基于大數(shù)據(jù)的電力通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知分析

關(guān)鍵詞：電力通信網(wǎng)絡(luò)；大數(shù)據(jù)；狀態(tài)感知

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2024）36-00129-02 開放科學(xué)（資源服務(wù)） 標(biāo)識(shí)碼（OSID） ：

由于電力系統(tǒng)規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)大，以及智能化電網(wǎng)建設(shè)的不斷推進(jìn)，電力通信網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行面臨的要求越來越高[1]。例如，為確保電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行和快速響應(yīng)，需要具備更高的實(shí)時(shí)性和可靠性；為應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和安全威脅，需要有更強(qiáng)的安全防護(hù)和應(yīng)急響應(yīng)能力。在此背景下，動(dòng)態(tài)感知和實(shí)時(shí)掌握網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行情況逐漸成為電力通信網(wǎng)絡(luò)管理中的重點(diǎn)任務(wù)。基于大數(shù)據(jù)的電力通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知技術(shù)在應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)方面展現(xiàn)出巨大潛力。

1 電力通信網(wǎng)絡(luò)概述

電力通信網(wǎng)絡(luò)是為滿足電力系統(tǒng)運(yùn)行、維護(hù)和管理過程中的信息傳輸與交換需求而構(gòu)建的。它通過集中管理和統(tǒng)一調(diào)度，在保障發(fā)供電安全性與經(jīng)濟(jì)性、電能分配合理性、電力質(zhì)量指標(biāo)合格性，以及電力系統(tǒng)事故及時(shí)有效處理等方面發(fā)揮著重要作用[2]。目前，電力通信網(wǎng)絡(luò)主要承載電力生產(chǎn)運(yùn)維和電力調(diào)度的控制業(yè)務(wù)。由于是在電力系統(tǒng)生產(chǎn)中進(jìn)行不間斷地使用，電力通信網(wǎng)絡(luò)通常需要具備高度可靠、傳輸?shù)脱訒r(shí)、安全性高等特點(diǎn)[3]。

電力通信網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)如圖1所示。通過該圖可以看出，整個(gè)通信網(wǎng)絡(luò)由傳輸網(wǎng)、業(yè)務(wù)網(wǎng)和支撐網(wǎng)共同構(gòu)成。這三部分承擔(dān)不同的功能，且密切配合。傳輸網(wǎng)主要包括骨干通信網(wǎng)和終端通信接入網(wǎng)。其中，骨干通信網(wǎng)深度覆蓋35kV及以上的變電站、直調(diào)廠站，以及各級(jí)電力生產(chǎn)調(diào)度場所，為生產(chǎn)調(diào)度指令的即時(shí)傳達(dá)以及信息管理提供高速、可靠的數(shù)據(jù)傳輸通道支持；終端通信接入網(wǎng)主要覆蓋10kV及以下的配電、用電裝置，以及營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)、電動(dòng)汽車充換電設(shè)備和智能小區(qū)用電設(shè)備等，支撐配電自動(dòng)化，以及用電信息采集和智能電網(wǎng)用電環(huán)節(jié)的相關(guān)業(yè)務(wù)，為智能電網(wǎng)在用電側(cè)的精細(xì)化管理提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)支持[4]。業(yè)務(wù)網(wǎng)主要承載包括調(diào)度交換、行政交換、通信數(shù)據(jù)、調(diào)度數(shù)據(jù)等在內(nèi)的一系列關(guān)鍵業(yè)務(wù)，以保障電網(wǎng)調(diào)度指令的準(zhǔn)確傳達(dá)，以及電力企業(yè)內(nèi)部行政管理的信息化、網(wǎng)絡(luò)化開展。同時(shí)，其還通過對(duì)海量通信數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘與分析，為電網(wǎng)運(yùn)維優(yōu)化和故障預(yù)警以及應(yīng)急響應(yīng)提供相應(yīng)的依據(jù)。支撐網(wǎng)涵蓋時(shí)鐘同步、網(wǎng)絡(luò)管理、電源系統(tǒng)等多個(gè)模塊，這些模塊相互協(xié)作，共同為傳輸網(wǎng)和業(yè)務(wù)網(wǎng)的運(yùn)行提供運(yùn)維管理、性能監(jiān)測、安全防護(hù)等全方位的支撐，確保電力通信網(wǎng)絡(luò)能夠持續(xù)、穩(wěn)定、安全地運(yùn)行。

2 基于大數(shù)據(jù)的電力通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知原理

基于大數(shù)據(jù)的電力通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知，是通過對(duì)電力系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析和處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)的全面感知和預(yù)測，感知的具體流程如圖2所示。

在電力通信系統(tǒng)中，作為確保電網(wǎng)安全、可靠與高效運(yùn)行的關(guān)鍵措施之一，網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知的過程不僅復(fù)雜而且高度集成化，涵蓋從數(shù)據(jù)收集、處理到分析預(yù)測的全鏈條。而這一過程不僅依賴于先進(jìn)的計(jì)算技術(shù)與算法，還需要遵循電力系統(tǒng)自身的物理特性與運(yùn)行規(guī)律。整體而言，基于大數(shù)據(jù)的電力通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知主要包括以下三個(gè)環(huán)節(jié)[5]。

2.1 態(tài)勢檢測

該環(huán)節(jié)負(fù)責(zé)對(duì)輸入的海量、異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、特征降維和特征提取等預(yù)處理，提取數(shù)據(jù)中有價(jià)值的信息，并以簡單、直觀的模型呈現(xiàn)出來，為態(tài)勢感知和態(tài)勢預(yù)測提供支持。其中，數(shù)據(jù)清晰是通過識(shí)別并剔除異常值、缺失值及重要數(shù)據(jù)等噪聲信息，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性。接著，通過特征降維技術(shù)，減少數(shù)據(jù)的維度，去除冗余信息，提高數(shù)據(jù)處理效率與模型訓(xùn)練的速度。最后，從降維處理后大數(shù)據(jù)中挖掘出如電壓、電流、功率因數(shù)等能夠表征電力通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的關(guān)鍵指標(biāo)，為態(tài)勢感知提供參考。此外，該環(huán)節(jié)還利用專家經(jīng)驗(yàn)法、聚類算法、時(shí)間序列分析等方法，將復(fù)雜的電力通信網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)加以模型化處理和呈現(xiàn)。

2.2 態(tài)勢感知

該環(huán)節(jié)是網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知的核心，側(cè)重分析輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù)之間存在的復(fù)雜關(guān)聯(lián)性，進(jìn)而挖掘出隱藏于數(shù)據(jù)之中的深層次規(guī)律與模式。這一過程通常會(huì)采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法、機(jī)器學(xué)習(xí)模型等先進(jìn)技術(shù)通過對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的分析和學(xué)習(xí)，識(shí)別出潛在的模式和關(guān)系。其中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的頻繁項(xiàng)集與關(guān)聯(lián)規(guī)則，揭示出電力通信網(wǎng)絡(luò)中各參數(shù)之間的潛在聯(lián)系；如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、隨機(jī)森林等機(jī)器學(xué)習(xí)模型主要用于學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)中的模式與規(guī)律，實(shí)現(xiàn)對(duì)電力通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)當(dāng)前的狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確判斷與評(píng)估。同時(shí)，該環(huán)節(jié)還包括模型的選擇與訓(xùn)練。模型選擇方面，會(huì)根據(jù)電力通信網(wǎng)絡(luò)的具體特點(diǎn)與需求，產(chǎn)生合適的模型類型與參數(shù)設(shè)置。模型訓(xùn)練方面，會(huì)根據(jù)需要，通過大量的歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行進(jìn)一步的訓(xùn)練與驗(yàn)證，確保模型的準(zhǔn)確性與泛化能力。

2.3 態(tài)勢預(yù)測

該環(huán)節(jié)是網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知的終點(diǎn)，它基于態(tài)勢感知模塊的分析結(jié)果，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前趨勢，對(duì)未來可能發(fā)生的安全事件進(jìn)行預(yù)測。這一環(huán)節(jié)采用諸如時(shí)間序列分析、回顧分析、深度學(xué)習(xí)等方法，構(gòu)建預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)電力系統(tǒng)未來狀態(tài)的預(yù)警和預(yù)測。其中，時(shí)間序列分析主要用于捕捉電力通信系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)隨時(shí)間變化的趨勢與周期性特征；回歸分析主要用于揭示通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)與影響因素之間的電量關(guān)系；深度學(xué)習(xí)主要用于準(zhǔn)確地捕捉通信網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的復(fù)雜關(guān)系與動(dòng)態(tài)變化情況。當(dāng)然，除了構(gòu)建預(yù)測模型外，該環(huán)節(jié)還強(qiáng)調(diào)對(duì)預(yù)測指標(biāo)與閾值的設(shè)定，即通過設(shè)定合理的預(yù)測指標(biāo)與閾值，實(shí)現(xiàn)對(duì)電力通信系統(tǒng)未來運(yùn)行狀態(tài)的量化評(píng)估與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。當(dāng)預(yù)測到潛在的安全威脅時(shí)，系統(tǒng)能夠及時(shí)發(fā)出警報(bào)并觸發(fā)相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施，從而保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

3 基于大數(shù)據(jù)的電力通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知的應(yīng)用

電力通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知是保障網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定、持續(xù)運(yùn)行的重要技術(shù)路徑，對(duì)于提升網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)的掌控力，管控網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，降低電力生產(chǎn)和調(diào)配損失具有重要意義。具體而言，該技術(shù)在以下幾種場景中具有良好的應(yīng)用情景。

3.1 實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控與故障診斷

該技術(shù)能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行全方位、實(shí)時(shí)監(jiān)控，并通過深度分析海量數(shù)據(jù)，迅速識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中的異常信號(hào)和潛在故障。這使得網(wǎng)絡(luò)管理人員能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理網(wǎng)絡(luò)中的細(xì)微問題，避免因?yàn)檫@些問題引起的網(wǎng)絡(luò)重大事故，確保整個(gè)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的穩(wěn)定性[6]。同時(shí)，面對(duì)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)故障，狀態(tài)感知能夠結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能算法，迅速分析故障模式，準(zhǔn)確判斷故障類型與根源，進(jìn)而生成詳盡的故障分析報(bào)告，并智能推薦最優(yōu)修復(fù)方案。這種從故障檢測到故障診斷再到故障解決建議的閉環(huán)管理機(jī)制，極大地提高了故障處理的效率和準(zhǔn)確性，確保了電力通信網(wǎng)絡(luò)的持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行。例如，當(dāng)數(shù)據(jù)傳輸中斷時(shí)，狀態(tài)感知模塊能迅速定位到是某條光纖鏈路故障，進(jìn)而輔助系統(tǒng)自動(dòng)生成故障報(bào)告，指出具體位置、影響范圍及修復(fù)建議，提高故障處理效率[7]。

3.2 網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化與資源調(diào)度

該技術(shù)能夠深入分析網(wǎng)絡(luò)性能數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)瓶頸和冗余資源，并通過實(shí)時(shí)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)帶寬、優(yōu)化路由選擇、動(dòng)態(tài)分配資源等策略，提升網(wǎng)絡(luò)傳輸效率，降低延遲和丟包率，提高系統(tǒng)運(yùn)行效率[8]。例如，在帶寬分配上，該技術(shù)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測各業(yè)務(wù)流的帶寬占用情況。并在發(fā)現(xiàn)低利用率或過度擁塞的鏈路時(shí)，動(dòng)態(tài)調(diào)整帶寬資源，以確保關(guān)鍵業(yè)務(wù)以高優(yōu)先級(jí)進(jìn)行傳輸。此外，基于大數(shù)據(jù)的狀態(tài)感知能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需求的變化和網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的波動(dòng)，自動(dòng)調(diào)整資源分配方案，確保網(wǎng)絡(luò)資源始終保持在最優(yōu)配置狀態(tài)[9]。例如，在電力生產(chǎn)高峰期，該模塊能夠輔助系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別并增加對(duì)關(guān)鍵生產(chǎn)控制系統(tǒng)的資源支持，確保生產(chǎn)過程的連續(xù)性和穩(wěn)定性；而在非高峰時(shí)段，則可以輔助系統(tǒng)將部分資源釋放給其他非關(guān)鍵業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)資源的最大化利用。

3.3 網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)與威脅預(yù)警

在應(yīng)對(duì)這些網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)方面，該技術(shù)發(fā)揮著積極作用。因?yàn)槠淠軌驅(qū)崟r(shí)監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)中的安全事件和潛在威脅，通過關(guān)聯(lián)分析、行為建模等手段，提前發(fā)現(xiàn)異常行為和攻擊跡象，這不僅能夠提供實(shí)時(shí)的安全保護(hù)，防止網(wǎng)絡(luò)攻擊造成的損害，還能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前趨勢進(jìn)行預(yù)測分析，為安全管理人員提供預(yù)警信息，幫助他們提前做好防御準(zhǔn)備[10]。此外，該方式還能對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全事件進(jìn)行快速響應(yīng)和精準(zhǔn)溯源分析，為后續(xù)的應(yīng)急處理和事件調(diào)查提供有力支持[11]。例如，在針對(duì)電力通信網(wǎng)絡(luò)的隱蔽DDoS攻擊中，基于大數(shù)據(jù)的態(tài)勢感知能夠在第一時(shí)間偵測到異常流量，并通過深度關(guān)聯(lián)分析與復(fù)雜行為建模，精準(zhǔn)剖析攻擊路徑與目的，為網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維團(tuán)隊(duì)提供即時(shí)預(yù)警。同時(shí)，這種方式還能夠協(xié)助追蹤攻擊源頭，為后續(xù)的應(yīng)急響應(yīng)、事件調(diào)查，以及長期防御策略的制定提供翔實(shí)的數(shù)據(jù)支撐與信息參考，確保電力通信網(wǎng)絡(luò)能夠有效應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的威脅與挑戰(zhàn)。

3.4 應(yīng)急響應(yīng)與恢復(fù)

在面對(duì)自然災(zāi)害、設(shè)備故障等突發(fā)事件時(shí)，該技術(shù)有獨(dú)特的優(yōu)勢。當(dāng)出現(xiàn)突發(fā)事件時(shí)，狀態(tài)感知能夠立即啟動(dòng)應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制，通過高效的數(shù)據(jù)處理與分析，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行即時(shí)剖析，迅速鎖定受損設(shè)備、中斷鏈路以及潛在受影響區(qū)域，實(shí)現(xiàn)損失的精準(zhǔn)量化[12]。同時(shí)，會(huì)通過智能算法迅速判斷影響范圍，預(yù)測潛在的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，為制定應(yīng)急響應(yīng)方案提供科學(xué)依據(jù)。在應(yīng)急響應(yīng)方案生成后，基于大數(shù)據(jù)的狀態(tài)感知會(huì)持續(xù)監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)過程中的帶寬恢復(fù)情況、設(shè)備上線率、數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性等指標(biāo)，為系統(tǒng)動(dòng)態(tài)調(diào)整恢復(fù)策略，優(yōu)化資源配置，確保關(guān)鍵業(yè)務(wù)優(yōu)先恢復(fù)提供數(shù)據(jù)支持。此外，該模塊還能夠自動(dòng)生成詳盡的恢復(fù)報(bào)告，記錄包括響應(yīng)時(shí)間、恢復(fù)時(shí)長、資源消耗等整個(gè)應(yīng)急響應(yīng)和恢復(fù)過程中的關(guān)鍵信息，幫助網(wǎng)絡(luò)管理人員深入了解突發(fā)事件的影響和恢復(fù)效果，豐富網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)[13]。

4 結(jié)束語

綜上所述，基于大數(shù)據(jù)的電力通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知是支撐電力通信網(wǎng)絡(luò)高效、安全、穩(wěn)定運(yùn)行的重要技術(shù)。該技術(shù)不僅在實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控與故障診斷中，確保了網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定運(yùn)行和故障的及時(shí)修復(fù)；還在網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化與資源調(diào)度方面，實(shí)現(xiàn)了資源的高效配置和系統(tǒng)的最佳運(yùn)行狀態(tài)。而且，面對(duì)日益嚴(yán)峻的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)，該方式通過實(shí)時(shí)監(jiān)測與威脅預(yù)警，為電力通信網(wǎng)絡(luò)筑起了一道堅(jiān)固的安全防線。在應(yīng)急響應(yīng)與恢復(fù)階段，其也能夠快速評(píng)估、精準(zhǔn)決策與持續(xù)監(jiān)測的能力，更是保障了電力供應(yīng)的連續(xù)性和穩(wěn)定性。故而，該技術(shù)是未來電力通信領(lǐng)域發(fā)展的重要方向，其與人工智能、邊緣計(jì)算等技術(shù)的融合發(fā)展將進(jìn)一步提升電力通信網(wǎng)絡(luò)的智能化和可靠性。