基于通信技術(shù)的智能電力系統(tǒng)遠(yuǎn)程監(jiān)控與管理研究

李 珂

（聊城電力工程監(jiān)理有限公司，山東 聊城 252000）

0 引 言

隨著智能電網(wǎng)的快速發(fā)展，通信技術(shù)在其中扮演著至關(guān)重要的角色。通信技術(shù)的應(yīng)用極大地促進(jìn)了智能電力系統(tǒng)的遠(yuǎn)程監(jiān)控與管理，有效提升了電網(wǎng)的可靠性、安全性以及運(yùn)行效率。本文旨在探討通信技術(shù)在智能電網(wǎng)中的應(yīng)用，并設(shè)計一套基于通信技術(shù)的智能電力系統(tǒng)遠(yuǎn)程監(jiān)控與管理方案，通過實(shí)驗驗證方案的可行性，為智能電網(wǎng)的建設(shè)和發(fā)展提供理論與實(shí)踐支撐。

1 通信技術(shù)在智能電網(wǎng)中的應(yīng)用

通信技術(shù)在智能電網(wǎng)中的應(yīng)用廣泛而深入，涵蓋了數(shù)據(jù)采集、傳輸、處理以及控制等多個環(huán)節(jié)。在數(shù)據(jù)采集方面，智能電表和傳感器等設(shè)備通過ZigBee、Wi-Fi 等短距離無線通信技術(shù)，以及通用分組無線服務(wù)（General Packet Radio Service，GPRS）、4G 等廣域網(wǎng)通信技術(shù)，將電力參數(shù)（如電壓、電流、功率等）和設(shè)備狀態(tài)信息實(shí)時上報至數(shù)據(jù)中心。例如，國家電網(wǎng)公司在江蘇省建設(shè)的智能配電網(wǎng)示范工程，采用了光纖復(fù)合架空地線（Optical Fiber Composite Overhead Ground Wire，OPGW）與無線Mesh 網(wǎng)相結(jié)合的通信方式，實(shí)現(xiàn)了配電自動化終端與主站之間的雙向通信，端到端通信時延小于100 ms[1]。在數(shù)據(jù)傳輸方面，電力系統(tǒng)廣泛采用IEC 61850 標(biāo)準(zhǔn)，通過以太網(wǎng)技術(shù)構(gòu)建高速、可靠的通信網(wǎng)絡(luò)，傳輸保護(hù)、測量以及控制等關(guān)鍵數(shù)據(jù)。同時，電力光纖通信技術(shù)在骨干網(wǎng)中的應(yīng)用，進(jìn)一步提升了數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俾屎唾|(zhì)量，單波長40 Gb/s 的超高速傳輸已成為現(xiàn)實(shí)。在數(shù)據(jù)處理和控制方面，云計算和大數(shù)據(jù)技術(shù)的引入，使得海量電力數(shù)據(jù)的存儲、分析以及挖掘成為可能，為智能電網(wǎng)的調(diào)度控制、故障診斷等應(yīng)用提供了強(qiáng)大的支撐。

2 基于通信技術(shù)的智能電力系統(tǒng)遠(yuǎn)程監(jiān)控與管理方案設(shè)計

2.1 數(shù)據(jù)采集與傳輸

本方案采用多層次、多類型的數(shù)據(jù)采集與傳輸架構(gòu)，以滿足智能電力系統(tǒng)復(fù)雜多變的監(jiān)控需求。在數(shù)據(jù)采集層面，部署了一系列高精度、高可靠的智能傳感器和測量裝置，如相量測量單元（Phasor Measurement Unit，PMU）、微型氣象站等，實(shí)時獲取電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)和環(huán)境數(shù)據(jù)。其中，PMU 的采樣頻率高達(dá)4 000 Hz，相角測量精度優(yōu)于0.01°，為電力系統(tǒng)的動態(tài)監(jiān)控提供了精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支撐[2]。在數(shù)據(jù)傳輸方面，綜合利用光纖通信、無線通信等多種技術(shù)手段，構(gòu)建了一張覆蓋全域、多路由的通信網(wǎng)絡(luò)。在骨干網(wǎng)的建設(shè)中，采用了OPGW 技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了高達(dá)100 Gb/s 的傳輸速率。同時，通過自動交換光網(wǎng)絡(luò)（Automatic Switched Optical Network，ASON）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)的智能化調(diào)度和保護(hù)切換，確保了網(wǎng)絡(luò)的可用性超過99.999%。在配電網(wǎng)方面，結(jié)合了窄帶電力線通信（Narrowband Power Line Communication，NB PLC）和無線Mesh 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了高可靠性和低時延的數(shù)據(jù)傳輸，端到端時延控制在50 ms以下。此外，引入了基于軟件定義網(wǎng)絡(luò)（Software Defined Network，SDN）的通信網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)，通過靈活的網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度和優(yōu)化配置，顯著提升了通信網(wǎng)絡(luò)的智能化程度和運(yùn)維效率。

2.2 云計算與大數(shù)據(jù)分析

本方案引入了基于云計算的大數(shù)據(jù)分析平臺，專門用于處理和挖掘電力系統(tǒng)中產(chǎn)生的海量監(jiān)控數(shù)據(jù)。該平臺采用了分布式計算框架Apache Spark，通過內(nèi)存計算和有向無環(huán)圖（Directed Acyclic Graph，DAG）任務(wù)調(diào)度技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了高效的并行計算和流式處理。在數(shù)據(jù)存儲方面，采用了Hadoop 分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System，HDFS） 和HBase 等分布式存儲系統(tǒng)。這些系統(tǒng)具有強(qiáng)大的可擴(kuò)展性，能夠支持PB 級別的數(shù)據(jù)存儲。同時，引入了基于Apache Kafka 的實(shí)時數(shù)據(jù)總線，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的高吞吐量、低延遲傳輸，單個節(jié)點(diǎn)的吞吐量可達(dá)到每秒100 萬條。在數(shù)據(jù)分析方面，綜合運(yùn)用了機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，構(gòu)建了多種智能算法模型，適用于負(fù)荷預(yù)測、故障診斷、風(fēng)險評估等多種應(yīng)用場景。例如，在負(fù)荷預(yù)測方面，采用了長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory Neural Network，LSTM）模型，將預(yù)測的平均絕對百分比誤差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE）控制在3%以內(nèi)，其性能顯著優(yōu)于傳統(tǒng)的時間序列預(yù)測方法。此外，針對電力系統(tǒng)的物理特性，引入了基于物理信息的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，進(jìn)一步提升了數(shù)據(jù)分析的精度和可解釋性。相關(guān)計算公式為

式中：x表示系統(tǒng)狀態(tài)變量向量；u表示控制變量向量；Pi表示節(jié)點(diǎn)i的有功注入功率；Ui和θi分別表示節(jié)點(diǎn)i的電壓幅值和相角。

2.3 遠(yuǎn)程控制與自動化

本方案設(shè)計了一套基于物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算的分層協(xié)同控制體系，實(shí)現(xiàn)了智能電力系統(tǒng)的遠(yuǎn)程控制與自動化。在邊緣層，部署了一系列智能控制單元，如故障檢測裝置和微型相位測量單元，它們具備本地數(shù)據(jù)處理與實(shí)時控制的能力。特別是饋線終端單元（Feeder Terminal Unit，F(xiàn)TU），它采用了基于ARM Cortex-A9 的高性能處理器，運(yùn)算頻率高達(dá)1.6 GHz，并集成了IEC 61850 標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議棧，支持通用面向?qū)ο蟮淖冸娬臼录℅eneric Object Oriented Substation Event，GOOSE）和采樣值（Sampled Value，SV）等高速通信服務(wù)，以實(shí)現(xiàn)快速和可靠的數(shù)據(jù)交換。在控制層，引入了基于多智能體的協(xié)同控制框架，通過分布式優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)了區(qū)域內(nèi)的自治控制和全局協(xié)調(diào)優(yōu)化。該算法在收斂速度和健壯性方面顯著優(yōu)于傳統(tǒng)的集中式控制方法，迭代次數(shù)減少了50%以上。在管理層，構(gòu)建了一套集監(jiān)控、調(diào)度、決策于一體的智能運(yùn)維平臺，支持全景數(shù)據(jù)可視化和人機(jī)交互操作。同時，引入了知識圖譜和智能語音技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了基于語義理解的自然語言控制，識別準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上。分布式優(yōu)化算法的表達(dá)式為

式中：xi表示智能體i的狀態(tài)變量向量；fi表示智能體i的目標(biāo)函數(shù)；Ni表示智能體i的鄰居集合；λij表示智能體i與鄰居j之間的拉格朗日乘子向量；zij表示智能體i與鄰居j之間的一致性變量。

2.4 安全防護(hù)機(jī)制

在智能電力系統(tǒng)的安全防護(hù)機(jī)制設(shè)計中，構(gòu)建了一個多層次、縱深防御的安全架構(gòu)，旨在確保系統(tǒng)的完整性、可用性以及保密性。在設(shè)備層，實(shí)施了基于可信平臺模塊（Trusted Platform Module，TPM）的啟動和運(yùn)行時的完整性驗證，以防止未授權(quán)的固件更換和惡意軟件注入。網(wǎng)絡(luò)層采用了零信任架構(gòu)，通過軟件定義邊界（Software Defined Perimeter，SDP）和應(yīng)用層加密（Application Layer Encryption，ALE）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對數(shù)據(jù)流的嚴(yán)格訪問控制和端到端加密，確保了數(shù)據(jù)傳輸?shù)臋C(jī)密性與完整性。此外，量子密鑰分發(fā)（Quantum Key Distribution，QKD）技術(shù)的應(yīng)用，利用量子力學(xué)原理提供了理論上無條件安全的密鑰交換機(jī)制，極大地增強(qiáng)了通信安全性。在應(yīng)用層，部署了基于區(qū)塊鏈的分布式賬本技術(shù)，用于記錄和驗證系統(tǒng)操作與數(shù)據(jù)更改，確保了操作的可追溯性和非抵賴性。通過智能合約和共識機(jī)制，區(qū)塊鏈技術(shù)為系統(tǒng)提供了一個去中心化的信任框架，使得任何未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)篡改都可被迅速檢測和糾正。同時，引入了基于深度學(xué)習(xí)的異常檢測模型，通過實(shí)時分析網(wǎng)絡(luò)流量和系統(tǒng)日志，能夠識別出與正常行為模式顯著偏離的潛在威脅[3-4]。

式中：θ表示模型參數(shù)；yi表示對應(yīng)的標(biāo)簽；f(xi;θ)表示模型的預(yù)測輸出；σ表示Sigmoid 函數(shù)；L(θ)表示交叉熵?fù)p失函數(shù)；λ表示正則化系數(shù)；Ω(θ)表示參數(shù)的正則化項，通常采用L2 正則化來防止過擬合。

3 方案驗證與評估

3.1 實(shí)驗設(shè)計

為驗證本方案的可行性和有效性，設(shè)計了一套基于硬件在環(huán)（Hardware-in-the-Loop，HIL）的實(shí)時仿真試驗平臺。該平臺采用了實(shí)時數(shù)字仿真器（Real-Time Digital Simulator，RTDS）和OPAL-RT 等高性能實(shí)時仿真設(shè)備，能夠模擬多達(dá)1 000 個節(jié)點(diǎn)的大規(guī)模電力系統(tǒng)，并支持毫秒級的實(shí)時仿真步長。在通信方面，構(gòu)建了基于長期演進(jìn)（Long-Term Evolution，LTE）技術(shù)和5G 移動通信技術(shù)的實(shí)際通信網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，與仿真平臺進(jìn)行實(shí)時連接，并引入了基于SDN 的網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)，以確保關(guān)鍵業(yè)務(wù)的通信質(zhì)量[5]。在控制方面，搭建了一套基于可編程邏輯控制器（Programmable Logic Controller，PLC）和工業(yè)個人計算機(jī)（Industrial Personal Computer，IPC）的硬件控制平臺，通過開放平臺通信統(tǒng)一架構(gòu)（Open Platform Communications Unified Architecture，OPC UA）實(shí)現(xiàn)與仿真平臺的實(shí)時數(shù)據(jù)交換，并采用了基于模型的設(shè)計方法，自動生成控制代碼，從而提高了控制算法的可移植性和可重用性。在數(shù)據(jù)分析方面，搭建了一套基于Hadoop 和Spark 的大數(shù)據(jù)處理平臺，并采用了混合架構(gòu)的數(shù)據(jù)存儲方案，結(jié)合關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如PostgreSQL）和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如Cassandra）的優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的高效存儲和查詢。

3.2 結(jié)果與討論

在實(shí)驗平臺上開展一系列測試和評估，全面驗證本方案的可行性和優(yōu)越性。在通信性能方面，采用了基于5G 網(wǎng)絡(luò)切片的差異化通信方案，對關(guān)鍵業(yè)務(wù)進(jìn)行優(yōu)先級調(diào)度和資源隔離，保證了控制命令和測量數(shù)據(jù)的實(shí)時傳輸。如表1 所示，在不同通信負(fù)載下，關(guān)鍵業(yè)務(wù)的端到端時延均控制在10 ms 以內(nèi)，滿足了智能電力系統(tǒng)的嚴(yán)苛需求。在控制性能方面，引入了基于預(yù)測控制的自適應(yīng)控制策略，通過實(shí)時優(yōu)化控制參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)在不同工況下的平穩(wěn)運(yùn)行。實(shí)驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的PID 控制相比，所提控制策略在動態(tài)響應(yīng)速度和健壯性方面顯著提升，超調(diào)量減小了60%以上，并且在系統(tǒng)參數(shù)突變情況下，能夠快速收斂到新的穩(wěn)態(tài)。在數(shù)據(jù)處理方面，采用了基于Spark 的內(nèi)存計算框架，結(jié)合數(shù)據(jù)分區(qū)和并行計算技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了海量監(jiān)控數(shù)據(jù)的高效處理和實(shí)時分析。實(shí)驗結(jié)果顯示，在處理100 GB 級別的數(shù)據(jù)量時，處理時間縮短了70%以上，且隨著數(shù)據(jù)量的增大，加速效果更加顯著。此外，引入了增量學(xué)習(xí)模型，通過定期更新模型參數(shù)，保證了數(shù)據(jù)分析算法的自適應(yīng)性和準(zhǔn)確性。

表1 不同通信負(fù)載下的端到端時延性能

4 結(jié) 論

本文圍繞智能電力系統(tǒng)的遠(yuǎn)程監(jiān)控與管理，提出了一套基于通信技術(shù)的全新解決方案。該方案從數(shù)據(jù)采集、傳輸、處理、控制以及安全等多個維度進(jìn)行了系統(tǒng)設(shè)計和優(yōu)化，并通過實(shí)驗驗證了其可行性和有效性。研究結(jié)果表明，該方案能夠顯著提升智能電力系統(tǒng)的實(shí)時性、可靠性以及智能化水平，為實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的高效運(yùn)行和智能調(diào)控提供了重要的技術(shù)支撐。