基于大数据分析的电力运维安全隐患预测与处置机制研究

引言

电力系统作为国家能源安全与经济运行的重要基础设施，其运维管理直接关系到电网运行的稳定性和用户用电的安全性。近年来，随着设备智能化水平提升与监测手段多样化，运维环节积累了海量运行数据，为实现精准预测和主动处置安全隐患提供了技术基础。传统依赖人工巡检与被动响应的模式，已难以适应复杂多变的现代电力系统运维需求。为提高隐患识别的时效性与准确性，电力企业亟须引入大数据分析技术，构建智能化预测模型与高效响应机制，实现对潜在风险的动态感知、精准识别与快速处置。

一、电力系统运维安全的特点

电力系统运维安全具有高度复杂性、连续性与风险耦合性等特点。电力系统从变压器到用户端，每一步出现故障都可能导致其他环节的故障或者引起大范围的停电事故。设备多变、运行环境不断变化、设备的操作方式不同，传统的巡检、人工定期保养导致难以完全了解设备的状态变化，存在“发现滞后、警告不充分”的问题，部分问题具有隐蔽性、非线性的特点，难以利用经验去预计何时发生。但是基于众多智能化设备和传感装置的投入，电力系统正向数据驱动的高效能运维管理进行过渡，必须构建精确性、有效性、实时性的风险预测与处置框架，实现根本安全的目标。

二、基于大数据分析的电力运维安全隐患预测模型构建路径

（一）数据采集与特征构建

建设高质量的数据基础是开展电力运维安全隐患预测的第一步。目前电力网中已经分布着大量感知设备，比如智能电能表、视频摄像头、温度/ 湿度计、局放测距装置等能够实时获取相关运行数据，包括电流、电压、功率、升温、振动频率、开关动作次数等，为保障数据的完整性和准确性，要搭建一个统一的采集平台将来自 SCADA、DMS、EMS、CMMS 等系统数据并对其进行整理、清洗、匹配。特征生成部分则应该综合以往事故经历和设备健康属性，选取关键影响要素，包括时序特征、统计特征、变化状态特征等，同时根据不同设备类型区别形成多样特征组合。

（二）模型算法选择与训练优化

在隐患预测中，要根据数据情况、工作情况以及计算条件来选择模型。对于带有时间性特征的设备运行数据，LSTM、GRU 等循环神经网络能够很好地掌握其长时间相关性。而对于非结构的图像或声音数据，可以利用CNN 来获得其空间性。而对于多种信息相结合的分析问题，如 XGBoost、RandomForest 一类的集成学习算法能够在精度和可解释性上达到较好的平衡。在训练阶段要考虑样本非均衡性问题、过拟合问题，以及实时性需求，并通过交叉验证、迁移学习、调整参数等方式改善我们的模型，例如在一个区域电力系统中的变压器故障预判的案例中，在加入 LSTM 模型后，能够将故障发现周期增加到 87% ，为设备检修维护提供了较好的技术支持，同时也印证了选择合适的算法和训练对预判的效果意义重大。

（三）模型部署与实时预测机制

模型建立完成以后需要加入实际运维工作中，建设形成稳定的、高效的在线预测系统。通过“边缘 + 云端”的部署方式，其中的边缘部分主要实现实时预处理及初始化的推理，云端主要实现复杂模型的推理运算以及集中管理工作。将模型通过接口连接到数据中心，实现预测任务的自动启动和反馈。系统可以定义危险阈值，一旦预测结果超出警告线，系统将生成告警事件并且包含相关的工作指令信息。系统可基于 SCADA 跟踪装置状态，并将预测结果通过可视化的手段展示出来，实时提示调度中心和运行维护部门采取措施。某电力调控中心通过部署实时故障预测系统以后，可以实时监视关键线路上设备全天候的情况，同时他们平均回复时间也降低了 36% ，为提升电力的运行积极性和精度发挥了重要的作用。

三、基于大数据分析的电力运维安全隐患处置机制

（一）预测结果驱动的隐患响应流程

在电力运维中若存在安全隐患，会造成较大的负面影响，为保障电力运维工作顺利开展，运维人员需要做好隐患排查治理工作。在具体工作中，涉及多种安全隐患排查治理方式，需要结合具体情况有针对性地进行处理。电力运维工作是保障电力系统安全运行的关键，只有运维人员严格按照相关制度要求，规范电力设备操作及运行维护，才能提高电力系统运行水平，降低设备安全事故发生率。随着电力系统智能化程度的提升，传统依赖人工巡视和经验判断的隐患排查方式已难以满足快速响应与精准防控的要求。借助大数据技术，可将预测模型与处置流程打通，形成由预测结果直接驱动的响应闭环，提升隐患发现的时效性和处置的针对性。

（二）多源信息融合的智能辅助决策

电力运维场站环境复杂，单一数据无法做出判断，因此需要采用各种信息综合起来作为辅助判定的依据，包括结构化数据 （ 如传感器数据 ） 和非结构化数据 （ 如维护日志、视频监控 ）、专家知识网络等。为此，必须建立统一的数据标准及接口协议，使得各个设备能够互相交流，共享数据，进而为人工智能算法输入足够多的数据进行分析处理。例如，某个电力公司就搭建了“智能决策引擎”，将实时摄像头画面、红外图谱、历史故障以及气象资料数据输入人工智能模型，系统自动给出“是否停运检修”的建议，并给出危险程度、原因分析以及历史对比作为调度的辅助决策。

（三）处置过程反馈与机制迭代优化

预测与处置并非终点，而是形成持续改进的闭环机制的起点。运维处置过程中产生的大量反馈信息，如是否误报、响应时间、处置效果、现场复查记录等，应通过结构化方式汇入模型训练平台，作为新一轮算法优化的数据基础。每次事件的闭环信息都有助于修正模型偏差、完善隐患特征集。例如某供电局将处置过程嵌入移动端系统，现场人员操作后实时打卡、拍照、录入结论，后台系统自动更新隐患分类数据库和风险趋势图谱。结合周期性专家复核与再标注，系统实现模型权重自动微调，隐患识别准确率提升超 10% 。通过“预测—处置—再学习”三步循环，大数据系统不断进化，实现对复杂风险的自适应识别与管理，是运维智能化升级的核心引擎。

结语：在电力系统运维日趋复杂、设备智能化程度不断提升的背景下，构建以大数据分析为核心的隐患预测与处置机制，已成为提升电网本质安全水平的重要路径。本文从数据采集、模型构建到响应机制、反馈优化，系统探讨了“预测- 处置- 迭代”闭环的技术与管理逻辑。研究表明，依托多源数据融合与智能算法，可实现对安全隐患的前瞻性识别与快速干预，显著提升运维响应效率和故障预防能力。未来应持续深化数据资产治理、模型自适应学习能力和机制协同能力，推动电力运维从“被动维修”向“主动预控”迈进，为电网安全稳定运行提供坚实保障。

参考文献：

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