摘 要：电力通信设备投资通常比较大，后期运维过程当中的人力资源消耗与物理资源消耗也比较多。运用大数据分析系统，对电力通信设备的检修进行系统研究，可以显著提高经济效益。基于此，本文主要分析了电力通信设备检修工作的重要性，以及运用大数据分析系统对设备进行检修的必要性。并从问题角度分析目前建设过程当中的一些不足，探讨优化大数据分析系统的有效策略。
关键词：大数据分析系统;电力通信;设备检修
中图分类号：TM73 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2019）19-0169-02
0 引言
电力通信设备检修主要是指通信设备的状态、通信设备监测工作的有效性，通信拓展工作的系统性程度进行检修，这种检修主要是基于操作系统监测结果的有效收集与反馈，建立有效的收集系统，通过检修方式的创新等等，进行理论分析与系统分析。目前，基于大数据分析的通信设备检测，主要包含设备诊断、设备状态监测以及设备决策。
1 电力通信设备检修的重要性
在设备诊断，设备状态监测以及设备决策过程当中，设备状态监测是整个检修系统的核心工作与技术前提，通过这个检测工作的顺利进行，可以为后期的诊断工作提供相应的数据支撑，并可以通过多元数据分析的方式，获取目前设备运行都正常数据，通过神经网络拓扑结构，了解设备的实际运行状态。
同时，将这种设备状态监测的具体数据，应用到后期设备检修与班组安排的过程当中，可以通过在线监测，故障分析等等了解到整个检修的相關决策环节，从而进行优化班组安排，优化检测质量控制，提高设备检修的实际效率。
2 大数据分析系统应用在电力通信设备检修中的重要性
随着智慧城市的建设以及智慧网络的发展，电力企业在目前的设备检修过程当中也取得了很大进步，电力网络当中的很多检修功能都在逐渐的完善当中，一些电力检修设备通过智能化升级，自检与远程监控系统的有效性大大提升。在这样的网络智能化发展背景下，通过大数据分析方式，对规模化发展过程当中的智能化网络进行相关设备的检修升级，可以大大提高电力的供应，满足市场发展下对于电力需求不断增长的时代任务。
尤其是进入到新时代以来，各行各业的转型升级脚步加快，很多新型的通讯设备正在不断的投入使用当中，正在建设的第五代移动通信技术，也对于电力通信设备的检修提出了更高的要求。因此，为了满足电网运行的高效发展方向，在信息技术高度活跃的今天，如何进行信息平台的搭建，如何利用大数据技术提高整个系统检测的智能化水平是目前最关键的信息建设任务之一。
应用大数据技术，对新型设备的检测进行新方式的探索，可以帮助电网企业提高设备检修状态的有效性，促进各项工作在系统建设的过程当中不断完善，提高电力设备的运行状态，减少电力设备事故的概率，提高整个电网系统运行的安全性、稳定性、科学性，进一步提高企业的实际受益，促进企业的健康可持续发展。
首先，电力企业要想提高检修效果，就要对相关的设备项目进行提前的系统分析，进行全生命周期的检修，合理安排，对状态进行系统评估，找准每一个设备的关键运行节点。
其次，要对电力通信设备进行相关的使用说明预估，通过分析每一台电力通信设备具体的运行环境、运行指标、运行系数等等，降低设备故障现象对于设备寿命的负面影响。
最后，要根据历史检修数据建立详细的大数据库，通过对这些数据进行定期检测、定期分析，保障所有的检修环节都具有一定的参考价值，从而提升未来检修的合理性与科学性。更加科学的安排系统检修、班组维修、日常巡检等等，根据设备型号、设备规模、设备供应商等信息，进行相关的优化安装与优化调试，有利于企业进行更加完备的技术改造与设备升级，提高电网的运行有效性。
3 基于大数据分析的电力通讯设备间检修策略
3.1 参数设置策略
运用大数据分析，进行相关的检修调整，要实现参数化的数据配置：
第一，电力企业要分析目前的电力通信设备检修状态，尤其是注意历史数据的读取，根据过往经验的不足，进行相关的检修数据升级，通过一体化的参数获取与历史参数分析，找寻错误参数设置对于设备检修造成的负面影响。
第二，通过参数分析的方式，掌握目前新型检修设备的实际业务技术，尤其是分析不同的电力通信设备运行过程当中的不同参数影响，通过配置技术实现对于不同电力设备模型的预估，调整参数设置，进行系统警告，提高设备页面的可操作性与安全性。
第三，配置化过程本质上来说是一种系统化工作，电力检修人员要从设备检修的灵活性与自动性角度出发，应用智能化系统对整个设备的可操作性程度进行升级，并且提高预警参数分析的系统性与灵活性，更加全面地对所有设备故障问题进行相关的检测，避免由于漏洞的存在影响系统维修的一体化程度。
3.2 网络拓扑分析
进入到新时代，网络技术尤其是大数据技术、云计算技术、人工智能技术已经改变了智能电网运行的方方面面。大数据技术由于其海量信息分析能力，在新时代具有着高效数据处理能力、数据抓取能力、数据分析能力。在这样的过程当中，电力企业要积极建设有效的大数据网络，提高整个通信设备检修的决策能力，观察能力和流程优化能力。
一方面，企业可以通过数据收集技术、数据分析技术，对目前的电力通信信息资产进行相关的管理与集成，利用大数据融入到电力通信设备检修系统建设的过程当中，提高整个质量工作控制的效率，对所有设备的型号进行分模块的录入。
另一方面，企业可以利用集成网络形式、拓扑形式、新型结构形式、环形结构形式等等，对不同型号的电力通信设备进行网络化模型管理，通过对这些数据的优化抓取，实现系统挖掘、流程控制，避免由于通道传输，系统管理混乱，造成整个通信检修的成本升高。
除此之外，电力企业还要重视目前电力网络规模扩大过程当中带来的一些新的挑战与问题，通过大数据分析，提高电力系统检修的一体化程度，将其制度化、模式化、标准化，提高整个电力检修系统的安全化程度，避免由于危险源的存在影响设备的有效性。
3.3 基础通讯网络建设
在电力通信设备检修网络建设的过程当中，工作人员要利用大数据分析技术、清洗技术，理清不同业务模式的相互承载关系，建立起模块化的管理网络，进行精细化的系统管理与设备检修管理。
（1）使用专业的iOST体传输系统，将不同的设备进行网络化组块，进行碰撞实验，分析不同设备运行过程当中的相互干扰现象，找出设备安装与调试过程当中存在的问题，优化整个设备检修的流程划分。（2）进行相关业务平面的优化绘制，根据整个电力检修系统当中的网络数据，调度网络数据，行政网络数据等等，进行一体化叠加分析，通过不同图层的优化叠加，分析各个网络系统当中的一些重复数据、冗余数据，避免由于数据体量的增长，影响整个传输渠道的快速程度，造成信息的延迟现象与误码，给整个管理网络的升级带来负面的影响。（3）对不同形式的电力通信网络，进行组团化管理，针对大数据分析的实时交换性，提高整个数据分析的准确性程度。（4）在系统业务界面，针对不同的设备管理网络进行相关的业务拓展。例如，可以将原本的工作下发表格，建立为语音业务、行政电话业务、数据调度业务等等，加强对于整个检修班组的实施动态管理。（5）将大數据分析与远程控制系统结合在一起，保障所有的工作签证，都可以实时录入到大数据分析系统当中，保障用户数据可以正常地传递下去，避免由于人员工作失误，或者是流程失误，而影响整个检修工作的正常进行，或者由于系统分析性不足，造成检修工作记录缺失。
3.4 检修工作机制创新
进入到大数据时代，电力企业要不断创新管理工作机制，适应目前检修工作方式的变化：
首先，通过业务系统的调整，对于检修设备的正常进行优化安排，及时的通过部门组合等等进行相关的业务调整，重新树立业务目标，根据目前的业务流程进行优化建设。
其次，分析目前的关键业务环节，尽可能的减少代码修改的次数与数量，通过有效调整发现关键功能，进行数据转换，对于管理工作机制进行创新。
再次，要对目前工作过程当中的批次检修、询量简书、批量化检修等等进行相关的专题管理，实现对于同一操作设备的复杂检修简单化、不同设备的多次检修一体化。尽量通过这种集成控制方式，对所有的设备进行日常管理。
最后，电力企业要将这种大数据分析方式，固化到日常的电力通信设备检修过程当中，通过有效的检修管理与维护，提高整个设备检修的一体化程度，与系统化程度，避免由于检修班组的人员安排不合理，或者检修内容不合理，影响所有设备检修的系统化程度。
3.5 业务分析系统
智能网络背景下，电力企业通信设备检修的业务呈现出翻倍增长的状态，因而，利用数据分析要从以下几个方面入手，进行业务的重新规划。
（1）对于检修对象全面进行了解，尤其是主板卡网源光缆、线芯、光缆段等等，要建立不同的管理系统，定期进行检修，只有这样才能够保障整个检修工作的全面性。（2）定时进行检修记录，并通过抽查等等，对其中的一些关键数据进行抓取，尤其是进行数据查找与数据筛选，并通过可视化的数据表格，将每一次检修过程当中的操作步骤、操作内容、操作结果、操作负责人进行相关的直观检验。（3）通过分步骤、分批次、分模块的优化管理与数据分析，对不同的检修业务、检修板卡、检修线路版、检修支路，进行反复的检测，了解不同业务过程当中的承载业务数据量，并通过交叉板块、时钟板块等等，对于业务检修当中的网元承载模式进行相应的分析。
3.6 检修技术升级
大数据分析技术，是处在高速发展过程当中的。因而，电力企业要提高对于新技术的把控能力，加大资金投入与设备投入，从长期发展角度，看待目前的设备升级与管理过程，提高对于预存加载技术、缓存技术、SDH网络线路保护技术的总体应用能力，避免由于系统升级的缓慢，影响后期检修设备的一体化提升。及时发现目前技术应用过程当中存在的问题，通过购买服务等等，发现检修状态存在的不足，进行相关检测分析。
4 结语
综上所述，大数据分析在目前的电力通信设备检修当中，有着非常广泛其重要的应用。从本文的分析可知，研究大数据分析在电力通信设备检修当中的应用，有利于从发展的角度，看待目前系统设备检修当中存在的问题。因而，我们要加强对于大数据分析系统的理论研究，从模块网络建设角度入手，提高检修工作的系统性程度。
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