摘要：随着信息科学技术的进步，电力企业逐步实现了智能化、信息化管理，在此基情况下电力系统的信息数据也得到了迅速增长。电力大数据在提高电力企业工作质量和效率的同时，也存在着显著的安全问题，影响着电力大数据的应用。针对电力大数据的安全问题进行有效地解决，是当前电力企业面临的重要工作任务。
什么是电力大数据
近年来，随着全球能源问题日益严峻，世界各国都开展了智能电网的研究工作。智能电网的最终目标是建设成为覆盖电力系统整个生产过程，包括发电、输电、变电、配电、用电及调度等多个环节的全景实时系统。
而支撑智能电网安全、自愈、绿色、坚强及可靠运行的基础是电网全景实时数据采集、传输和存储，以及累积的海量多源数据快速分析。因而随着智能电网建设的不断深入和推进，电网运行和设备检/监测产生的数据量呈指数级增长，逐渐构成了当今信息学界所关注的大数据，这需要相应的存储和快速处理技术作为支撑。
电力大数据的风险
1、电力行业大数据存在数据泄露风险
电力在其整个“发、输、变、调、配、用”的周期中，每个环节、每个瞬间都在产生海量的数据，如在电网运行过程中通过各类传感器实时或定期获取设备状态信息，仅涵盖主网设备的情况数量级可以达到TB级。
这些数据均可极大促进电网智能感知、内部管控能力以及用户服务效率提升，但如果数据提供者对数据的采集、传输、存储、处理、使用过程中无法实施有效的控制，那么可能造成海量敏感数据泄露。
例如，有些收集数据的本地收集终端还留存有数据，缺乏对留存数据的安全保护机制；本地智能终端与后台服务器之间缺乏数据传输安全机制，采集系统缺乏身份验证、权限管理、加密、完整性校验等安全机制等等都会造成数据破坏或泄露。
2、电力行业大数据更易成为网络攻击目标
电力作为各国家关键基础设施，一旦发生网络战争必然成为网络攻击的首选目标，例如“乌克兰停电事件”以及“震网病毒”攻击伊朗核设施事件。电力大数据好比是一座“金矿”，有人想从中“淘金”，有人想往其中灌“沙子”，这使大数据成为一个可利用又可攻击的载体，一些黑客将恶意软件和病毒代码隐藏其中，达到攻击并篡改、窃取数据目的，最典型的就是APT攻击。
同时，电网是公用事业企业，服务于社会大众，如涉及客户的大数据保护不当被攻击，如用户电量、电话号码、家庭地址等敏感信息被泄露，均会对社会公众安全产生负面影响。
电力大数据的应用
1、安全评估及故障诊断
基于数据挖掘技术的设备运行状态监视：基于DCS、PI等系统的实时数据和海量的历史数据，结合其他第三方系统数据（例如天气状况、电网调度历史数据等），建立机组安全运行状态模型，数据挖掘技术可以自动发现某些不正常的数据分布，从而暴露设备运行中的异常变化，分析潜在的不安全因素，协助运行和检修人员预测机组运行状态，并迅速找出问题发生的范围及时检修和采取对策。
2、发电生产决策与控制
基于数据挖掘技术的决策支持和控制：决策支持方面，发电企业门户系统的主要功能是统计和展示，并没有提供决策信息（例如某电厂的月度发电量指标、年度经营指标等如何制定）；控制方面，当机组出现异常情况时，目前仍然是基于专家系统的控制方式，即依赖经验丰富的专家（值长），此时呈现在专家面前的数据量从几十条/min瞬时上升为几十条/s，数据量的激增使得专家在应对异常状况时也有较大压力，因此这种控制方式也已无法适应生产要求。数据挖掘技术具有定性分析能力。从大量数据中去除冗余信息，可将每一种状态的故障特征提取出来，成为判断机组状态、如何快速处理故障、准确决策的依据。
3、设备检修策略改进
基于数据挖掘技术的电力设备状态检修：首先收集设备的基础信息、历史运行数据、设备缺陷信息等，通过对历史运行数据和缺陷信息进行数据挖掘，得到设备缺陷状态下特征值及关联参数值，将挖掘得到的信息与设备当前运行监测值进行对比分析，即可以判断设备当前运行状态是否正常。例如，通过关联规则分析，往往可以发现A设备振动报警后。B设备也会有较大概率出现振动报警，该关联规则可以提供早期故障预测及原因分析。