基于數據驅動的智能電網故障預測與精確定位技術研究

[摘 要]為保證智能電網安全高效運行，研究其故障預測及定位技術極為關鍵。文章應用大數據驅動的圖分析方法，通過構建數字孿生電網實現對故障過程的主動捕捉和智能調度。分析了智能電網調度控制系統故障定位技術面臨的挑戰，提出數據驅動圖模型實現故障的智能化定位，闡述定位原理和關鍵技術。通過具體案例分析，結果表明，數據驅動圖模型技術可大幅推動電網對故障過程的主動洞察和智能化處理。

[關鍵詞]智能電網；調度控制；數據驅動；圖模型；故障定位

[中圖分類號]TM73 [文獻標志碼]A [文章編號]2095–6487（2024）06–0019–03

Analysis of Fault Location Technology for Intelligent Grid Dispatching Control System Supported by Data Driven Graph Model

CHEN Qian

[Abstract]In order to ensure the safe and efficient operation of smart grid， it is very important to study its fault prediction and location technology. This paper uses big data-driven graph analysis method to realize active capture and intelligent scheduling of fault process by constructing digital twin power grid. This paper analyzes the challenges of fault location technology in smart grid dispatching control system， puts forward a data-driven graph model to realize intelligent fault location， and expounds the location principle and key technologies. Through the analysis of specific cases， the results show that the data-driven graph model technology can greatly promote the active insight and intelligent processing of the power grid fault process.

[Keywords]intelligent grid； dispatch control； data-driven； graph model； fault localization

1 智能電網調度控制系統概述

智能電網調度控制系統是電力系統中重要的管理和控制子系統。隨著智能電網的發展，調度控制系統也日益復雜，其系統穩定運行對電網的安全和經濟供電至關重要。智能電網調度控制系統通常采用分層架構，其一旦發生重大故障，將對電網穩定性構成威脅。因此研究智能電網調度控制系統的故障預測、快速定位和異常處置機制，提高系統可靠性和可用性，是智能電網建設亟需解決的問題。

2 智能電網調度控制系統故障定位技術面臨的挑戰

2.1 調度控制系統中圖模型表達能力有限

當前智能電網調度控制系統構建的物理圖模型，大多采用人工經驗方法，根據電網拓撲連線關系繪制簡單連接圖。這種圖模型可描述設備之間的連接關系，但無法反映運行狀態和故障演化的動態機理。例如，某變電站內330 kV線路發生單相接地故障，需要根據市內負荷增長情況判斷故障對系統穩定性的影響。但現有圖模型無法加入實時負荷參數，難以刻畫復雜場景下的故障演進。這使得電網調度人員很難在數十萬量級的儀器數據中快速定位故障關鍵因素，導致對重大事故的預警失效。

2.2 調度控制系統動態演化過程數據難以建模

智能電網中的相量測量單元（PMU）等高精度傳感設備可以高采樣頻率捕獲電壓、電流、頻率等參數，形成了大量具有時序特性和短期記憶效應的動態演化數據。這些時間序列數據體現出電網運行的動態演化特征。例如，某配電網過去1 h的電壓參數中，出現了20次小幅度的抖動現象，很可能是重大電力設備故障的前兆信號。但當前的調度控制系統主要采用線性回歸等統計模型，難以提取數據的動態變化規律，也無法建立電網運行的數字孿生模型。這導致調度控制系統無法實現對動態故障過程的預警和防控。具體來說，這些模型存在以下難題：①無法處理異構數據。現有模型無法處理來自PMU、智能電表、傳感器等不同設備的海量異構數據。②無法建模動態演化。線性模型難以提取數據的時序特性、短期記憶效應等動態演化規律。③無法模擬狀態依賴。

2.3 調度控制系統多源異構數據難以關聯分析

智能電網各異構系統分布在不同區域，數據格式不統一。現有的調度控制系統面臨數據整合挑戰，無法對海量異構數據源進行有效集成，且無統一的數據表達接口。這導致多源數據間缺乏關聯性，無法實現信息融合，以及無法支持對故障的監測和預測。

3 基于數據驅動圖模型的智能電網調度控制系統故障定位技術

3.1 數據驅動圖模型概述

數據驅動圖模型通過數據挖掘從海量異構數據中提取電力實體之間的關聯關系，建立含時序信息的動態電網運行圖景。隨著模型迭代訓練，可不斷優化圖模型的拓撲結構，使其從數據層面更好地反映電網的運行規律。構建的數據驅動圖模型可成為支撐故障演化定位與預測的關鍵信息基礎。

3.2 基于數據驅動圖模型的故障定位方法原理

數據驅動圖模型通過精確揭示電網內部實體間的依賴關系，可實現對故障演化過程的有效模擬和預測。這種模型能夠在主變壓器發生故障時迅速響應，并利用異常參數通過預建立的圖模型關聯傳遞，快速完成對故障區域的定位。同時，故障狀態會引發圖中其他實體參數的異常變化，系統依此可準確判斷故障的演化趨勢。例如，主變壓器的故障可能導致出線失壓，這一變化會觸發線路保護先導信號，進而激活配電網終端的監測機制。這些實時反饋信號與圖模型訓練得到的狀態函數相匹配，系統因此能夠判斷故障發生在上游主變壓器，并評估其可能的演化趨勢。通過這樣的狀態依賴關系，圖模型不僅實現了故障的精準預測和定位，還能為電網運維提供決策支持，實現故障處理的智能協同。這種技術的應用大幅提高了電網的運行安全性和效率，尤其在處理復雜和突發的電網故障時顯示出其不可替代的價值。利用數據驅動圖模型，電網管理者可在故障發生前采取預防措施，減少故障對電網及用戶的影響，提高電網的可靠性和服務質量。這種前瞻性的故障管理策略，結合現代數據分析和人工智能技術，標志著智能電網管理向更高智能化、自動化的方向發展。

3.3 關鍵技術分析

數據驅動圖模型賦能的智能電網調度控制系統的故障定位是一個涉及多種關鍵技術的復雜過程，包括：①系統利用關聯規則挖掘技術分析設備參數之間的相互依賴關系，這種技術能夠有效地識別和監測電網中潛在的故障前兆信號。通過對歷史數據和實時數據的深入分析，關聯規則可幫助系統提前警示可能發生的故障，從而使運維團隊能夠及時采取預防措施。②系統采用異構圖神經網絡等先進算法構建跨系統的故障識別模型。該模型利用圖神經網絡的強大能力，處理并分析電網的復雜拓撲結構和節點行為，從而準確地預測和識別跨系統的故障模式。該模型的實施不僅提高了故障診斷的精確度，還縮短了故障響應時間。③支持向量機（SVM）算法被用來識別電網中拓撲重要度最大的節點，并據此構建故障搜索空間。這些關鍵節點通常是電網運行中最為關鍵的部分，其狀態直接影響到整個電網的穩定性和安全性。通過專注于這些關鍵節點，系統能夠在故障發生時迅速而精準地鎖定故障區域，大幅提高了故障處理的效率。

4 基于數據驅動圖模型故障定位技術的智能電網調度控制系統實現

4.1 系統總體框架設計

基于數據驅動的圖模型智能電網調度控制系統主要由4個核心模塊組成：數據采集模塊、數據管理模塊、智能分析模塊和應用顯示模塊。數據采集模塊負責從電網的各個節點和傳感器收集實時數據，如電壓、電流、頻率等，采用高效的數據傳輸技術確保數據的實時性和準確性。數據管理模塊對收集到的大量異構數據進行標準化處理，包括清洗、格式化和歸一化，使用時序數據庫技術高效地存儲和管理數據，以支持快速查詢和數據挖掘。智能分析模塊是系統的核心，負責基于歷史和實時數據構建圖模型，并運用機器學習算法進行故障預測和定位，快速診斷故障位置和原因，減少故障對電網運行的影響。應用顯示模塊為調度人員提供直觀的操作界面，展示電網的實時狀態、預測結果和故障分析，界面設計注重用戶體驗，整合交互式圖表和儀表盤，使調度人員可直觀地監控電網狀況，并作出快速決策。例如，在某城市電網夏季高峰期間，系統預測并識別了潛在的故障節點，實時調整了電網的負荷分配，將故障定位時間從數小時減少到幾分鐘，顯著提高了電網的穩定性和經濟效益，避免了大規模的電力中斷，展示了該系統在實際操作中的有效性和優勢。系統總體框架如圖1所示。

4.2 智能電網故障預測與定位系統設計

故障預測與防范模塊結合關聯規則和SVM算法，對接入的傳感器數據進行深入分析，以識別故障前兆信號和預測其發展趨勢。該模塊先利用特征提取和離群點檢測算法標記出異常數據，隨后通過Apriori算法挖掘數據項集間的關聯規則，從而識別出與故障相關的關鍵特征。利用SVM模型，模塊能夠準確判斷故障的可能發展趨勢，并據此輸出風險預測結果，觸發相應的防范策略。同時，故障定位與診斷模塊采用異構圖神經網絡，結合海量歷史運行數據訓練出的數字孿生電網模型，詳細描繪了電力實體之間的依賴關系。這使得系統在故障發生時能夠利用模型模擬故障的傳播和影響擴散，并通過拓撲分析快速鎖定故障區域或設備。此外，系統還結合關聯規則等技術判斷故障的根本原因，實現對故障全生命周期的精確定位，提供維護保養建議，從而優化電網運行效率和可靠性。

4.3 系統實現效果分析

基于數據驅動圖模型的智能電網調度控制系統故障定位與診斷系統已在某省電網的500 kV主變電站完成示范應用。該電站有10條500 kV線路，裝機容量3 000萬kW，系統運行數據量達到每天2TB。系統構建了電站的高保真數字孿生模型，訓練樣本包含電壓、電流、開關柜溫度等20種類型數據，數據量超過3年。示范運行期間，數字孿生模型成功預測了4起電容器潮流抖動故障，定位準確率達100%。同時針對兩起開關柜熱臂故障進行定位與診斷，自動生成報告并提出維護建議，被現場認可，見表1。

結果表明，基于數據驅動的先進圖分析技術可大幅提高復雜電網故障處理的智能化水平，助力電網安全穩定運行。后續工作將進一步增強系統在更大規模應用中的魯棒性，并持續優化數字孿生模型的精度。

5 結束語

數據驅動圖模型技術突破傳統模式識別方法在復雜電力系統故障定位的困境，通過學習電網的拓撲結構和狀態依賴關系，構建數字孿生電網，實現對故障演化全過程的主動感知和智能決策，進行故障預測和定位。海量的物聯網數據和故障案例正在驅動電網實現從“視覺”到“洞察”的轉變，數據驅動圖模型技術正是實現這一轉變的關鍵手段。

參考文獻

[1] 耿宵慧.淺析智能電網技術在智能農場中的應用[J].南方農機，2023，54（22）：173-175.