关键词：电力信息通信数据；智能运维技术；应用
1电力信息通信数据智能运维技术的特点以及建设意义
1.1电力信息通信数据智能运维技术的具体特点
运维即运行维护，电力信息通信数据智能运维技术指的就是对变电设备进行运行维护，以保证电力信息通信系统运行的质量。电力信息通信数据运维工作是非常复杂的，主要有以下几大特点：第一就是组成电力信息通信系统的设备非常多，电力运行状况也非常复杂，所以电力信息通信系统运维工作的工作量是非常庞大且非常专业的，这样的工作对电力信息通信系统运维人员的耐力、专业知识水平以及动手能力等都是极大的考验，运维人员在进行电力信息通信系统的运行维护工作时产生疲劳的状态是非常正常的现象。第二就是电力信息通信系统出现问题故障的可能性是比较大的。而且如果电力信息通信系统出现故障，除了要耗费大量人力物力，造成经济损失之外，还需要进行大规模的故障排除与修理工作，修理故障将会花费大量的时间。所以想要从事电力信息通信系统的运维工作，良好的身体素质、过硬的专业素养以及丰富的操作经验等等都是必不可少的条件。
1.2建设电力信息数据智能运维体系的意义
电力信息通信系统的建设对于我国居民生活质量与经济实力的提高都有着非常重要的作用，而随着居民生活质量的不断提升，人们在电力信息通信系统建设方面的追求也越来越高。为了减少电力信息通信系统的故障发生几率，提高电力信息通信系统的运行质量，电力信息数据智能运维体系的建立是十分有必要的。电力信息数据智能运维体系的作用主要体现在六大方面：例行维护、工程配合、故障处理、运维管理、安全管理以及优化管理。从中可以看出，电力信息数据智能运维体系的建设对提高电力信息通信数据的使用效率以及电力信息通信的服务质量具有非常大的意义，需要引起重点关注。就目前来看，我国的电力信息通信数据智能运维技术发展还不够成熟，还有一些问题有待攻克，下面，本文将对我国电力信息通信数据智能运维技术中存在的问题进行详细分析。
2与电力信息操作和维护相关的问题
2.1运营管理和维护工作不规范
电力系统的快速发展，揭示了运营和维护管理的一些问题，如影响系统报告的准确性。运营和维护管理的非标准化主要体现在如下几点。没有既定的规章制度以及工作流程的不规范，影响实施运营和维护管理的效果；电力信息操作技术相对落后于计划，部分数据的分析主要是基于相关人员的经验，没有科学性；运营和维护管理工作的可靠性和可用性缺乏有效的技术支持。
2.2服务技术运维问题不够
人与机器之间的自动交互，形成了操作和维护的数据管理系统。这可能会产生人为因素导致的故障，但无法从根源上解决问题，只能尽可能减少。
2.3设备的客观因素影响运行和维护
电力系统在长时间的运行过程中，会出现磨损、老化等问题，严重影响系统的正常运行。此外，在运维过程中，工作人员对日常检查没有给予足够的重视，导致设备故障率的增高。电力需求的增长，许多组件的使用寿命或多或少地被降低，如果不对其进行日常维护，就会导致电力系统的传输效率显著降低，严重影响其性能和操作。
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3提升电力信息通信数据智能运维技术的具体方法措施
3.1处理好电力设备方面的各种问题
电力设备的运行状态是电力信息通信数据智能运维技术应用质量最重要的影响因素。想要保证电力设备的运行状态就要做好以下几点：第一是处理好开关跳闸问题。开关跳闸事故是导致电力信息系统在后期运维技术上显得不够高的主要原因之一，主要的跳闸问题有两个：一是电路开关跳闸。关于这类跳闸问题的处理，主要需注意以下几个方面：第一，弄清楚是什么原因导致的电路开关跳闸。第二，做好相关的故障监测记录，交由专业人士进行核对后及时向上级部门汇报。第三，对电路跳闸处进行修理工作。二是因为保护工作没有做好而导致的跳闸问题，油箱的松动以及二次回路故障都是导致这一类跳闸问题发生的原因，所以，如果确定是第二类跳闸问题，那故障检查的重点就应该放在油箱以及回路上，确定导致跳闸问题出现的准确原因并及时报修。第二是做好电力设备的日查检修工作并及时更换和升级老旧的电力设备，性能先进良好的电力设备才能为电力信息通信系统的运行提供好的环境。
3.2建立资源信息模式
一个完善可靠的资源信息模式是可以大幅度提高电力信息通信数据智能运维技术的使用能力的。在建立资源信息模式之前，需要先对电力信息通信运维的框架进行构思。主要的资源信息模式框架包括以下几个方面：由故障管理、安全管理、性能管理以及资源管理四个部分组成的管理层、由业务承载、资源状态以及设备定位三个部分所组成的运维层以及统一的客服流程、调度、运行、检修流程、检测系统、资源模式、光缆、通信设备、主机、储存等设备实体。框架构建完成后再将此框架与其他的信息系统联系起来。构建资源信息模式的主要目的是为了给电力信息通信系统的运行提供有效的数据信息支持，所以在进行相关框架的构建时，需要以实际的业务情况作为构建基础。初期的资源信息模型构建完成后，后续还需要根据实际情况不断的对模型进行调整，在调整的过程中，还需要对资源信息模型中的信息进行对比与评估，信息的对比评估工作可以帮助技术人员寻找电力信息通信数据智能运维技术的未来发展方向与发展规律，有利于电力信息通信数据智能运维技术的进一步发展。
3.3重视并加强数据的分析工作
数据分析对于电力信息通信数据智能运维技术的运用来说是十分重要的。电力信息通信数据智能运维技术的应用需要通过构建多个运维体系来实现，只有这些体系中的数据能够达到完全融合的状态，才能为电力信息通信系统提供足够的数据信息支撑。所以，一定要重视并加强数据交互的监控以及分析工作。通过合理利用传感器等设备对每一个数据智能运维体系的数据流动状态进行监控。大数据技术的不断发展使得数据的种类和形式也在不断变化，为了保证电力信息通信系统的信息流动状态不会脱离掌控，数据分析工作的形式也应该跟随时代发展的脚步，同时结合电力企业的发展现状以及市场需求的变化趋势，不断的进行优化创新，开发更加先进的数据智能运维技术，为电力信息通信数据智能运维技术的运行提供更好的运行环境以及更加充分的数据支持。
结束语
信息通信技术的快速发展推动了我国电力信息通信行业的发展，电力信息通信行业的发展又带动了我国的经济实力发展，电力信息通信数据智能运维技术的应用可以更好的促进我国电力信息通信行业的发展，增加企业效益，提升企业自身竞争力。但是就目前来看，我国的电力信息通信数据智能运维技术在应用层面还存在着一些问题，这些问题就成为了阻碍我国电力信息通信行业发展的绊脚石，电力信息通信数据智能运维技术还有很大的提升空间。
参考文献
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[3]陈冰,岳刚毅,魏倩倩.电力信息通信数据智能运维技术分析[J].计算机产品与流通,2018(07):82.
论文作者:李建平 任冠男 李志刚
论文发表刊物:《当代电力文化》2019年22期
论文发表时间:2020/4/23
标签：信息论文; 电力论文; 数据论文; 智能论文; 通信论文; 通信系统论文; 技术论文; 《当代电力文化》2019年22期论文;