信息处理自动化技术

 

文本、声音、图像和场景等数据内容统称为信息。信息处理技术是指获取、处理和发布数据的过程。现代信息处理技术是通过信息处理系统实现的。信息处理系统是以计算机硬件为核心，结合信息采集模块、存储模块、处理模块和图形可视化模块的综合系统。信息处理系统一般包括三个部分：信息输入层、信息处理层和信息输出层。

 

自动化技术是一种基于控制理论和计算机技术的综合性技术，广泛应用于工业生产、日常办公和家庭生活等领域。特别是在工业生产中，设备的控制和调度风险高、重复性高、频率高，依靠传统的人工操作，容易威胁人身安全，容易出现错误，造成安全事故。此外，人力资源的浪费也不利于工厂生产的可持续发展。因此，借助自动化技术，工厂设备的管理、运行和监控可以由机电元件自动完成，取代人工操作，解放复杂、危险、重复的劳动。自动化技术的应用有效地提高了工业生产的工作效率，大大节省了人力和材料资源，保证了生产的质量和准确性。

 

信息处理技术通过采集模块获取数据，通过计算机设备处理数据并发布。在信息处理的完整过程中，设备的启停、指令的输入和最终结果的交互需要人工进行。随着信息量的爆炸性增长和对信息处理要求的不断提高，自动化技术的引入是其必然的发展方向。信息技术与自动化技术相结合，形成信息处理自动化技术。与传统的闭环控制自动化设备不同，它以特定的环境变量为参考，自动执行动作。信息自动化更多的是利用编程技术和计算机指令来创建重复的过程，从而取代工作人员的手动部署任务。

 

自动化技术也可以应用于信息处理的各个阶段，从而提高效率。在信息采集和转换阶段，系统可以通过自动设置自动采集特定情况，避免不间断采集造成的数据量复杂或人工操作带来的不便。在信息处理阶段，借助自动化辅助检测，可以简化处理过程，提高处理效率。在信息输出阶段，可以通过自动化技术与被控设备联动，实现不同场景的自动操作。自动化技术在信息处理系统中的合理应用，可以实现对数据的科学系统的统筹管理，减少人工参与，节约资源，提高信息处理质量。

 

2信息处理自动化技术在电力系统中的应用

 

2.1实时在线监控系统

 

实时在线监控系统集信息处理技术和自动化技术于一体，以计算机技术、通信技术等技术为辅助。PLC是实时在线监控系统的硬件部分、由数据采集模块和无线通信模块组成，软件部分包括实时数据库、云存储和人机交互界面。实时在线监控系统可广泛应用于电力系统的设备运行状态监控、电力负荷监控和环境监控。以设备运行状态监控为例，实时在线监控系统通过预设的环境变量自动打开数据采集设备，实时读取电力设备的工作数据，并通过通信模块将数据传输到远程终端。远程终端自动开始数据处理，以掌握设备的运行状态。终端根据处理后的数据进行决策，自动向相关控制设备发送命令，实现监控设备的远程自动控制。同时，数据还将同步到云数据库存储，并在人机界面上实时显示，方便用户查看。

 

实时在线监控系统可用于电力系统中的各种任务，包括事件管理、程序部署和安全检查。事件管理是指采用信息自动化技术，预测工作中可能发生的情况，在事件发生时执行相应的处理动作，减少或避免突发事件对工作造成的损害；程序部署是指使系统自动进行基本任务和功能，特别是软件部分的自动设计、测试和操作，可显著减少人为错误，提高系统工作效率；安全检查是指通过自动化步骤分析隐患，修复安全问题，确保工作过程更加简单。

 

2.2B/S结构办公软件

 

B/S结构是浏览器/服务器模式的缩写，是一种新型的网络结构模式。互联网技术兴起后，信息全球化逐渐成为工业生产和办公的发展方向，传统的主机/终端模式无法满足信息开放和共享的需要。因此，B/S结构应运而生。它是一种改进的C/S结构，包括三层架构:浏览器、Web服务器和数据库服务器。浏览器是一个提供人机交互的服务平台，具有信息输入输出功能，面向所有用户；Web服务器是软件信息传输的中转站，用户对数据的访问请求会在Web汇总分发后发送到终端数据库；数据库服务器是信息存储的地方，将软件收集到的所有数据有序存储在服务器中。当收到Web服务器的访问请求时，会自动检索并返回相关结果，然后呈现给用户。

 

基于B/S结构的办公软件是一种新型的信息处理方案。在电力系统的日常维护和办公中，使用B/S结构的办公软件可以实现快速有效的网络办公模式。工作人员可以通过浏览器检索、调用和传输系统相关数据，通过局域网和广域网技术在工厂和工厂之间共享信息，从而更好地提高信息处理质量。

 

2.3大数据与云计算技术

 

大数据技术结合了分布式存储、数据库技术、机器学习、可视化等新兴技术，是未来数据采集和处理的发展方向之一。大数据技术非常善于协调各种结构化和非结构化数据，将分散的信息整合到数据库中进行宏观和全面的分析。云计算是一种分布式计算技术，借助网络技术将大型数据处理程序分解为多个小程序。传统的大规模计算计算量大，计算成本高，不适用于对系统实时性要求高的场合。云计算具有较强的可扩展性和资源调度能力，具有较好的数据资源处理能力。

 

在电力系统中，数据量大，信息复杂，传统的信息处理自动化手段难以有效分类和处理。将大数据和云计算的优势集成到电力信息系统中，可以有效地处理复杂的电力系统数据，满足实时需求。利用大数据技术整理和总结海量数据和运行信息，通过特定的逻辑和程序进行筛选和清洁，快速获得系统所需的结果。云计算提供的私有云技术可以为不同的电力系统建立一个独特的云计算平台，提高数据的专用性，确保隐私。云计算的分布式特征也可以更好地统一不同系统之间的标准，使电力系统的不同设备相互连接，实现数据共享。同时，使用塔巴拉、先进的数据可视化平台，如Qlikview和SmallBI，电力系统信息处理自动化技术可以更直观地显示各种信息，方便指导人工决策。

 

3结语

 

随着社会经济的快速发展和生产水平的不断提高，生产和生活中的信息量呈爆炸式增长。通过信息处理技术，可以有效地整合和处理日常生产和生活中产生的大量无序信息，形成有效的信息，方便用户使用。因此，信息处理技术是现代社会正常生活的重要保证。信息处理技术广泛应用于工业生产、日常办公、家庭生活等领域。在电力领域，为了保证电力供应的稳定性和安全，电力系统需要在各生产环节具备相应的信息监控和管理功能，对电力的生产和供应进行测量、监控、调度、保护和通信。由于电力系统结构设计复杂，涉及流程多，对信息处理能力要求较高。