进电厂信息化建设进程的重要途径。电厂的安全管理涉及种类繁多、规模庞大的数据量，传统的数据处理技术难以处理海量的数据，诸如图片、视频的解析能力不足等，因此，在电厂的生产管理中引入大数据处理机制，利用集群力量处理海量数据，提供半结构化和非机构化的数据处理机制，克服了传统数据处理存在的困难，推进了电厂安全管理的信息化建设进程，也优化了电厂的运行管理模式，在电厂的发展进步中发挥了巨大的作用。本文就新时期大数据应用与电厂安全管理做相关的探讨，为电厂的工程师在安全管理工作中提供一些参考意见。
关键词：大数据；电厂；安全管理
随着信息技术时代的飞速发展，大数据在人们日常的生产和生活中得到越来越广泛的应用，各行各业的都在利用大数据加快推进信息化建设的进程。新时期对于电厂的安全管理也提出了现代化、信息化的发展要求。为处理电厂安全管理中涉及的海量数据，例如图像、视频、文档等，做出科学的电厂安全管理决策，电厂的安全管理人员应该依托当今大数据飞速发展的时代优势，建立科学高效的大数据处理机制，推进新时期电厂安全管理信息化建设的进程往高效率、高质量的方向发展。本文对此做相关的探讨分析。
一、电厂安全管理中建立健全大数据管理机制的意义
电力行业是我国国民经济的第一基础产业，电力行业的健康发展和以及电能的稳定供应，是保证我国工业生产和居民生活的顺利运转的重要条件。在传统的电厂安全管理工作中，存在智能化程度低、各种设备和系统联动少、安全检查效率低的问题，对于海量的数据如图像视频等的处理大量依赖人工分析，工作效率低下。如今，得益于现代信息技术的飞速发展，再加上在国家“中国制造2025”的战略指导下，在电厂的安全管理中实行运用大数据的信息化机制，将电厂的安全管理与大数据融合，对于保障电厂的安全生产、提高电厂安全管理的工作效率和质量，以及建设现代化的智慧电厂，具有重要意义。
例如，作为关系国计民生的关键行业，电厂的安全运作备受社会各界的重视。在当今信息技术飞速发展的时代，放眼全球，电厂的安全管理不仅要准确把握信息化的发展机遇，同时也面临着越来越严峻的挑战，在电厂安全管理的信息化建设推进过程中，不仅要注重工作人员和电厂设备的安全，还要注重电厂的网络安全。比如，信息时代下相继出现的“震网”、“毒区”和“火焰”等网络病毒针对全球多个地区的电力能源系统进行攻击，造成部分地区电厂、电力输送系统瘫痪，为电厂的安全管理敲响警钟。为防止电力系统遭到网络攻击，利用大数据，在电厂的安全管理中构建安全安全监测系统，分析电厂生产设备、网络设备等系统的健康状态、网络状况等，对出现的异常状态进行判断、预警、及时修复，能在电厂的安全管理中发挥重大的作用。
二、严格保护安全数据，防止数据遭到泄露
在电厂的生产运作的过程中，电能在电厂的“产生、输送、变压、调配”的周期中，每一个流程节点和运作瞬间都能输出海量的数据，比如电厂在电能的产生环节，通过各种各样的传感器对于生产设备、电能的性能参数进行实时的状态信息采集，就能产生TB级甚至PB级别的数据规模。这些数据可以提升电厂在生产运作过程中的智能感知、管理控制水平，也反映了电厂在生产运作过程中的关键信息。
因此，如果电厂的安全管理人员不能为电厂生产运作过程中产生的海量数据提供足够的安全保护，使得其中的一些关键敏感数据在采集、传输、存储、分析、运用的任一过程中遭到泄露甚至恶意的篡改，将会对电厂的生产经营和用户服务造成极大的负面影响。因此，电厂的安全管理中，必须严格保护安全数据，防止数据遭到泄露或篡改。
例如，在电厂的生产运作过程中，有些采集到的数据在上传到存储分析的后台服务器之后，本地的数据却没有及时地回收处理，缺乏对本地采集设备数据的保护机制；有些数据在采集设备与云服务器之间传输的过程中，运用了不安全的数据传输机制，例如客户端与服务端之间缺乏身份认证机制、传输数据的完整性检验机制等，都有可能造成电厂的关键敏感数据丢失、泄露、篡改等严重后果。因此，在电厂的安全管理工作中，要建议严格完善的数据安全保护机制，针对关键敏感的重点数据开展采集、传送、存储、分析、应用等数据全生命周期的安全保护工作。确保电厂生产运作的关键敏感数据的安全，提高电厂安全管理工作的质量和效率。
三、加强基于大数据技术的管理机制建设
在电厂的安全管理中建设基于大数据的管理机制，用过设计科学高效的数据挖掘算法，从电厂的系统设备安全、业务经营安全、网路空间安全有关的实时状态数据、衍生数据中，运用数据预处理、关联分析、分布式存储以及统计分析、机器学习等现代大数据分析方法，对挖掘的信息进行分析综合，实现对电厂生产过程中的异常状态、突发事件、电厂资产的检测、追踪以及溯源。为电厂的安全管理提供数据支撑和保障。
例如，在电厂的安全管理工作中，运用基于大数据的威胁发现技术，改善以往的安全威胁检测机制，采取主动检测的方式，发现潜在的安全威胁。通过引入大数据分析技术进行主动的威胁检测，一方面可以更全面、快速地侦测到针对电厂的硬件设备、软件数据、人员服务等业务的攻击，另一方面可以是威胁分析的内容更加广泛，时间跨度更加长久，所以威胁侦测的水平更高。比如，在电厂的硬件设备的安全管理中，可以在硬件设备的自动化防护基础上，运用大数据分析技术，对于电厂的硬件设备的运行状态、网络流量进行漏洞挖掘，对于其中的数据传输协议进行威胁分析，而且利用人工智能技术和相关算法对硬件设备的状况做出评价和改进建议，并生成深度学习的模型，能根据电厂的设备硬件特点和安全管理要求，动态监测系统的状态，建立预警预测、警告和修复机制，达到对电厂硬件设备的高效检测、防御新型攻击手段的目的，提升电厂的安全管理水平。
四、加强电厂的基于大数据安全管理能力
在电厂安全管理的信息化建设进程中，不仅要充分利用大数据技术，还要加强电厂的基于大数据安全管理的能力。在电厂的大数据安全管理方面，一方面要规范电厂大数据应用机制的建立，比如相关部分要为电厂的大数据应用制定行业统一的标准规范框架，使得电厂的各级各类的数据互联互通协议、网络资源集成共享、关键敏感的数据保护机制建设等在统一、规范的标准下运行，实现电厂在大数据的安全管理过程中的正规有序。另一方面，电厂的安全管理人员要做好大数据的安全评估方案以及风险应对预案，为各级各类的安全大数据根据重要程度设置不同的安全风险等级，制定安全防范策略。另外，还要对电厂安全管理人员的开展大数据技术相关的培训，提高员工的大数据应用能力，进而提升电厂安全管理的大数据应用水平。
总结：
总而言之，在信息技术飞速发展的今天，大数据在电厂的安全管理中的应用变得越来越广泛。在电厂的安全管理中运用大数据技术，建立完善的安全数据保护机制，健全基于大数据技术的管理机制，采取基于大数据技术的威胁检测技术，不断提升电厂基于安全大数据的管理水平，通过这些方法，推进电厂的信息化建设进程，使得电厂的安全管理既可以抓住科技进步带来的发展机遇，又可以科学地应对信息时代面临的严峻的安全考验，让电厂的安全管理能够健康稳定地发展进步。
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