电力系统及其自动化技术的安全控制问题和对策

1 电力系统自动化技术面临的主要安全控制问题

设备与技术的匹配性问题尤为突出。冯怡文指出，“电力系统及其自动化技术属于较复杂的综合性技术，在安全控制工作中存在各种各样的问题”，这种复杂性导致部分自动化设备与现有电力基础设施兼容性不足。具体表现为接口标准不统一，不同厂商设备间的通信协议存在差异，造成系统集成困难。部分电力企业为降低成本采用质量不达标的自动化设备，这些设备在长期运行中易出现数据采集误差、信号传输延迟等问题，严重影响控制指令的准确执行。

网络安全威胁呈现多元化趋势。随着工业互联网技术的深度应用，电力自动化系统面临的信息安全风险显著升级。远程监控终端、智能电表等物联网设备成为黑客攻击的新入口，通过漏洞入侵可能造成控制指令篡改或系统瘫痪。国内某电网企业的安全审计报告显示，自动化系统每月遭受的网络探测攻击次数较2020 年增长近三倍，其中针对SCADA 系统的定向攻击占比超过 40% 。

自动化系统的逻辑缺陷引发连锁风险。智能控制算法在复杂工况下的决策可靠性不足，可能因误判导致误动作。例如，保护装置在电网暂态过程中可能错误触发跳闸指令，进而扩大故障范围。更严重的是，自动化系统间的协同机制不完善，当某个子系统发生故障时，缺乏有效的隔离措施，容易引发“雪崩效应”。2024 年某区域电网的停电事故分析表明，正是由于自动化控制系统未能及时识别接地故障，导致后续连续误操作，最终造成大面积停电。

运维管理短板制约安全效能发挥。部分电力企业存在“重建设轻维护”倾向，自动化系统的日常巡检和预防性维护不到位。杨伟指出，管理不规范会削弱自动化技术的优势发挥，这一现象在基层电力单位尤为明显。运维人员技能更新滞后于技术发展，面对新型自动化设备时操作熟练度不足，无法有效处理突发故障。

2 电力系统及其自动化技术安全控制的对策研究

2.1 基于智能算法的电力系统安全控制优化策略

智能算法在电力系统安全控制中的应用已成为当前技术发展的主流方向。随着新型电力系统建设的深入推进，传统控制方法已难以应对设备异构性增强、运行工况复杂化等挑战。基于深度学习和强化学习的智能算法，能够通过数据驱动方式建立高精度系统模型，实现对安全隐患的早期识别与快速响应。

在设备状态监测方面，智能算法展现出显著优势。通过部署卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的混合架构，可对变压器、断路器等关键设备的运行数据进行多维度特征提取。该技术能够捕捉传统阈值检测难以发现的早期性能劣化特征，如绕组轻微变形引发的电流波形畸变。范建军提出的电气故障自动化监测技术，通过优化故障信息分析模型，验证了智能算法在高压设备监测中的实用性。实际应用表明，此类方法可将设备异常识别时间缩短约 60% ，大幅提升预防性维护效率。

针对电网动态安全控制，深度强化学习（DRL）算法表现出独特价值。通过构建“状态-动作-奖励”学习框架，算法能自主适应电网拓扑变化，在毫秒级时间内生成最优控制策略。例如在暂态稳定控制场景中，算法通过持续学习历史故障案例，可准确预测失稳风险并提前调整发电机出力分配。徐巍的研究证实，实时数据采集与分析能力是智能算法发挥作用的基础，这要求配套建设高速通信网络与边缘计算节点。某省级电网的试点项目显示，采用DRL 算法后，暂态稳定控制成功率提升至98%以上。

网络安全防护领域同样受益于智能算法创新。基于生成对抗网络（GAN）的入侵检测系统，能够持续生成新型攻击样本用于模型训练，使检测系统保持对零日漏洞攻击的防御能力。结合联邦学习技术，可在保障数据隐私的前提下，实现跨区域电力企业的威胁情报共享。去中心化架构能增强电网的安全性与可靠性，这一特性与我国新型电力系统建设需求高度契合。某特高压工程的实践表明，智能检测系统对高级持续性威胁（APT）的识别准确率超过 92% 。

2.2 自动化技术在电力系统安全控制中的创新应用

自动化技术在电力系统安全控制领域的创新应用正推动传统防护模式向智能化方向转型。随着新型电力系统建设的加速推进，以人工智能、边缘计算和数字孪生为代表的新兴技术，为解决设备异构性、网络威胁和系统协同等核心问题提供了全新思路。仲宇的研究强调，自动化技术是确保电力系统安全运行的重要技术手段，这一特性在当前技术革新背景下得到进一步强化。

在设备状态监测方面，智能传感技术与边缘计算的结合显著提升了隐患识别能力。通过部署具备自诊断功能的智能传感器，可实时采集变压器油温、断路器机械特性等关键参数，并在本地完成特征提取与异常检测。这种方法避免了传统集中式处理的数据延迟问题，特别适用于分布式电源接入场景。某特高压换流站的实践表明，采用边缘智能分析的设备监测系统能够提前72 小时预警潜在故障，为抢修赢得宝贵时间。

网络安全防护领域呈现出“主动防御”与“动态适应”相结合的新特征。基于行为分析的入侵检测系统通过建立设备正常操作基线，能够识别异常指令流和非常规访问模式。当检测到可疑行为时，系统可自动启动微隔离策略，将受威胁设备划入安全沙箱进行深度分析。去中心化架构能有效阻断攻击扩散[10]，这一特性在某区域电网的实战演练中得到验证：针对变电站自动化系统的网络攻击被限制在单一子网内，未影响主网运行。值得注意的是，量子密钥分发（QKD）技术开始在电力调度通信中试点应用，其理论上不可破解的特性为关键指令传输提供了终极安全保障。

系统级安全控制正从“预设规则”向“自主决策”演进。数字孪生平台通过构建电网物理实体的虚拟映射，支持控制策略的预演验证。在发生线路故障时，系统可基于实时仿真结果动态调整保护定值，避免传统固定阈值导致的误动作。某省级电网的案例显示，这种自适应保护策略使连锁故障发生率降低约 40% 。更前沿的探索是将联邦学习应用于跨区域协同控制，各电网企业在不共享原始数据的前提下，通过模型参数交互共同训练安全控制算法，既保护数据隐私又提升模型泛化能力。

运维管理模式也因技术创新而发生深刻变革。增强现实（AR）技术辅助的远程巡检系统，允许专家通过第一视角指导现场人员处理复杂故障，显著提升应急响应效率。知识图谱技术则用于构建电力安全知识库，将分散的故障案例、处理经验和标准规程转化为结构化知识，支持运维人员快速获取决策支持。

结语

当前电力系统安全控制的主要矛盾已从单一设备故障转变为系统性风险防控，必须采用多层级协同治理思路。智能算法与自动化技术的创新应用显著提升了隐患识别精度和响应速度，但其落地效果依赖于配套基础设施和管理制度的同步优化。实践证明，单纯依靠技术手段难以根本解决问题，需要技术、管理和人员素质三方面协同发力。

参考文献

[1] 冯怡文.电力系统及其自动化技术的安全控制问题和对策分析[J].《中国科技纵横》，2024，（9）：5-7.

[2] 唐培峰.电力系统及其自动化技术的安全控制问题和对策[J].《中国新通信》，2024，（8）：25-27.