电力信息网络智能风险预警

潘志军

摘要：网络与信息安全直接关乎公司电网安全生产和业务正常运转，公司面临日益严峻的内外部信息安全形势，亟需提高“本质安全”水平，开创安全保障新局面。随着公司信息化水平的不断提升，对电力信息网络提出了更高的标准和需求，公司需要改变在故障发生之后进行告警和抢修的被动管理模式，实现在故障发生前就进行风险预警和智能运维的电力信息网络主动管理模式，这有利于提升电力信息网络应对安全风险的能力，为智能电网乃至全球能源互联网的建设添砖加瓦。

关键词：电力信息；网络智能；风险预警

引言

网络和信息的安全性对于企业电网的安全生产以及业务的正常运转产生直接影响，企业需要面对不断增长的内外部的信息安全问题，必须促进“本质安全”整体水平的提高，并且需要对安全保障的新局面进行保障，在企业信息化水平提升的基础上，对于电力信息的网络要求非常高，企业必须对故障发生后的告警以及抢修模式进行改变，加强风险预警，有助于电力信息网络处理安全风险能力的提高。

一、电力信息网络智能风险的预警方法

1、应用趋势预警的方法进行风险预警

对于趋势预警的方法来说，主要是利用电网信息化的资源指标的趋势分析对资源能不能达到预警触发的条件进行判断，一般运用的是ARIMA、STL等多种方法建模并且进行趋势预测，考虑到我国电网公司的信息化发展情况，并且与当下业界的主流算法进行有效结合，进而制定一种SG和信息指标的大数据趋势的预测方法。这一方法是在STL算法的作用下，把原始数据划分成趋势部分和周期部分以及随机部分。

2、应用快变预警的方法进行风险预警

部分信息化的网络故障使得信息资源的指标发生非正常的突变，然而该类型的改变还是在正常阈值的标准中的，一般的预警方法很难对其进行判断，快变预警主要涉及到横向预警以及纵向预警，通过信息资源的指标识别非正常的突变达到预警的目的。横向预警主要是指和同类型的信息资源之间进行对比所形成的预警，当某种信息资源和同一环境中的其他的信息资源的指标之间存在较大的差异，就必须加强预警。

3、应用态预警的方法进行风险预警

就信息资源来说，主要涉及到硬件和软件与基础性的支撑资源以及虚拟化的资源等，这是电力信息的网络构成的组成部分。每隔30s-5min要探测一次所有的信息资源，按照相关资源有没有相应进行判断，主要分为以下集中。

（1）正常的状态，探测的信息资源都能够被响应；

（2）失联的状态，如果连续三次都探测都没有响应，就要在第一时间进行告警；

（3）不稳定的状态，该状态存在于正常状态以及失联状态两者中，经过多次探测没有出现任何响应，然而不能实现失联状态，必须加强风险预警。

4、应用关联预警的方法进行风险预警

对于关联预警来说，主要是指在大数据技术的背景下，对电网信息的运维数据实施关联分析以及模式挖掘预警。电力信息的网络海量运行以及应用数据当中，寻找在项目集合当中获得是对象集合的频繁模式以及关联，还有相关性和因果结构，并且必须提出在分支筛选方面的优化策略以及Apriori电网信息的运维大数据的挖掘算法。

5、应用排名预警的方法进行风险预警

按照信息资源在历史发展中的运行数据和优先级以及权重进行科学地排名，此时，用户能够按照重新排出的排名结果，全面深入地了解发生故障的信息资源，并对运维资源进行合理地调配，进而保障电力企业的有效发展。

6、应用分级预警的方法进行风险预警

对预警事件进行划分，主要是指指标级和基础设施级以及信息网络级，比较基础的就是预警事件都是指标级，当某基础性设施可以划分成多个指标时就会形成一定的预警，对预警事件进行归纳，统一将其称作是基础性设施级的预警事件；当有信息网络的核心节点或者是普通节点发生预警，就要归纳预警事件，将其称作是信息网络级的预警事件。就预警事件分级的策略来说，能够帮助管理人员对各种类型的预警事件的意义进行分析，而且还能很好地进行应对，为电力企业的发展打好基础，提高社会效益和经济效益。

7、应用评价预警的方法进行风险预警

在这一过程中，主要将指标评价作为基础，进而能够很好地评价基础设施；通过基础设施评价，对信息网络的拓扑架构进行构建，进而评价信息网络本身的基础架构；将主动探测作为指标，主要涉及到系统页面能不能响应或者是响应时间比较长的指标作为基础，有效评价信息系统的可靠性，将信息系统基础架构的评价作为基础或者是将信息系统的可靠性评价作为前提，使得信息网络的风险评价工作以及预警工作很好地开展，确保预警工作开展的准确性和整体效率，这样一来，可以促进电力企业的整体发展。

二、系统总体架构

随着业务应用的不断深化，公司信息网络积累的数据已达TB级，需利用大数据技术提高数据分析处理能力，并及时挖掘出这些数据蕴含的深层次业务价值，进一步提升风险预警和网络安全水平。设计的电力信息网络智能风险预警系统总体架构如图1所示。

系统总体架构分为数据采集层、平台层和管理应用层。数据采集层实现对基础设施运行数据、信息系统运行数据、信息网络运行数据的实时采集，并同步收集有效历史数据和外部数据。平台层基于通用的数据抽取、数据转换、数据清洗、批量数据处理、流数据处理技术，结合本文提供的电力信息网络风险预警方法和风险预警模型，实现采集数据的高效集成、计算和分析。管理应用层在对电力信息资源进行分类管理的基础上实现了信息网络风险的及时预警，预警结果用来辅助用户进行辅助决策；部分预警事件可以由系统进行自适应处理，实现了电力信息网络的智能运维。

结束语

综上所述，随着科学技术的不断发展，大数据的背景下，我国电力信息化的网络化的智能风险的预警策略早已广泛地应用在试点单位当中，使得电力信息网络能够很好地运行，并且可以有效地感知运行中的风险实，并且对预警事件进行及时处置，这是我国电力企业面向新进程的主要标志，也是科技发展的必然结果。

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