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摘要：现阶段，社会正处于一个大发展、大改革时期，科学技术发达、信息流通速度快、人们生活越来越方便，大数据是在高新科技发展背景下产生的，并且融入到人们生活的方方面面。在供电企业中由于信息储存量大而复杂，通过应用大数据技术可以使供电企业在进行信息处理和使用的过程中更加便捷、高效。但是，在方便供电企业的同时也存在一定的信息安全隐患，本文通过对于电力大数据信息安全分析的技术进行讨论，希望可以给相关人员提供一些参考。
关键词：供电企业电力大数据信息安全技术要点
科技高速发展背景下，物联网、云计算、大数据、移动互联网等技术得到了快速的发展和应用，使得每天都会产生大量的数据，这些数据信息安全问题受到了人们越来越高的关注。随着供电企业智能化配电网的建设，大数据、云计算得到了广泛应用，智能变电站、电网调度以及电力用户的信息采集、移动购电等信息大而复杂，运用大数据技术构建电力大数据的信息平台，可以很好的为供电企业各项业务数据进行分析和处理，与此同时，信息化技术应用也会带来一定的风险，本文就探讨在电力大数据背景下，信息安全的分析方法，为供电企业提供应对大数据信息安全风险的解决方案。
1电力大数据的应用特征
在大规划中，电力大数据可有效预测电网运行的基本趋势，在用电量预测、空间负荷预测和多项指标的关联性分析的基础上进行科学而全面的分析，保证规划设计的顺利进行；在大检修中可借助视频监测技术，监测变电站运行的情况，识别元件的位置和运行状态，对视频数据进行智能化的分析和研究，进而更好地发挥传感器的作用；在运行当中，借助电网调度设备台账信息、拓扑信息和遥信遥测等信息，能够查询对应信息发生的时刻，对未来的运行状态进行更加科学合理的分析和预测，从而更好地改进和完善设备状态管理，提高电网调度决策的科学性；在大营销当中，其更加重视智能化的服务方式，大大提升了服务能力。
2应用用电互动服务准确及时地反馈购电和用电信息
居民用电信息采集表数量逐渐增加，供电电压自动采集的接入电压监测点也明显增多。如今输变电状态监测接入装置数量上万，因此其监测数据的数量也可想而知，综上可知，电力大数据应用过程中展现出了数据量庞大，数据类型多种多样和具有明显时效性的特征。
3电力大数据的优势
3.1提高管理水平
智能电网的发展与应用，需要各项数据信息的采集和分析，同时还应结合实际将其分散到配电网的多个环节。应用大数据技术能够顺利地完成电网运行参数和历史数据的深入分析，同时还可借助优化系统资源的方式保证电力系统的平稳运行，提高系统运行的经济性。大数据技术在智能电网中的应用，能够以天气数据、输变电设备监控数据以及环境数据为基础，进而加强动态定容的效果，大大提升输变电的水平。此外在数据分析的过程中还可制定针对性的风险防范机制，从而不断完善供电企业的管理工作。
3.2推动节能型产品的生产
供电企业采用大数据技术可对多种数据进行科学的分析，并以此为依据设计出环保节能的全新产品，为用户提供一些费用少且效率高的使用方式。如对智能家电采取以客户为中心的需求侧管理，以便与设备制造商建立合作关系，且在销售的过程中还可结合实际对其进行适度调整。
3.3为用户创造更加优质的用电体验
供电企业在发展运行的过程中若要不断提高自身的经济效益和社会效益，就应做好电力用户的分析工作。电力大数据中展现了不同行业用户对电力的需求，同时还可体现供电服务情况和设备厂商的信息。而企业对上述信息进行科学整合和分析，并预测电力用户能源消费的基本特点，从而制定出更具科学性的规划，为用户创造更高品质的用电体验，提高了用户的忠诚度。
4电力大数据引发的信息安全风险
4.1数据运行风险
大数据系统在运行的过程中必须要做好数据存储分析及处理工作，而且管理人员也应及时地完善系统运行技术，进而有效提高数据处理的质量和效率。如无法及时进行技术更新，就会引发数据运行风险，最后导致数据丢失和信息失真等问题。
4.2黑客攻击风险
在大数据技术发展中，黑客攻击是必须要重视的一项问题，黑客的专业技术较强，是一种有组织有计划的盗窃活动，其利用大数据获取数据信息，进而以不法方式进行交易。系统一经黑客破坏，可能使整个系统无法正常运转，对电力企业造成了较大的经济损失。
4.3电力企业隐私的泄露
电力企业在应用大数据系统的过程中，还要将企业、员工以及与之相关的信息发布到权威的网络平台上，信息进入到互联网当中后就可能会有泄露的风险，若无法采取有效措施加以控制，就可能会造成严重的风险。如不法分子盗取电力企业的信息或用户的个人信息从事非法交易，从而破坏电力市场的运营秩序
5电力大数据信息安全分析技术
5.1数据库类型
电力大数据在供电企业生产经营中，收集和整理数据依据不同业务类型可以分为关系数据、数据仓库、事务数据库、文本数据库以及多媒体数据库等。这些不用数据库包含了各种数据信息类型，比如在数据仓库中可以进行多维数据视图和汇总数据计算，通过联机分析处理进行不同级别数据观察和研究。
5.2数据处理步骤
基于电力大数据信息安全分析技术，数据处理可以分为三个步骤，即数据处理目标、量化处理和评估与展示。在数据处理目标中，是依据不同数据库和数据类型，通过量化建模检测和预测来进行相关目标设立。在数据量化处理中，通过安全指标来判断数据信息的安全性，比如在正常情况下，局域网上具有固定采样周期，安全事件的数量具有一定规律并且波动范围分布相对稳定，在事件地址上也具有一定规律，并且增长速度上没有过快变化。在这个过程中要进行数据信息的安全保护，可以采用加密技术进行数据处理或者是采用数据扰乱技术，在数据中随机添加、替换、扰乱信息变量，对数据盗窃者进行数据混淆。在数据展示与评估部分通过使用相关函数来记录数据计算与处理，达到数据保密性与完整性。
5.3数据信息分析方法
电力大数据信息的安全分析方法中有很多，比如关联分析法、空间同位算法、离群算法、分类计数等。例如序列分析方法，可以在事务数据库和关系数据库中进行相关数据分析，可凭借序列分析方法对数据进行挖掘和分析，并进行联机处理，实现供电企业对数据信息管理和应用。
6信息安全防护技术措施与管理方法
6.1信息安全防护措施
针对电力企业可能需要应对的数据信息安全风险，必须要采取针对性的数据管理措施加大管理力度，从而将风险发生几率降至最低。
6.1.1可采用加密技术加密技术应用较为广泛，且在应用中也取得了比较好的效果，采用加密计算的方法可有效避免数据信息受到安全威胁。
6.1.2数据扰乱技术
该技术是一种防范等级比较高的安全防护技术。其通常是采取添加或替换一些信息变量的方式，来混淆偷窃信息者的视听。
6.1.3安全多方计算技术
这种技术本身具有较强的复杂性，不同参数之间要进行函数运算，且参与方的所有信息均采取不公开的方式来处理。在遇到问题后，需要设计一个解码函数，同时还要解开函数，之后再应用安全多方计算。这一技术保密性强，同时也可根据需要来选择保密的等级。
6.1.4数字签名技术
这种技术一般针对信息发送者。信息发送者提供一串别人无法复制的数字，该技术既证实了信息发送人的个人信息，也大大提升了信息内容的完整性。
6.2信息安全管理的方法
在电力企业大数据安全管理工作中，若要保证工作的质量，就应充分完善管理制度和管理方法。以数据信息风险管理系统建设以及监管为切入点，切实做好各项工作。（1）应不断完善大数据信息安全管理系统。电力企业要合理引入和培训高素质的信息技术管理人员，创建一支高质量的管理团队，从而保证数据更新和评估工作，使企业平稳的发展。（2）电力企业需做好安全信息防护技术的研发工作，电力企业要跟上时代发展的潮流，加大技术创新力度，增加资金投入，同时还要激发工作人员的工作热情。（3）当前我国已经全面进入了大数据时代，政府应高度重视大数据信息的安全保障工作，有关部门需不断改进和完善相关的制度和规范，充分发挥法律的约束作用，进而有效保护数据信息的安全。
结束语
如今电力大数据信息技术不断发展，这也极大地提高了电力系统运行的质量和效率，但是该技术发展和应用的过程中也造成了较多的安全隐患，为了维护电力系统的信息安全，我们有必要积极采取有效的技术和管理措施，增强电力系统信息的可靠性及安全性，最终推动我国电力系统的全面完善。
参考文献
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[2]彭川.电力大数据信息安全分析技术探讨[J].科技尚品,2017(05).