针对当前阶段，如果想进一步完善数据运维工作在电力信息通讯上的应用，那么就必须通过采取一定措施来建立健全完善的电力信息通信系统，以此来达到电力企业在当前阶段发展的必然要求，促进企业经济效益的提升，提高在市场中的竞争力。同时，通过分析当前电力信息通信体系发展趋势以及要求，从而立足整体角度制定出更为有效的能动性措施，充分发挥电力通信系统运维能力，帮助电力企业优化资源配置及扩展业务范围。
1电力信息通信系统运维技术的特点
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。
2电力信息通信系统运维过程中的缺点与诱因
2.1电力信息通信系统运维过程中的缺点
结合现在的电力信息通信系统特点、实际运维状况我们可以发现影响现阶段电力系统的一些问题以及影响企业运行的一些因素：首先电力信息通信数据智能运维技术的服务性和可靠性比较低，在系统运行过程中，因为后勤管理失误会出现一些替换资源不足的现象，所以系统整体的资源利用率比较低。其次电力系统在转换电能的过程中的交互模式有很多种，不同的交互模式需要不同的运维手段，这给后期的运维工作增加了不小的难度，同时也给系统的整体结构增加了负荷。然后是系统的监测方面。系统的监测设备与系统的工作设备之间并不是一体的，通过各种传感器或者其他设备连接，这些连接点有时会因连接不规范导致系统数据的收集难度增加，从而增加故障产生的概率。最后，电力信息通信数据智能运维技术在目前的基础上应该提高工作效率，这不仅可以提高系统整体效率也会降低系统的运维成本增加竞争优势。
2.2电力信息通信系统运维过程中主要问题的诱因
根据以往的运维经验还有实际的运维环境，我们可以总结出一些导致电力信息通信系统故障的行为。进而需要进行系统的运维工作。这些行为可以大致分为以下几个方面：首先是人为因素，从事电力行业的运维工作人员的专业素质达不到标准，在建设运维体系中对系统没有完整的概念，所以不能做好系统的运维工作，系统运行后期的运维工作收集到的数据会和真实值有偏差。其次在系统的设计阶段，设计人员只能尽力考虑系统运行可能出现的问题并制定解决方案，但是具体考虑一些小的构件时，工作人员往往不能准确预测实际运行过程中构件的状态，有时一些小的部件失效会给系统整体造成很大的伤害。然后相关的管理部门对电力行业不够熟悉，管理与监测作业脱节，没有具体的合适的管理制度和措施，忽略了一些措施实施的必要性。最后，系统的维修工作是重中之重，有效的运维工作要以强有力的维修为保证。
3电力信息通信数据智能运维技术提升的方法
3.1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。
3.2加强数据分析之间的工作力度
在我们对一些实际的运维体系进行构建时，要时刻分析信息与监测数据的使用能力，确保它们的数据交互能够达到完全融合的程度。在实际的体系构建过程当中，我们要利用传感器的功能来合理设计数据监测结构，通过系统具有的分布性功能特点，对每一个运维系统在工作时的实时状态进行跟踪与控制，避免由于传感器的数量及质量问题而丢失了系统控制的信息流动状态。在当前的大数据时代背景下，由于数据种类及系统形式也在不断的发展，那么相应的电力信息通信工作人员应该结合这方面的数据优势，对电力企业生产的活动进行跟踪和分析，对各种监测数据之间的相互作用展开调查及应用分析，确保电力信息运维环境处于足够良好状态下，最终才能实现电力信息通信数据能够实施反馈的具体目标。
3.3应用数据挖掘技术
有关企业在构建运维体系时，应注重数据的作用，加强数据分析、监测及处理，保证数据能作为运维工具提升工作质量。在当今时代，数据挖掘技术通过强大的“挖掘”能力被各行各业所认识，其在电力信息系统运维中也具备一定的应用性。应用该技术可以从以下两方面入手：一方面，加强数据监测。根据电力信息系统中运维的不同对象，应加强对不同对象的监测，观察数据。这样还能有效减少因为传感器故障而导致数据失察的问题，方便运维人员掌握数据的流动性。另一方面，加强数据跟踪。在当前时代背景下，企业面临的不再是单一的数据，而是更具全面性、数量庞大的数据。企业应利用数据的这些特点，将生产活动中的各类数据进行跟踪，从而保证运维工作的有效性，维持系统平稳运行。
结语
电力信息通信行业是我国信息化产业的重要组成部分，对我国经济发展有重大影响。电力信息通信数据智能运维技术的运用对我国电力信息通信企业的发展具有重要的指导作用。本文针对电力信息通信数据智能运维技术的特点、建设意义、我国现阶段在电力信息通信数据智能运维技术的应用上存在的问题以及提升数据智能运维技术的方法进行了详细分析，以帮助创造更好的信息产业发展环境。
参考文献
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