郭乃網，趙  磊，方  炯

　?。▏W上海市電力公司電力科學研究院， 上海 200437）

　　摘  要： 電力行業(yè)作為我國一個重要的能源行業(yè)，其發(fā)展直接關系到我國能源供應正常與否。因此針對電力行業(yè)安全防護的相關問題，從根本上解決電力行業(yè)在發(fā)展過程中出現的安全性問題。另外，大數據時代的到來，使得電力行業(yè)即將步入大數據時代，為此，針對電力行業(yè)的安全防護問題進行研究與分析，為電力行業(yè)數據安全防護具起到積極作用。

　　關鍵詞： 電力行業(yè)；大數據時代；安全防護

0 引言

　　大數據時代作為當前最為火熱的IT行業(yè)關鍵詞之一，很多行業(yè)在大數據時代都將發(fā)生根本性變化。電力行業(yè)作為我國基礎的能源行業(yè)，其重要性不言而喻，電力行業(yè)更是我國國計民生的基礎，其是否穩(wěn)定、可持續(xù)性發(fā)展將直接影響我國電力企業(yè)的發(fā)展。隨著近年來的電網改革，不斷推進智能電網發(fā)展，及電網智能化發(fā)展，在大數據時代也將發(fā)生急速增長。大數據時代電力行業(yè)的發(fā)展離不開社會信息保障、人民生活改變以及社會經濟的發(fā)展，同時電力行業(yè)的內部也將出現跨部門數據融合發(fā)展現象，而且在企業(yè)管理水平和行業(yè)管理水平上均會出現革命性變化。

1 大數據時代下電力行業(yè)安全風險以及關鍵性技術

　　1.1 大數據時代下的信息安全風險

　　隨著經濟快速發(fā)展，信息技術隨之不斷發(fā)展，因此經濟的發(fā)展推動著社會的進步，社會的進步帶來了各種各樣的機遇。推動社會技術架構和業(yè)務管理不斷創(chuàng)新的時代，如何實現在大數據時代下應對信息安全問題將成為當前最為重要、最為迫切的任務。大數據時代其信息含量相當巨大，但是隨著網絡技術的飛速發(fā)展，信息的安全性問題越來越突出，同時這也使得企業(yè)中信息數據必須要抵御安全威脅，盡量減少信息的泄密風險。電力企業(yè)大數據時代下，由于電力企業(yè)涉及到的企業(yè)數據、用戶隱私等越發(fā)重要，因此在大數據時代如何加強安全防護措施顯得更加重要。

　　大數據時代的數據產生、傳輸以及處理和應用中存在著各種安全威脅。數據在傳輸過程中極易被竊聽，尤其是對于一些關于電力行業(yè)的機密信息，若被不法分子竊聽，則非常容易導致電力行業(yè)危險事件，因此電力行業(yè)在數據存儲、傳輸的時候應該加強風險預估，盡可能將風險降到最低。

　　1.2 大數據時代下的關鍵性技術介紹

　　1.2.1 安全架構技術

　　隨著信息安全要求不斷提高，電力行業(yè)的安全防護體系構建發(fā)展日益深入，使得在保障信息安全運行以及穩(wěn)定運行上應該給予更多的關注。大數據時代的到來，使得傳統(tǒng)的安全防護體系已經不能夠滿足當前的需求，而需要革新安全架構技術，將大數據時代下的電力行業(yè)的安全風險納入到日常防護之中。大數據時代下進行電力行業(yè)的安全缺陷測試，搭建起相應的測試環(huán)境，對信息安全危險性進行實時驗證，并且建立起大數據時代下的安全服務平臺，為解決電力行業(yè)大數據時代下的風險問題提供保障。

　　1.2.2 加密與檢索技術

　　隨著大數據時代的來臨，數據大量集中，并且數據存儲系統(tǒng)中對于信息的安全性以及機密性要求更高。這就要求在電力企業(yè)建立起相應的存儲安全機制，并且完成存儲系統(tǒng)安全信息技術建設。通過分析大數據環(huán)境下數據的存儲模式，將存儲模式下實現信息加密，為實現海量加密信息技術提供檢索，確保數據存儲過程中的完整性和機密性。

　　1.2.3  數據分級以及軌跡跟蹤技術

　　電力企業(yè)大數據主要是數據的海量匯集，這些數據通常在傳輸、存儲中并沒有明確的權限，這就造成了一些數據使用的時候存在著越權安全隱患問題。因此在分析電力企業(yè)數據的時候，需要對數據進行統(tǒng)一管理，并且還應結合數據資源以及數據中心建設，統(tǒng)一制定數據分級標準以及數據分類標準。電力企業(yè)數據分類的時候需要明確相應的數據權限，并且根據數據的重要性分類涉密信息的等級，研究涉密信息的數據軌跡來實現數據跟蹤，進而保護電力企業(yè)信息安全。

　　1.2.4 敏感數據保護技術

　　敏感數據作為電力企業(yè)重要性數據，對于其隱秘安全性保護顯得至關重要，因為一些敏感性數據直接關系到企業(yè)的發(fā)展或者企業(yè)的核心技術。所以這些技術在安全處理的時候面臨著非常大的困難。對于敏感數據處理應該分為：警告處理、阻斷處理、跟蹤處理等幾個層次，同時在數據處理的時候還應加強相應數據平臺環(huán)境之間的驗證，實現大數據多層次全方位敏感數據保護處理。

2 電力企業(yè)大數據介紹

　　2.1 電力生產中的大數據

　　電力生產屬于大數據產生的主要源頭，其覆蓋了發(fā)電、安全、檢修等主要領域。數據類型可以分為實時數據、生產全生命周期數據兩類，信息系統(tǒng)中包含了企業(yè)資產管理系統(tǒng)、性能分析、技術監(jiān)督以及耗差計算、鍋爐壽命、實時數據庫、安全監(jiān)察以及設備可靠性系統(tǒng)等。電力生產的大數據主要包含了設備檢修的歷史信息以及發(fā)電指導等信息。

　　2.2 電力運營管理的大數據

　　電力企業(yè)經營決策權的產生依據主要為生產的經營報表，另外還需要跨專業(yè)、跨行業(yè)的數據分析和挖掘，并且通過多種模式來實現數據可視化效果。數據分析的時候，主要利用商務智能工具來實現數據視圖研究，將數據變?yōu)榭梢暬晥D，以此來為企業(yè)提供各種經營活動的決策信息。

　　2.3 智能電網大數據

　　由于數據時代到來，信息安全以及信息化不斷融合，智能電網將承載著信息流、電力流、電力信息以及電網信息之間相互疊加。電力企業(yè)在發(fā)展的過程中其整體價值不斷攀升，電力行業(yè)具備了大數據時代的深度數據挖掘和分析等優(yōu)勢。智能電網數據源其主要存在于傳感器網絡，然后通過高速的通信網絡集中運營到調度中心，并且實現電能的可測、可控發(fā)展。

3 大數據時代發(fā)展趨勢

　　大數據時代的到來，基于經濟與技術快速發(fā)展的結果，因此在信息技術快速發(fā)展的今天，如何將數據實現海量處理，對于數據的模型、模式、類型、對象以及處理工具均會存在著差異。

　　3.1 大數據時代產生階段

　　大數據時代經歷著被動、主動、自動生成等階段，其在各個階段的職責不一樣，同時在各個階段對于數據的處理模式也會存在著差異。第一階段為信息系統(tǒng)的營運階段，這個階段的數據產生方式為被動方式，數據往往是在一些經營活動之后產生，被保存到數據庫之中。第二階段主要為數據的原創(chuàng)性內容，伴隨著互聯網技術不斷發(fā)展，Web2.0技術被廣泛應用到各個企業(yè)之中，各種新型的社交網絡平臺在人們日常生活中應用更加廣泛。加之新時代的智能手機、平板電腦等新型移動設備的應用，使得數據產生速度呈現爆炸式增長態(tài)勢，這種增長模式屬于之前所說的主動增長式。第三階段主要為感知式系統(tǒng)發(fā)展，在此階段感知式系統(tǒng)比較廣泛，帶有處理功能的傳感器更是分布到社會各個角落，并且不斷產生新數據，即自動生成階段。大數據發(fā)展階段示意圖如圖1所示。

　　3.2 大數據應用方式研究

　　大數據時代經歷了發(fā)展中的各個階段，數據的分析和處理也將經歷四個階段。最初的大數據展示階段，人們并未意識到大數據的產生情況，但是仍然有一部分方式為存儲展示。在此階段主要描述發(fā)生了什么事情，然后對于數據進行下一步分析做出指示。在此階段要注重為什么會發(fā)生這類事情，并且隨著對數據的挖掘和分析，將大量的數據進行細致分析，并且將海量數據變成監(jiān)測的可能。在此階段主要實現了對于歷史數據中正在發(fā)生，或者事件進行中的數據產生過程分析。對于未來階段大數據分析主要面向預測目標前進，屆時分析過程中實現對將要發(fā)生的事件變成可能，如圖2所示為大數據應用方式發(fā)展示意圖。

4  大數據在電力行業(yè)中的應用

　　4.1 IBM智慧電力解決案例

　　隨著環(huán)境污染日益嚴重，世界能源危機不斷出現，新模式的經濟正在面臨著巨大的考驗。而IBM公司利用其智能化以及科學化的電力解決方案，例如在電力行業(yè)的管理以及控制的時候，從智能化管理系統(tǒng)來幫助電網企業(yè)朝著電力化建設以及相應的投資改造計劃前進。智能化電網評估和投資系統(tǒng)不斷優(yōu)化，其在實時運行的時候需要監(jiān)管人員進行輔助管理，從而實現電網狀態(tài)下的智能化感知以及預警。

　　4.2 大數據智能電網發(fā)展

　　隨著我國信息化不斷發(fā)展，大數據時代的來臨，寬帶不斷提速對于電力行業(yè)的數據安全防護具有十分重要的意義。大數據時代的來臨，為電力行業(yè)帶來了新一輪的商業(yè)模式和價值創(chuàng)新?！皩拵е袊痹谛碌闹袊鴳?zhàn)略發(fā)展中，電力信息不斷快速發(fā)展，作為大數據時代的典型應用，智能電網將成為近期研究的熱點問題。智能電網不斷發(fā)展，通過獲取更多的用電、信息化優(yōu)化生產、用電消耗以及分配，將智能電網引入到信息流的概念之中。電網改革在發(fā)展的過程中應將信息流、電能流融合在一起，實現傳輸能源數據多方面采集。智能電網通過優(yōu)化模型來對數據進行更加深層次的挖掘和分析，預測電能流的實際情況，最終實現高效發(fā)電、清潔發(fā)電、動態(tài)配電、智慧用電以及合理用電等目標。

　　4.3  電力企業(yè)一體化集成平臺

　　近年來，為積極推動信息化產業(yè)和工業(yè)化產生不斷發(fā)展，各個電力企業(yè)采用信息手段來改造與提升整體企業(yè)的核心業(yè)務。國家電網與智能電網公司之間相輔相成，電網的信息化逐漸顯示出極強的生命力和發(fā)展?jié)摿?。通過電力企業(yè)集團模式的管理平臺，不斷實現國際信息化建設，逐步將信息化應用集中到集團的層面上來，建立一個統(tǒng)一的生產系統(tǒng)和多個業(yè)務平臺。各個電力集團在大數據背景下實現數據分析和數據處理，搭建起數據處理平臺。從系統(tǒng)的架構來看，無論是涉及到數據存儲還是其他模式的數據架構，都必須對數據完成數據處理和應用框架架構，另外在大數據集成和分析上確保整個流程的保密性。

　　數據管理方面，發(fā)電企業(yè)在生產過程中會產生很多的數據，必須完成對大量數據的集成和處理，若僅僅依靠DCS系統(tǒng)進行處理，就會出現數據庫和數據不能夠完全對應的問題。若在數據處理的時候開放結構實時數據，可以有效提高數據庫的速度，并且及時提供實時性數據服務。目前，國內外主流的實時數據庫產品，例如，PI、InfoPlus等相對比較昂貴，技術保密、系統(tǒng)維護較為困難，在施工應用中變得相當復雜。

　　4.4 大數據挖掘與數據分析在電力企業(yè)中的應用

　　隨著我國大數據時代的來臨，對于數據挖掘與數據分析處理等技術正在不斷的發(fā)展之中，但仍然處于研究和探索階段。迫切需要對大數據技術展開深入研究，不斷突破電力行業(yè)大數據處理核心技術。從根本上實現對未來數據領域制高點的搶占，從根本上構建國際先進電力數據處理平臺，切實實現將數據分析以及數據挖掘應用于電力企業(yè)之中。

5 結束語

　　大數據時代對于數據的挖掘和數據處理分析具有很大的價值，在實際工作中充分利用大數據信息對于企業(yè)將來發(fā)展具有極其重要的作用。伴隨著物聯網、互聯網、云計算、大數據時代的到來，對于數據的安全性處理要求更高，電力企業(yè)對于大數據安全防護也將更加嚴密。本文針對電力企業(yè)大數據在安全防護上相關問題進行研究，分析了大數據時代的信息安全發(fā)展趨勢，為今后企業(yè)在大數據處理上提出相應借鑒。

參考文獻

　　[1]《華東電力》編輯部. 我國首次發(fā)布電力大數據白皮書推動信息化建設[J]. 華東電力,2013(12):123.

　　[2]王繼業(yè). 電力行業(yè)的大數據安全防護[J]. 中國信息安全,2013(9):85-86.

　　[3]趙云山,劉煥煥. 大數據技術在電力行業(yè)的應用研究[J]. 電信科學,2014(1):57-62.

　　[4]趙宏斌,陳超. 電力營銷數據安全防護體系及其關鍵技術研究[J]. 電力信息化,2008(7):135-139.

　　[5]鄒維福,林新宇,蘭蕓. 福建電力數據安全防護系統(tǒng)的研究與設計[J]. 電力信息化,2012(10):101-104.

　　[6]段軍紅,張乃丹,趙博,閆曉斌. 電力大數據基礎體系架構與應用研究[J]. 電力信息與通信技術,2015(2):92-95.