基于大數據的電力系統通信故障預測與防范技術研究

摘 要：針對電力系統通信故障頻發的問題，本文采用大數據分析方法對海量電力系統數據進行挖掘，識別故障風險特征。結果表明，該技術能有效預測通信故障，為運維人員提供及時預警和故障處理指導。結論顯示，基于大數據的故障預測與防范技術能顯著提升電力系統的穩定性和可靠性，減少故障帶來的損失，對電力系統的安全穩定運行起到重要作用。

關鍵詞：大數據；電力系統；通信故障預測；防范技術

中圖分類號：TP 274 " " 文獻標志碼：A

電力系統作為國家經濟發展的重要基石，其穩定運行至關重要。隨著電力系統日益復雜和規模擴大，通信故障的頻率和影響也逐漸增加，這對電力系統的穩定運行構成了嚴重威脅[1]。大數據技術的迅猛發展為電力系統通信故障預測與防范提供了新思路。大數據技術能夠處理海量、多樣化和高速產生的數據，從而挖掘隱藏在數據中的有價值信息[2]。在電力系統中，大量設備運行數據、網絡通信數據以及環境參數數據等都可以通過大數據技術進行深入分析，進而發現潛在的通信故障風險[3]。利用大數據技術對電力系統通信故障的預測與防范技術進行深入研究。

構建綜合性的通信故障預判模型，實現對電力系統運行狀態的實時嚴密監測，旨在迅速捕捉并應對潛在的通信障礙，進而確保電力系統維持高效、穩定的運行狀態，有效預防因通信問題導致的系統波動或中斷。

1 模型的建立與評估

本文闡述了一種針對電力信息系統的安全監控技術框架模型，該模型植根于大數據深度分析技術，其具體構建細節如圖1所示。此框架的核心為智能電網核心組件（涵蓋電氣設施、變電站通信總線、網絡基礎設施、站級控制系統、中央調控中心及工作站等）的即時安全狀態信息捕獲與匯聚，隨后將這些關鍵數據流轉至安全態勢智能分析中心[4]。該中心承擔數據長期倉儲與深度挖掘分析的重任，旨在通過持續監測與解析，確保全面掌握電力信息系統的安全態勢。

為追求大數據分析中的高精度成果，本模型創新性地融合了模糊聚類關聯分析法作為初步篩選工具，隨后深度融合博弈論策略與強化學習機制，以深化對安全態勢的洞察與感知能力。基于大數據分析的電力信息系統安全狀態監測機制主要包括3個核心部分：狀態信息的提取、系統安全狀態的評估以及信息系統安全情況的預測。

在電力系統通信故障預測中，當診斷結果顯示所檢查部位及其相連元件均無故障跡象時，理論上該部位的故障對相連元件的支持度應為0。然而，由于電力系統結構的復雜性和通信網絡的交織性，實際診斷過程中往往會出現支持度不為0的結果，這可能導致故障預測指標偏高，增加對潛在故障元件誤判的風險。鑒于模糊積分單調性特性可能對故障預測精準度帶來的潛在影響，對電力系統通信故障的初步預測結果進行精細化的預處理顯得尤為關鍵且必要。因此，本文采用模糊聚類技術進行處理，并選定合適的隸屬度函數進行優化，以提高故障預測的準確性和可靠性，隸屬度函數如公式（1）所示。

（1）

式中：xi 為變量。

在本文所構建的配電網故障診斷預測模型中，設定輸入數據x的2個分量x1和x2分別為0.2和0.5。同時，規定當x=x1時，即x=0.2，模型輸出f（x1）的值為0.02。由于模型在x=x2，即x=0.5處是連續的，通過這一條件求解得到模型參數c和a分別為0.4302和0.0715。這樣的設定和求解過程確保了模型在特定輸入條件下具有預期的輸出，并滿足連續性要求。

2 基于大數據的通信故障預測與防范技術

通過深度挖掘和分析通信網絡運行中產生的海量數據，揭示潛在的故障模式和趨勢。大數據技術能夠實時收集包括設備狀態、傳輸性能、流量模式等多維度信息，運用先進的算法模型進行數據處理和預測分析，從而提前識別可能發生的通信故障[5-7]。這種前瞻性的預測能力為運營商提供了寶貴的時間窗口，使他們能夠采取預防措施，減少故障發生頻率，優化網絡運行效率，保障通信服務的連續性和穩定性。因此，故障預測是大數據技術在通信故障防范領域應用的關鍵驅動力。

2.1 數據采集與預處理

當構建安全態勢感知的神經網絡模型時，核心是通過前向傳播將輸入數據轉化為相應的輸出。在模型反饋過程中，為了優化模型性能，采用了基于回顧性最佳值的調整方法。模型輸入的是囚徒困境中的支付矩陣值，這些值經過處理后送入神經網絡。

在博弈論的解析框架下，設定輸入元素dj與輸出指標fj。rij被定義為關聯度量，它精確捕捉并表達輸入變量dj與最終輸出fj之間復雜的相互依賴關系。這些連接值在訓練過程中會被調整，使模型能夠更準確地預測安全態勢：針對神經網絡的激活函數，選擇電流過沖的正切函數。這個函數具有特定的數學形式，用于將神經元的輸入轉化為輸出。通過這個函數，模型能夠學習到輸入數據中的非線性關系，并據此進行更準確的預測。具體的計算公式根據神經網絡的相關知識和特定應用進行選擇和確定，如公式（2）所示。

（2）

式中：rij為連接值。

在神經網絡模型中，λ通常用作調整激活函數陡峭度的參數。學習過程是通過迭代更新權重來模擬的，這些權重決定了輸入數據如何影響模型的輸出。在訓練過程中，模型會根據實際輸出與期望輸出之間的差異來逐步調整權重，從而優化模型的預測能力。這一過程可以通過多種優化算法來實現，例如梯度下降法或其變種。通過不斷更新權重，模型能夠逐漸學習輸入數據中的模式，并據此進行更準確的預測，如公式（3）所示。

rtij=rijt-1+ （3）

式中：rij為連接值。

當事件發生后，學習過程隨即展開。在玩家了解其他玩家的行為后，他們會基于對當前局勢的評估，選擇自己認為的最優策略來調整自己的行為。與此同時，他們也會基于這些最優策略來更新和調整神經網絡模型，以更好地適應和預測未來的游戲動態。這種持續的學習和策略調整是確保玩家能夠做出明智決策，并在不斷變化的環境中保持競爭力的關鍵。

2.2 特征提取與選擇

在基于大數據的通信故障預測與防范技術中，特征提取與選擇是一個關鍵環節。特征提取主要通過統計分析、時序分析以及相關性分析等手段來進行。可以對通信設備的信號強度、誤碼率、傳輸時延等參數進行深入研究，找出那些能夠顯著反映設備性能變化的特征。

利用數據庫頻繁項識別，實現具體特征提取，從而實現滿足閾值的強規則項集篩選，如公式（4）所示。

S%=Sup?（X→Y）=P（XY） （4）

式中：S%為某種支持率或成功率；up?（X→Y） 為從X到Y的特定支持度或成功率； P（XY） 為X和Y同時發生的概率。

通過評估每個特征與故障之間的關聯性，可以選擇最具代表性的特征集合。特征提取與選擇在通信故障預測與防范中扮演至關重要的角色。針對電力通信網檢修工作的數據挖掘分析，將結合數據預處理和多種數據挖掘技術，以全面、深入地分析檢修工作的效率、分布情況以及其他關鍵指標。整個分析過程如圖2所示。

2.3 故障預測模型構建

基于大數據的通信故障預測與防范技術中，故障預測模型構建是核心步驟。在完成數據采集、預處理以及特征提取與選擇后，接下來便是利用這些精煉后的特征數據來構建高效的故障預測模型。這一流程普遍依賴先進的機器學習技術，包括但不限于支持向量機、深度神經網絡以及隨機森林算法等。

安全態勢的刻畫依賴于多維度狀態參數向量Situation=

[factor1，factor2，...，factorK]，該向量全面涵蓋了影響系統安全性的關鍵因素，例如節點唯一標識、位置信息、攻擊活動的當前狀態及其持續時間等。感知體系的核心在于其精心設計的神經網絡架構，該架構層次分明，由輸入層起始，經由多個隱藏層深化處理，并創新性地引入隨機層，以增強模型泛化能力，最終匯聚于輸出層。各層級間及不同博弈參與者間實現信息的無縫流通與高效整合，共同支撐起對安全態勢的敏銳洞察與精確評估。

對電力通信網絡風險評估指標體系實施因子分析方法，既在理論層面展現合理性，也在實踐應用中體現可行性。通過嚴謹運用統計學的原理與回歸分析技術，得以精確求解因子得分函數的各項系數，如公式（5）所示。

（5）

式中：ζ1～ζ10為所提取的因子向量；x1～x10為原有的指標變量。

2.4 防范措施制定與實施

基于大數據的通信故障預測與防范技術中，防范措施制定與實施是保障通信系統穩定運行的關鍵環節。防范措施的制定先要根據故障預測模型提供的預警信息和故障類型，結合通信系統的實際情況，綜合考慮設備性能、網絡結構、運行環境等多方面因素。這包括但不限于設備巡檢周期的調整、備份設備的啟動、網絡路由的優化等。防范措施的實施需要各部門緊密協作，確保各項措施能夠迅速且有效地執行。針對預測到的設備故障，可能需要立即安排技術人員進行現場檢查，同時啟動備用設備，以保障通信不中斷。針對網絡擁堵的預警，可能需要調整網絡流量分配，優化數據傳輸路徑。根據實際情況及時調整措施，確保防范效果的最大化。同時，對實施過程中的數據和經驗進行記錄和總結，為后續類似情況的防范提供寶貴經驗。

3 實例驗證與分析

為驗證本文所提技術的有效性，本文選取國內某電網公司2018—2023年的通信設備檢修數據作為研究基礎，從多個角度深入剖析電力通信網的檢修工作情況，具體包括檢修工作量的時間分布、檢修對業務運行的影響以及檢修所需的時間等。

為充分驗證本文所構建模型的優越性，將其與基于粗糙集-遺傳算法（RS-GA）的數據挖掘模型在配電網故障診斷領域進行應用對比試驗。試驗聚焦于評估2個模型在識別最優屬性約簡集規模及執行效率上的表現差異。試驗環境選定為MATLAB平臺，獨立開發了針對2種不同模型的配電網故障定位程序，并選取某市的大型配電網作為測試對象，實施了全面的故障定位模擬。為確保試驗結果的客觀性和可比性，嚴格控制了除模型核心算法外所有試驗參數的一致性。表1直觀展示了對比結果，詳細記錄了2種模型在達到最優屬性約簡效果時所選取的屬性數量及所需耗時。

在確保試驗環境與硬件配置嚴格一致的基礎上，本文所提出的模型在應對大規模配電網故障診斷任務時具有卓越的性能優勢。該模型不僅能夠高效地完成最佳屬性約簡的計算，而且顯著縮短故障檢測的整體耗時。尤為值得一提的是，模型創新性地融入抗體濃度調節機制，這一策略有效規避傳統方法易陷入局部最優解的局限，大幅提升了故障定位的精確性與可靠性。

圖3清晰地展示了通信設備檢修數量隨月份變化的規律。第一季度的檢修工作量相對較少，第二和第四季度的檢修工作相對集中，而第三季度的檢修量與年平均水平基本持平。這一分布情況揭示了國內電力通信設備檢修的一種常態：第一季度由于包括農歷新年，受春節假期影響，各類檢修工作相對減少，而春節前后檢修工作會逐步恢復并增多。首先，對該地區的通信設備進行實時監測和數據采集。其次，利用大數據技術進行特征提取和選擇，構建基于支持向量機的通信故障預測模型。對歷史數據進行訓練和學習，該模型能夠準確地識別潛在的故障隱患并給出預警信息。最后，根據模型的輸出結果制定相應的防范措施并實施。結果表明，本文所提技術能夠有效地提高電力系統的穩定性和可靠性。

圖4直觀展示了安全狀態感知策略收斂性的詳盡分析結果，可以清晰地見證本文所提出的安全狀態感知策略在感知精確度上的卓越表現，同時，其運行效率與收斂速度都很好。在相同條件下，與傳統的SDA算法相比，本策略的運行時間縮短了約3.29%，且更快地收斂至穩定狀態，從而證明了其在安全狀態感知領域的有效性和效率。

4 結語

本文通過收集并分析海量的電力系統運行數據，構建了全面的通信故障預測模型，并運用先進的機器學習算法對數據進行深度挖掘，識別與通信故障高度相關的特征指標。結合預測模型與實際運維需求，提出了一套有效的防范措施。在實際運維中指導工作人員及時應對潛在的通信故障，縮短故障恢復時間，減少因通信故障帶來的損失。試驗結果表明，本文提出的預測模型能夠實時監控電力系統的運行狀態，及時發現潛在的通信故障風險，實現了對電力系統通信故障的精準預測。

參考文獻

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