电力系统自动化中的大数据分析与决策支持技术研究

引言

在能源革命与数字化浪潮的双重驱动下，电力系统正加速向智能化、自动化方向演进。新能源大规模并网、分布式电源广泛接入以及电力用户需求的多样化，使电力系统运行环境愈发复杂，产生的数据呈现出海量、多源、异构的特性。

、电力系统自动化中大数据分析技术基础

1.1 电力系统数据特征与来源

电力系统数据呈现显著的 “4V” 特征。海量性方面，智能电表、传感器等设备高频次采集数据，一个中等规模变电站每日可产生 TB 级数据；多样性体现在数据类型丰富，包含结构化的设备参数、半结构化的日志文件及非结构化的图像视频；高速性源于电网实时运行需求，如同步相量测量装置每秒采集上百次数据；准确性关乎电力安全，微小的数据偏差可能导致系统误判。

1.2 大数据分析关键技术

首先采集和处理数据，通过物联网对设备数据进行采集以数据的真实、及时，调节采集的频次，平衡数据量与功耗。其次通过一些检测方法例如异常值检测等来检测出离群值，采用数据插值来填补缺失数据，在数据预处理部分，一些算法能够有效地去除噪声和减轻干扰，如小波变换。

二、电力系统自动化中决策支持技术体系

2.1 决策支持系统架构

电网调度智能决策服务平台应用分层存储与应用的技术手段，实现数据、分析决策的互补优势。数据层进行各源头、异构源数据的分布式、集中式等多维度集成，进行数据聚集后形成电力大数据云储存并提供统一的数据端口。分析层进行数据分析算法和模型的部署运行，对接收到的数据进行清洗、挖掘分析及建模等操作，提取数据的特征和规律，如基于聚类算法对电网的用电负荷聚类，为最终的决策方案提供支持；决策层在分析结果的基础上，依据既定的业务规则、目标求解优化过程，并以科学合理的决策方案进行返回，包括电网的发电、用电、防灾、配电、应急等决策功能。

2.2 决策模型与方法

利用专家的丰富专业知识以及现有的行业规范来制定一定的规则，用这些规则在规则库中进行查找，从而做出判断。若频率出现偏离额定频率较多的情况，则直接根据规则实施相应的负荷调整操作，维持系统的稳定性。利用算法求解的方式来进行决策，如优化算法，通过一定的优化模型来对电力系统的运行状态进行优化。在开展经济调度的过程当中，利用线性规划的方式来对发电成本、网损等因素进行综合考虑，进而优化调度电力系统当中的机组发电量，从而在一定程度上降低在运行当中所需的费用。

2.3 智能决策方法

混合智能决策是将人工智能技术融合到决策过程，大大增强决策自动性与智能性。机器学习算法自动对历史多组数据学习，完成电力系统故障诊断。卷积神经网络（CNN）实现对设备振动、红外图像数据特征抽取，准确辨识变压器故障性质；循环神经网络（RNN）或其变种长短时记忆网络（LSTM）善于处理时序数据，在短期预测负荷具有高精度；强化学习算法通过与电力系统环境交互训练，对电力系统最优策略自学习，并应用在动态无功优化、电动汽车充电站运行优化决策场景中。混合智能算法指将专家系统的规则和深度学习神经网络结合，充分利用深度学习提取数据深层特征提高决策解释性，又能利用专家知识分析数据规则性，在电力系统复杂决策中能够实现高效决策，促进电力系统逐步走向智能化运行。

三、大数据分析与决策支持技术融合应用

3.1 电力负荷预测

负荷预测是电网安全经济稳定运行的重要基础之一，大数据分析决策支持技术的加入很好地改善了电网负荷预测的准确性和预测效率。大数据层接入了历史负荷、天气状况、节假日、经济发展等多项信息进行加载，并以多种数据内容构造多维数据。通过对各种数据的不同维度采取基于机器学习的随机森林、boostingdecisiontress 等方法挖掘不同数据项与负荷变化之间的关系，提炼不同条件下气温与空调负荷变化的非线性规律，对模型进行优化计算。决策层依据预测信息的计算结果以及发电计划和电网约束条件计算出调度方案，在预测到用电高峰期到来前就提前调节发电机组出力、协调使用储能设备进行充放电，以调节电网上下平衡。

3.2 电力故障诊断与预警

故障定位和预测预警是电网安全运行的重要环节，大数据分析与决策支持相结合的电网故障诊断与预警技术使电网能够及时快速地发现并预见设备故障，为处理电网紧急事件提供决策支持。结合故障诊断与决策支持系统，将实时采集的设备电流、电压、温度、振动等大数据开展大数据分析技术，通过建立故障诊断模型来分析电网设备可能出现的故障，运用卷积神经网络（CNN）对变压器油色谱数据、振动波形进行学习，获得绕组故障、铁芯松动等故障判断；基于实时电流、电压序列的长短期记忆网络（LSTM）对输电线路开展故障预测，学习历史数据，并利用输电线路的特征属性对输电线的实时电流、电压数据进行学习，对电力线实时采集的电流、电压数据的流变特性，进行信息分析，若电力线路负荷较重，线路过载，则可能会造成线路故障，由监控系统给出诊断结果，通过设备当前的故障状态，电网的拓扑结构等历史故障数据，生成预警、异常报告等内容，提供故障发生位置、影响范围、抢险预案、措施等信息，以指导运维人员隔离故障、恢复供电等措施尽快消除。

3.3 电力系统优化调度

电力系统优化调度研究的是如何使得电力系统能够做到合理的利用电力资源，大数据分析与决策支撑技术结合优化分析提供相关调度决策方案。利用对整个电力系统运行中各项相关发电机组参数、电网潮流数据、系统负荷预测数据进行相关分析研究，以电网的运行状态确定为分析模型。对电力系统的最优生成机组进行优化计算，基于遗传算法、粒子群算法等优化方法在保障电网安全运行下完成基于最小发电成本、网损成本下的调度方式。决策支撑系统基于优化方法输出的最优解数据，并且以当前的电网运行状态数据以及外部环境条件变化相关调度信息进行模拟计算，决定电力系统的实时调度决策，实现当下电网运行时新能源的发电功率变化时实时计算决策并协调火电、水电、储能装置出力。

结语

通过融合大数据分析与决策支持技术，构建了电力系统自动化的智能化解决方案，在负荷预测、故障诊断与优化调度等场景中显著提升了决策的准确性与时效性。但研究在数据隐私保护、模型可解释性等方面仍有提升空间。未来将聚焦人工智能技术深度融合、跨领域数据协同分析，进一步增强技术适应性，助力电力系统向更安全、高效、绿色的方向发展。

参考文献

[1]姜峰.电力系统自动化中的大数据分析与决策支持技术研究[J].数字通信世界，2024，（11）：107-109.

[2]王家祥，雷艾虎，王昆能，等.云计算技术在电力系统大数据系统中的应用[J].集成电路应用，2023，40（09）：288-289.