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摘要：随着计算机网络技术的快速发展及应用，电力自动化系统中计算机网络技术的应用也是越来越成熟，并且提高了系统对各种数据的处理效率。本文对电力自动化系统的数据类型进行研究，对数据的处理分析以及数据处理的策略进行简单的介绍，并且对电力自动化系统未来的发展方向进行一定的阐述。
关键词：大数据时代；电力自动化系统；数据处理
1大数据时代下的电力自动化系统数据类型
1.1基础数据
在实际运行过程中，电力自动化系统会产生众多的数据，并且不同数据在功能及产生形式方面都存在着差异。基础数据指的就是和系统中相关设备属性保持一致的部分数据，如发电机运行中产生的数据、变压器运行中产生的数据等。针对这些基础性数据，电力部门应该及时对其进行有效管理与处理，并通过相关设备的使用，实现数据的共享、同步，从而为电力调度工作的顺利开展与数据采集、整理、存储以及计算等工作的进行提供便利。
1.2日常管理数据
日常管理数据指的就是在对各项数据进行统计和各部门处理相关问题后产生的数据信息。在某些情况下，日常管理数据可以实现同步与共享，而数据的同步、共享在电力系统实际运行中发挥着重要作用。在将日常管理数据同步之后，相关工作人员可以有效了解设备在运行中的具体状况，并对其使用情况进行详细分析。而在数据共享平台建立后，相关部门可以准确、快速地获取相关数据信息，有利于其工作效率的提高。
1.3实时数据
在实际运行过程中，电力自动化系统会产生大量的实时数据，这也就导致其必须具备更大的存储空间。由于这些数据是在系统运行中出现的，因此，在对其中的错误进行改正后，可以将其作为参考提供给相关的运营部门或者是调度部门，以此来保证其决策的科学性、正确性。在当前大数据时代下，我国电力系统实时数据处理水平较高，只需要按照相关程序，把收集到的数据信息进行输入和输出操作，并保证接口的稳定性，就能够完成对实时数据的处理。
1.4市场经济数据
目前，我国社会经济不断发展，电力自动化系统产生的经济效益也在逐渐增多，其中数据信息发挥的作用也越来越大，因此，必须重视相关的市场经济数据。在城市建设规划中，市场经济数据对其中的电力规划起着决定性的作用，而且这一数据信息有着非常广阔的发展空间。需要注意的是，在市场经济数据中，实时数据占有重要地位。
2大数据时代下的电力自动化系统数据处理的策略
2.1加强数据采集工作
通过整理、集中，来对数据进行采集，最终所获取的就是电力自动化系统在运行过程中所得到的数据。这些数据的类型各不相同，所以在传输过程中就应该加以注意，根据具体的类型来选择相应的媒介，其中奋线传输和无线传输时数据传输的重要方法。对于奋线传输可以使用光纤、电缆等媒介，这样的传输方法能够更好的保证数据的可靠、实时。而无线传输则是由无线扩频、微波等，这种传输方法就是工作量较小，并不需要投入过多的通信通道。在电力自动化系统运行过程中，为了能够更好的满足部门的实际信息需求，系统会为其设计不同的数据类型以及范围。
2.2实现数据资源共享
1）文件共享方式，该方式结构简单，具有明确的目的性，方便读取，优势明显，但是这种方式仍然有缺点，就是在有些方面的技术还尚不成熟，比如文件读写方面的技术；2）直接内存访问方式，这种传输方式虽然在读写方面速度较快，但是主要难点在编程方面，而且这种方式进行数据共享的过程中在安全方面还有很多的隐患；3）网络通信，这种共享方式传输速度也快，但是编程也较为复杂，最常用的是通过UDP、TCP/IP这些网络通讯将数据星系打包，然后发送；4）内存数据库，这种方式将运行过程中的所有数据都存储在内存之中，特点是灵活性高，结构简单，访问速度较快，但是在实际电力系统中，无法实现数据的快速读取和实时共享；5）商业数据库，这种方式在大多数行业内应用的比较广泛，但是在电力系统的数据共享方面，却很难实现数据的实时共享。依据以上的五种数据共享方式，能看出来：内存数据库具有很大的优势。一般而言，标准化的数据库网络接口的建立通常采用的是DCOM技术，这个技术的应用是为了确保数据库在共享中的开放性和稳定性更好。DCOM技术是COM技术的一种扩展和延伸，能够满足不同计算机上数据接口和程序间的互通。
2.3数据流
随着计算机和网络技术的迅速发展，以数据流为信息载体的系统内部数据管理模式逐步成为主流。一般来说数据流具有实时性、连续性、顺序性等特点。其过程是从数据进入系统开始，数据在系统内部各个环节流动，其运动策略与系统功能相关。只有通过合理的部署系统的数据流才能提高数据传输效率，保证电力自动化系统的安全性、可靠性和实时性。数据流在电力自动化系统实现过程中关键点是要解决系统统一接口问题以及各个子系统之间的互联和共享。
2.4电力自动化系统数据安全
电力大数据信息安全分析架构（见图1）。电力大数据信息安全分析架构代表一种技术、一种安全分析的理念和方法，是作为一个较为完备的基于大数据安全分析的解决方案的核心，承载大数据分析的核心功能，将分散的安全要素信息进行集中、存储、分析、可视化，对分析的结果进行分发，对分析的任务进行调度，将各个分散的安全分析技术整合到一起，实现各种技术间的互动。电力大数据信息安全分析架构分为采集层、数据层、分析层、管控层和展现层，分别完成天量异构数据的采集、预处理、存储、分析和展示，采用关联分析、序列分析、联机分析处理、机器学习、恶意代码分析、统计分析等多种分析手段对数据进行综合关联，完成数据分析和挖掘功能，为安全分析人员和管理人员提供快捷高效的决策支持。
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3结束语
总而言之，在大数据时代下，电力自动化系统在运行过程中会产生不同的数据，而这些数据就会在一定程度上影响电力系统的稳定运行。所以，相关部门就应该能够了解系统数据的特点，并且通过多种方法来对数据进行合理使用，更好的提高电力自动化系统运行效率，推动电力企业的稳定发展。
参考文献：
[1]王克聪.大数据时代下的电力自动化系统数据处理分析[J].计算机产品与流通，2018（11）：78.
[2]章书剑.大数据时代下的电力自动化系统数据处理[J].中外企业家，2018（28）：72-73.