電力系統自動化中的大數據分析與決策支持技術研究

摘要：電力系統自動化技術目前已廣泛應用于發電廠、變電站、電網調度及供配電系統等多種業務場景。大數據時代的到來為進一步拓展電力系統自動化技術在電力行業生產經營中的應用提供了可能。該文分析了大數據分析與決策支持技術在電力系統自動化中的四種應用方向，探討了電力系統自動化中大數據分析與決策支持技術的優化策略。

關鍵詞：電力系統；自動化；大數據分析與決策

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.11.036

中圖分類號：TM 561；TP 3" " " " " " " " "文獻標志碼：A" " " " " " 文章編碼：1672-7274（2024）11-0-03

Research on Big Data Analysis and Decision Support Technology

in Power System Automation

JIANG Feng

（Ningxia Ningdong Xingrong Water Treatment Co.， Ltd.， Yinchuan 750409， China）

Abstract： Power system automation technology has been widely applied in various business scenarios such as power plants， substations， power grid dispatching， and power supply and distribution systems. The arrival of the big data era provides the possibility to further expand the application of power system automation technology in the production and operation of the power industry. This article analyzes four application directions of big data analysis and decision support technology in power system automation， and explores optimization strategies for big data analysis and decision support technology in power system automation.

Keywords： power system; automation; big data analysis and decision-making

1" "電力系統自動化概念界定與發展方向

1.1 電力系統自動化概念界定

電力系統自動化是一個復合了電氣工程、自動化工程、計算機工程等多種學科概念的綜合性概念。在電力行業中，這一概念的應用體現為通過智能化的信息采集與自動化控制實現電能生產、電力輸送、電力供配經營等電力全產業鏈生產經營精細化、去人力化管理與自主運行。

1.2 電氣系統自動化發展方向

目前，電力系統自動化技術已廣泛應用于發電廠、變電站、電網調度及供配電系統等多種電力產業主體的生產經營活動[1]。

在發電廠這一生產電能的單位中，電力系統自動化技術的應用主要在于構建自動化電力監控系統，其應用有利于解決較大規模的發電廠設備數量多、設備分布分散、設備系統復雜的管理難題[2]。通過建設由監控主站、通信網絡和遠程監控終端組成的電氣自動化監測系統，發電廠的工作人員就能夠實時掌握發電廠的電能生產狀態。

在變電站這一輸配電的關鍵中轉環節，電力自動化技術主要用于對變電站設備運行進行實時監控與自動化設備操作。目前，我國變電站中一些老舊的電磁設備已升級為新型的智能化電磁設備，自動化程度提高，使變電站運轉對人力的需求有所下降。可以預見的是，未來這類智能化電磁設備在變電站中的應用將更加廣泛，智能化程度也將有所提升。

電力自動化技術在電網調度過程中的應用主要在于實時采集電網覆蓋區域的用電需求信息和電力供給信息，實現一定程度的自動化電力調度決策。在此過程中提升電力調度效率，保障電力調度決策方案的科學性，增強電網穩定均勻地按需向電力用戶輸送電能的能力。

電力自動化技術在供配電環節的應用則主要體現在電表數據的自動采集、電力計費系統自動維護與繳費通知的自動發放上。其顯著減少了電力公司抄表計費的人力資源投入，并大大提升了電力消耗計量與費用計收的準確性和效率。

2" "電力系統自動化中大數據分析與決策

支持技術的應用

2.1 輔助監控并優化系統自動化運轉過程

大數據分析與決策支持技術在電力系統自動化中的應用更多地體現在輔助監控電力系統自動化運行過程。大數據分析與決策支持技術通過分析處理系統采集到的實時數據，可以自動完成對設備運行日志的登記。再結合專業技術人員對企業生產經營需求新變化的理解及設備應用以來采集到的其他電力系統運營歷史數據，還能夠對電力系統自動化運營的狀態進行相應的優化。例如，依據采集到的發電設備的實時負荷數據和歷史電能輸送需求數據，大數據分析與決策支持技術能夠通過構建電能輸送預測模型自動做出調整發電設備負荷參數的決策。而通過對實時數據的持續監測和分析，大數據分析與決策支持系統可以自動依據歷史上采集到的環境數據與設備運行數據的對應關系調整運行參數，使設備能夠主動適應運行環境和發電需求的變化。

2.2 實現自動化電力系統的故障自檢

基于設備投入使用時在大數據分析與決策數據中心輸入的設備基礎數據和設備運行以來采集到的歷史數據，大數據分析與決策系統能夠通過采集電力系統運行過程中產生的實時數據實現多數故障的自檢。電力系統在運行過程中，產生的實時數據可通過大數據技術采集并上傳到數據中心，經過數據預處理形成標準數據格式后，即可與已經儲存起來的設備運行歷史數據進行對比。如果在設備生產參數未發生較大變化的情況下出現采集到的實時數據與設備歷史數據偏差較大的現象，就說明設備可能出現故障。此時，大數據決策模塊就會做出警報決策，向電力系統的維修人員示警并給出可視化的歷史數據對比故障及自診結果。

2.3 決策自動化的電力系統的維護周期與方案

在電力系統運行過程中，對設備的周期性維護是保障設備中各零部件能夠始終保持最佳性能、安全高效發揮作用的舉措。而提高電力系統的自動化程度需要利用大數據分析與決策支持技術依據預先登記好的設備維護信息和零件維護需求智能決策何時采用何種方法對何種零件進行維護檢修。

利用大數據分析與決策支持技術給出自動化電力系統維護周期與方案的機制分為登記響應和自動檢測兩類。登記響應機制主要指電力系統負責設備維護的工作人員預先對大量設備不同部位的維護周期和上次維護時間進行登記，大數據分析與決策支持技術能夠應用這些已登記的信息進行某設備的維護提醒。而自動檢測機制主要指應用大數據分析與決策支持技術采集到設備運行過程產生的實時數據，將其與設備運行的歷史數據進行對比后發現輕微的差異，當這種差異一旦達到某一量級時，大數據決策系統就判定該設備性能下降需要維護并做出維護決策。

2.4 數據驅動完成系統突發事件應急響應決策

數據驅動完成系統突發事件應急響應決策的過程實際上是應用大數據分析與決策支持技術通過收集、處理和分析數據來指導應急決策制定和執行的過程。當電力企業在生產經營過程中發生突發事件時，大數據分析與決策系統將迅速啟動數據收集機制從互聯網、運行中的設備、廠內視頻監控設備等各個數據源獲取包括網絡輿情、事件發生的實時畫面與事件相關設備運行情況等實時數據進行分析為決策提供依據。通過對這些數據的統計分析、數據變化趨勢預測和內容識別，大數據分析與決策系統能夠從中挖掘出突發事件的發展狀況并預測事件的發展趨勢、影響范圍和潛在風險。基于上述數據分析結果，大數據分析與決策系統會生成包括資源調配方案、人員疏散計劃、危機公關策略等在內的相應應急決策建議，并根據實時數據的變化動態調整和優化決策方案。而在決策執行過程中，大數據分析與決策系統仍會持續監測事件的進展和響應效果，收集決策實際執行后設備數據、事件經濟損失數據、資源消耗數據、人員配置數據等反饋數據，為后續的決策優化提供參考。數據驅動下的大數據分析與決策系統突發事件應急響應決策實現了電力系統運行過程中突發事件處理決策的自動化，在減少突發事件造成的經濟損失和人員傷亡方面意義重大。

3" "自動化電力系統中大數據分析與決策

支持技術的優化策略

3.1 與人工智能技術結合構建故障自檢專家

系統

如果僅利用大數據分析與決策支持技術進行故障自檢，只能基于設備運轉過程中產生的數據進行異常分析，檢測設備運行狀態是否存在異常，而人工智能技術的引入則發揮了機器學習優勢，使這種故障自檢的數據依據來源更加豐富。

大數據分析與決策支持技術與人工智能技術相結合形成的基于知識庫的專家系統，能夠對大數據技術輔助監控電力系統自動化運轉時采集到的基礎數據與實時數據進行深度挖掘與分析，與知識庫中儲存的此類設備可能的故障類型、故障數據信息相對比，提升故障檢測效率。因此，要進一步加大大數據分析與決策支持技術在輔助電力系統自動化故障檢測中的應用，電力企業可建立搭載人工智能模塊的大數據分析與決策支持故障自檢系統。將該系統用于監測電力系統的運行狀況，能夠實時采集各類運行數據，并發揮大數據技術高效信息整合能力對信息進行預處理后輸送到專家系統的推理機模塊，同時參考知識庫中儲存的知識與設備的常規運行數據進行故障檢測，可得出更精確的故障診斷結果，為維修人員提供解決方案啟發。

3.2 引入物聯網技術實現設備互聯與數據共享

在電力系統中，各設備的運行往往彼此相關，每一種設備運行狀態的變化都可能影響其他設備的正常運行。將物聯網技術與大數據分析決策支持技術的有機結合，有利于電力系統中各設備運行數據共享，使大數據分析決策支持技術對設備運行數據的分析、所做出的自動化決策更具有系統性，也能進一步提升決策的落實效率。

上述優勢的實現策略在于在電力系統發電、輸電、配電等各個環節的各設備上部署能夠實時感知并收集電力設備的運行狀態、電能生產質量、環境參數等數據的物聯網傳感器和終端設備，并確保這些數據能夠準確、快速地傳輸到大數據分析與決策數據中心，使大數據分析與決策過程中能夠實時獲取所需數據。而后，應用大數據分析與決策支持技術對從設備層收集的數據進行清洗、整合和標準化處理，對收集到的數據進行深入挖掘和分析，再結合歷史數據和實時數據，就可建立相關模型為決策提供科學依據。由此而形成的電力系統自動化運行決策經過工作人員的確認后，新的運行指令即可通過遠程控制設備快速下達至電力系統的各設備，極大減少了由工作人員逐個對設備進行參數調整的時間消耗與工作量。

3.3 融合云計算技術提升數據處理與存儲能力

電力系統自動化運行中，數據處理與存儲能力的強弱直接關系到大數據分析決策支持技術的運行效率與準確性。前者影響采用大數據技術做出決策的速度，后者則關系采用大數據技術做出決策的數據依據的豐富度。如不能在數據分析與決策過程中將采集到的數據實時上傳至云儲存空間，則可能由于數據丟失或儲存空間的限制使一些歷史數據難以被應用到決策參考系中而影響決策科學性[3]。而通過云計算技術與大數據分析決策支持技術的深度融合將顯著提升電力系統的數據處理速度和存儲容量，使大數據分析決策支持技術能夠更高效地處理電氣系統自動化運行過程中產生的海量數據，提升決策的科學性和精準性。

要使大數據分析決策支持技術與云計算技術要深度融合，其首要任務是構建一個能夠將電力系統各環節運行產生的數據集中存儲于云端的高效、穩定的云計算平臺，利用云計算平臺的分布式計算能力高效完成數據的挖掘和整合計算分析，利用云儲存空間巨大的儲存能力儲存更長時間段內設備運行的各項參數為決策提供依據，使電力系統的大數據分析決策模塊制定更為科學和精準的決策，并應用云計算平臺的遠程控制功能快速傳達至電力系統的各設備實現自動化運行調整。

3.4 發揮區塊鏈技術優勢增強數據安全性與

決策科學性

在利用大數據分析決策技術提升電力系統自動化程度的過程中，數據安全性和決策的科學性對于系統的穩定運行和高效管理至關重要。將大數據分析決策技術與區塊鏈技術相結合，有利于為電力系統自動化中大數據分析與決策支持技術利用更真實數據做出高可信度決策提供有力保障。

區塊鏈技術提供這一保障的原理在于其具有去中心化、數據在傳輸過程中不可篡改的特性。電力企業以區塊鏈技術為基礎構建數據安全保障機制，能夠保障大數據分析決策技術采集到的設備運行數據在傳輸過程中免受網絡安全問題和網絡信號波動的影響，防止被非法篡改或泄露[4]。同時，借助區塊鏈技術，數據從傳輸到由大數據分析和決策技術處理完成決策的全過程都能夠在透明、可追溯的環境下進行。基于區塊鏈技術的智能合約機制可以自動執行預設的決策規則，解決一些簡單決策必須依賴人工干預才能開始落實的問題，從而提高決策的自動化和智能化水平。

4" "結束語

電力系統自動化應用在電網現代化發展中的地位日益重要。要進一步提升電力自動化在電力全產業鏈中的技術應用優勢，需充分利用大數據分析與決策支持技術輔助電力系統擴大自動化功能的應用范疇和應用水平。在電力系統自動化發展趨勢下，通過持續融合人工智能、物聯網、云計算、區塊鏈等新興信息技術來豐富大數據分析與決策支持技術的功能或是可行之策。

參考文獻

[1] 張建哲．淺析電氣自動化在電力系統中的應用及發展方向[J]．中國房地產業，2019（17）：265．

[2] 王淼．電力系統中電氣自動化技術的應用分析及發展方向探討[J]．中國房地產業，2017（29）：211．

[3] 王家祥，雷艾虎，王昆能，等．云計算技術在電力系統大數據系統中的應用[J]．集成電路應用，2023，40（9）：288-289．

[4] 蔣國雷．電力系統信息安全防護中大數據技術的應用[J]．通訊世界，2023，30（5）：130-132．