基于大數(shù)據(jù)的電力系統(tǒng)通信故障預(yù)測與防范技術(shù)研究

摘 要：針對電力系統(tǒng)通信故障頻發(fā)的問題，本文采用大數(shù)據(jù)分析方法對海量電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，識別故障風(fēng)險特征。結(jié)果表明，該技術(shù)能有效預(yù)測通信故障，為運維人員提供及時預(yù)警和故障處理指導(dǎo)。結(jié)論顯示，基于大數(shù)據(jù)的故障預(yù)測與防范技術(shù)能顯著提升電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性，減少故障帶來的損失，對電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行起到重要作用。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；電力系統(tǒng)；通信故障預(yù)測；防范技術(shù)

中圖分類號：TP 274 " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

電力系統(tǒng)作為國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要基石，其穩(wěn)定運行至關(guān)重要。隨著電力系統(tǒng)日益復(fù)雜和規(guī)模擴(kuò)大，通信故障的頻率和影響也逐漸增加，這對電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行構(gòu)成了嚴(yán)重威脅[1]。大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅猛發(fā)展為電力系統(tǒng)通信故障預(yù)測與防范提供了新思路。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠處理海量、多樣化和高速產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，從而挖掘隱藏在數(shù)據(jù)中的有價值信息[2]。在電力系統(tǒng)中，大量設(shè)備運行數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)以及環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)等都可以通過大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行深入分析，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)潛在的通信故障風(fēng)險[3]。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對電力系統(tǒng)通信故障的預(yù)測與防范技術(shù)進(jìn)行深入研究。

構(gòu)建綜合性的通信故障預(yù)判模型，實現(xiàn)對電力系統(tǒng)運行狀態(tài)的實時嚴(yán)密監(jiān)測，旨在迅速捕捉并應(yīng)對潛在的通信障礙，進(jìn)而確保電力系統(tǒng)維持高效、穩(wěn)定的運行狀態(tài)，有效預(yù)防因通信問題導(dǎo)致的系統(tǒng)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(tǒng)的安全監(jiān)控技術(shù)框架模型，該模型植根于大數(shù)據(jù)深度分析技術(shù)，其具體構(gòu)建細(xì)節(jié)如圖1所示。此框架的核心為智能電網(wǎng)核心組件（涵蓋電氣設(shè)施、變電站通信總線、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、站級控制系統(tǒng)、中央調(diào)控中心及工作站等）的即時安全狀態(tài)信息捕獲與匯聚，隨后將這些關(guān)鍵數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)至安全態(tài)勢智能分析中心[4]。該中心承擔(dān)數(shù)據(jù)長期倉儲與深度挖掘分析的重任，旨在通過持續(xù)監(jiān)測與解析，確保全面掌握電力信息系統(tǒng)的安全態(tài)勢。

為追求大數(shù)據(jù)分析中的高精度成果，本模型創(chuàng)新性地融合了模糊聚類關(guān)聯(lián)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(xué)習(xí)機制，以深化對安全態(tài)勢的洞察與感知能力?；诖髷?shù)據(jù)分析的電力信息系統(tǒng)安全狀態(tài)監(jiān)測機制主要包括3個核心部分：狀態(tài)信息的提取、系統(tǒng)安全狀態(tài)的評估以及信息系統(tǒng)安全情況的預(yù)測。

在電力系統(tǒng)通信故障預(yù)測中，當(dāng)診斷結(jié)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(yīng)為0。然而，由于電力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和通信網(wǎng)絡(luò)的交織性，實際診斷過程中往往會出現(xiàn)支持度不為0的結(jié)果，這可能導(dǎo)致故障預(yù)測指標(biāo)偏高，增加對潛在故障元件誤判的風(fēng)險。鑒于模糊積分單調(diào)性特性可能對故障預(yù)測精準(zhǔn)度帶來的潛在影響，對電力系統(tǒng)通信故障的初步預(yù)測結(jié)果進(jìn)行精細(xì)化的預(yù)處理顯得尤為關(guān)鍵且必要。因此，本文采用模糊聚類技術(shù)進(jìn)行處理，并選定合適的隸屬度函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以提高故障預(yù)測的準(zhǔn)確性和可靠性，隸屬度函數(shù)如公式（1）所示。

（1）

式中：xi 為變量。

在本文所構(gòu)建的配電網(wǎng)故障診斷預(yù)測模型中，設(shè)定輸入數(shù)據(jù)x的2個分量x1和x2分別為0.2和0.5。同時，規(guī)定當(dāng)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(xù)的，通過這一條件求解得到模型參數(shù)c和a分別為0.4302和0.0715。這樣的設(shè)定和求解過程確保了模型在特定輸入條件下具有預(yù)期的輸出，并滿足連續(xù)性要求。

2 基于大數(shù)據(jù)的通信故障預(yù)測與防范技術(shù)

通過深度挖掘和分析通信網(wǎng)絡(luò)運行中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，揭示潛在的故障模式和趨勢。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)崟r收集包括設(shè)備狀態(tài)、傳輸性能、流量模式等多維度信息，運用先進(jìn)的算法模型進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和預(yù)測分析，從而提前識別可能發(fā)生的通信故障[5-7]。這種前瞻性的預(yù)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(yù)防措施，減少故障發(fā)生頻率，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)運行效率，保障通信服務(wù)的連續(xù)性和穩(wěn)定性。因此，故障預(yù)測是大數(shù)據(jù)技術(shù)在通信故障防范領(lǐng)域應(yīng)用的關(guān)鍵驅(qū)動力。

2.1 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

當(dāng)構(gòu)建安全態(tài)勢感知的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時，核心是通過前向傳播將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的輸出。在模型反饋過程中，為了優(yōu)化模型性能，采用了基于回顧性最佳值的調(diào)整方法。模型輸入的是囚徒困境中的支付矩陣值，這些值經(jīng)過處理后送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

在博弈論的解析框架下，設(shè)定輸入元素dj與輸出指標(biāo)fj。rij被定義為關(guān)聯(lián)度量，它精確捕捉并表達(dá)輸入變量dj與最終輸出fj之間復(fù)雜的相互依賴關(guān)系。這些連接值在訓(xùn)練過程中會被調(diào)整，使模型能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測安全態(tài)勢：針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)，選擇電流過沖的正切函數(shù)。這個函數(shù)具有特定的數(shù)學(xué)形式，用于將神經(jīng)元的輸入轉(zhuǎn)化為輸出。通過這個函數(shù)，模型能夠?qū)W習(xí)到輸入數(shù)據(jù)中的非線性關(guān)系，并據(jù)此進(jìn)行更準(zhǔn)確的預(yù)測。具體的計算公式根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識和特定應(yīng)用進(jìn)行選擇和確定，如公式（2）所示。

（2）

式中：rij為連接值。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，λ通常用作調(diào)整激活函數(shù)陡峭度的參數(shù)。學(xué)習(xí)過程是通過迭代更新權(quán)重來模擬的，這些權(quán)重決定了輸入數(shù)據(jù)如何影響模型的輸出。在訓(xùn)練過程中，模型會根據(jù)實際輸出與期望輸出之間的差異來逐步調(diào)整權(quán)重，從而優(yōu)化模型的預(yù)測能力。這一過程可以通過多種優(yōu)化算法來實現(xiàn)，例如梯度下降法或其變種。通過不斷更新權(quán)重，模型能夠逐漸學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)中的模式，并據(jù)此進(jìn)行更準(zhǔn)確的預(yù)測，如公式（3）所示。

rtij=rijt-1+ （3）

式中：rij為連接值。

當(dāng)事件發(fā)生后，學(xué)習(xí)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(dāng)前局勢的評估，選擇自己認(rèn)為的最優(yōu)策略來調(diào)整自己的行為。與此同時，他們也會基于這些最優(yōu)策略來更新和調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以更好地適應(yīng)和預(yù)測未來的游戲動態(tài)。這種持續(xù)的學(xué)習(xí)和策略調(diào)整是確保玩家能夠做出明智決策，并在不斷變化的環(huán)境中保持競爭力的關(guān)鍵。

2.2 特征提取與選擇

在基于大數(shù)據(jù)的通信故障預(yù)測與防范技術(shù)中，特征提取與選擇是一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。特征提取主要通過統(tǒng)計分析、時序分析以及相關(guān)性分析等手段來進(jìn)行?？梢詫νㄐ旁O(shè)備的信號強度、誤碼率、傳輸時延等參數(shù)進(jìn)行深入研究，找出那些能夠顯著反映設(shè)備性能變化的特征。

利用數(shù)據(jù)庫頻繁項識別，實現(xiàn)具體特征提取，從而實現(xiàn)滿足閾值的強規(guī)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(jié)的特定支持度或成功率； P（XY） 為X和Y同時發(fā)生的概率。

通過評估每個特征與故障之間的關(guān)聯(lián)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(yù)測與防范中扮演至關(guān)重要的角色。針對電力通信網(wǎng)檢修工作的數(shù)據(jù)挖掘分析，將結(jié)合數(shù)據(jù)預(yù)處理和多種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，以全面、深入地分析檢修工作的效率、分布情況以及其他關(guān)鍵指標(biāo)。整個分析過程如圖2所示。

2.3 故障預(yù)測模型構(gòu)建

基于大數(shù)據(jù)的通信故障預(yù)測與防范技術(shù)中，故障預(yù)測模型構(gòu)建是核心步驟。在完成數(shù)據(jù)采集、預(yù)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(shù)據(jù)來構(gòu)建高效的故障預(yù)測模型。這一流程普遍依賴先進(jìn)的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，包括但不限于支持向量機、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及隨機森林算法等。

安全態(tài)勢的刻畫依賴于多維度狀態(tài)參數(shù)向量Situation=

[factor1，factor2，...，factorK]，該向量全面涵蓋了影響系統(tǒng)安全性的關(guān)鍵因素，例如節(jié)點唯一標(biāo)識、位置信息、攻擊活動的當(dāng)前狀態(tài)及其持續(xù)時間等。感知體系的核心在于其精心設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，該架構(gòu)層次分明，由輸入層起始，經(jīng)由多個隱藏層深化處理，并創(chuàng)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(xiàn)信息的無縫流通與高效整合，共同支撐起對安全態(tài)勢的敏銳洞察與精確評估。

對電力通信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估指標(biāo)體系實施因子分析方法，既在理論層面展現(xiàn)合理性，也在實踐應(yīng)用中體現(xiàn)可行性。通過嚴(yán)謹(jǐn)運用統(tǒng)計學(xué)的原理與回歸分析技術(shù)，得以精確求解因子得分函數(shù)的各項系數(shù)，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(biāo)變量。

2.4 防范措施制定與實施

基于大數(shù)據(jù)的通信故障預(yù)測與防范技術(shù)中，防范措施制定與實施是保障通信系統(tǒng)穩(wěn)定運行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。防范措施的制定先要根據(jù)故障預(yù)測模型提供的預(yù)警信息和故障類型，結(jié)合通信系統(tǒng)的實際情況，綜合考慮設(shè)備性能、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、運行環(huán)境等多方面因素。這包括但不限于設(shè)備巡檢周期的調(diào)整、備份設(shè)備的啟動、網(wǎng)絡(luò)路由的優(yōu)化等。防范措施的實施需要各部門緊密協(xié)作，確保各項措施能夠迅速且有效地執(zhí)行。針對預(yù)測到的設(shè)備故障，可能需要立即安排技術(shù)人員進(jìn)行現(xiàn)場檢查，同時啟動備用設(shè)備，以保障通信不中斷。針對網(wǎng)絡(luò)擁堵的預(yù)警，可能需要調(diào)整網(wǎng)絡(luò)流量分配，優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸路徑。根據(jù)實際情況及時調(diào)整措施，確保防范效果的最大化。同時，對實施過程中的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗進(jìn)行記錄和總結(jié)，為后續(xù)類似情況的防范提供寶貴經(jīng)驗。

3 實例驗證與分析

為驗證本文所提技術(shù)的有效性，本文選取國內(nèi)某電網(wǎng)公司2018—2023年的通信設(shè)備檢修數(shù)據(jù)作為研究基礎(chǔ)，從多個角度深入剖析電力通信網(wǎng)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(yè)務(wù)運行的影響以及檢修所需的時間等。

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

在確保試驗環(huán)境與硬件配置嚴(yán)格一致的基礎(chǔ)上，本文所提出的模型在應(yīng)對大規(guī)模配電網(wǎng)故障診斷任務(wù)時具有卓越的性能優(yōu)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(chuàng)新性地融入抗體濃度調(diào)節(jié)機制，這一策略有效規(guī)避傳統(tǒng)方法易陷入局部最優(yōu)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(shè)備檢修數(shù)量隨月份變化的規(guī)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(nèi)電力通信設(shè)備檢修的一種常態(tài)：第一季度由于包括農(nóng)歷新年，受春節(jié)假期影響，各類檢修工作相對減少，而春節(jié)前后檢修工作會逐步恢復(fù)并增多。首先，對該地區(qū)的通信設(shè)備進(jìn)行實時監(jiān)測和數(shù)據(jù)采集。其次，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行特征提取和選擇，構(gòu)建基于支持向量機的通信故障預(yù)測模型。對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，該模型能夠準(zhǔn)確地識別潛在的故障隱患并給出預(yù)警信息。最后，根據(jù)模型的輸出結(jié)果制定相應(yīng)的防范措施并實施。結(jié)果表明，本文所提技術(shù)能夠有效地提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。

圖4直觀展示了安全狀態(tài)感知策略收斂性的詳盡分析結(jié)果，可以清晰地見證本文所提出的安全狀態(tài)感知策略在感知精確度上的卓越表現(xiàn)，同時，其運行效率與收斂速度都很好。在相同條件下，與傳統(tǒng)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(wěn)定狀態(tài)，從而證明了其在安全狀態(tài)感知領(lǐng)域的有效性和效率。

4 結(jié)語

本文通過收集并分析海量的電力系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)，構(gòu)建了全面的通信故障預(yù)測模型，并運用先進(jìn)的機器學(xué)習(xí)算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，識別與通信故障高度相關(guān)的特征指標(biāo)。結(jié)合預(yù)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(dǎo)工作人員及時應(yīng)對潛在的通信故障，縮短故障恢復(fù)時間，減少因通信故障帶來的損失。試驗結(jié)果表明，本文提出的預(yù)測模型能夠?qū)崟r監(jiān)控電力系統(tǒng)的運行狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)潛在的通信故障風(fēng)險，實現(xiàn)了對電力系統(tǒng)通信故障的精準(zhǔn)預(yù)測。

參考文獻(xiàn)

[1]張曉輝，李祥，梁洪浩.基于大數(shù)據(jù)的電力系統(tǒng)故障預(yù)警與診斷研究[J].電力科學(xué)與技術(shù)學(xué)報，2023，38（2）：34-41.

[2]王瑞，李曉晨.大數(shù)據(jù)背景下電力系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測研究[J].自動化技術(shù)與應(yīng)用，2022，41（10）：135-138.

[3]劉洋，陳志勇.基于機器學(xué)習(xí)的電力系統(tǒng)故障預(yù)測模型研究[J].電力信息與通信技術(shù)，2023，21（3）：76-83.

[4]黃磊，徐鵬飛.大數(shù)據(jù)在電力系統(tǒng)故障分析中的應(yīng)用[J].電網(wǎng)技術(shù)，2022，46（7）：2635-2642.

[5]林峰，趙明.電力系統(tǒng)故障預(yù)警模型的研究與實現(xiàn)[J].自動化技術(shù)與應(yīng)用，2023，42（2）：96-100.

[6]陳剛，劉曉云.基于大數(shù)據(jù)分析的電力系統(tǒng)運行狀態(tài)評估與故障預(yù)測[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2022，50（11）：1-8.

[7]馬超，王志剛.大數(shù)據(jù)驅(qū)動的電力系統(tǒng)健康管理技術(shù)研究[J].電力設(shè)備管理與技術(shù)，2023，（1）：28-33.