基于大數據的城市電力突發事件應急監測研究

陳亞輝 林仁 劉彥妮

摘要：城市電力系統是居民生活的重要保障，是城市正常運轉的生命線，也是城市經濟發展重要的“神經系統”。目前，城市電網會經常出現電力突發事件，造成大面積停電事故，嚴重影響著城市經濟發展和居民生活。文章通過利用大數據、移動互聯網技術和物聯網，進行城市電力突發事件的數據挖掘，構建基于大數據的城市電力突發事件應急監測平臺，更好地為決策者服務。

關鍵詞：電力突發事件；大數據；應急監測

1 大數據與城市電網突發事件應急管理

城市電網在國民經濟發展和人們日常生活中發揮著不可替代的作用，電力能夠影響到城市經濟發展中的各個行業，包括會造成直接經濟損失和間接經濟損失。隨著云大物移（云計算、大數據、物聯網和移動互聯網）新技術的發展，對城市各個領域以及電力行業引起了深刻的變革。城市電力生產過程的復雜性和供應的瞬時性，使各種城市電力突發事件的發生變得難以預測，少數小范圍的故障或破壞，就可能會造成連鎖性的故障，其帶來的后果和影響難以估量，甚至會引起公眾的恐慌。目前電力大數據正成為研究熱點，如何在利用大數據加強城市電力突發事件應急監測，建立有效的針對城市電力突發事件應急管理，做到事前預警、事中響應、事后恢復和重建。

電力運行突發事件是指突然發生的、造成或者可能造成電力系統故障，使得系統不能穩定運行和正常供電，需要采取相關措施予以應對的緊急事件（電力運行突發事件預警監測）。目前，城市電力突發事件頻率較高，影響較嚴重的主要包括電網大面積停電、敏感地區、重要用戶失電等。造成電力突發事件的原因一般主要有以下幾個原因：（l）自然災害（地震、臺風等）；（2）事故災難（電網事故、設備事故）；（3）人為原因。因此，加強對城市電網突發事件的應急管理。

目前，大數據正在改變世界，隨著電力大數據成為電力行業新的研究熱潮，通過數據收集和分析，運用云計算和大數據思維，從海量多源異構數據中發現問題，利用數據做到事前預警、事中實時感知、事后恢復和重建，提高應對城市電力突發事件的應急管理能力。

城市電力突發事件涉及多個相關領域數據，例如天氣信息、電網受損數據、用戶用電負荷數據、電網基礎數據、電網歷史維修數據等，然而這些基礎數據呈現出多樣化的形式，既包含結構化數據也包含非結構化數據，如何對這些多源異構海量數據進行數據分析，如何進仔數據關聯性分析和融合，挖掘出數據的潛在價值，為城市應急管理決策者提供強有力的數據支撐，加強突發事件的應急監測和管理。因此，本研究通過構建基于大數據的城市電力突發事件應急監測管理平臺，通過多源數據采集、數據分析、可視化等技術，加強城市電力突發事件的實時態勢感知和監測，及時加強應急管理。

2 電力突發事件多源信息采集

2.1 電力突發事件大數據存在的問題

城市電力突發事件大數據形式與內容的多樣性、獲取方式與來源的多元化以及高維特征引起的維數災難等問題，給大數據的獲取和分析帶來了巨大困難。由于突發事件的突發性，實時感知的海量數據還存在噪音多、混雜、質量差和可信度低等問題，更增加了大數據分析和處理的難度。此外，突發事件經常涉及境內和境外的多個地區，因此，多語言問題也成為突發事件大數據處理必須解決的技術難題。

2.2 數據采集監測

城市電力突發事件發生后，快速、準確地掌握現場情況是電力應急指揮工作的重中之重。如何進行面向城市公共場所的電氣火災多源異構數據采集，通過數據進行電氣火災災情監測與預警，為消防和政府監管部門提供應急防控支撐。本項目研究的基于云計算和大數據架構下數據采集平臺，通過對電氣火災相關的城市多源異構數據采集，為構建大數據中心、災情分析、風險評估和應急防控奠定了基礎。

因此，加強城市企業變電站數據采集監測十分有必要的，對企業變電站存在的漏水、失火、環境潮濕和氧氣含量超標等運行環境問題，可使用運行環境傳感器進行監測，監測量包括浸水、煙感、溫度、濕度、六氟化硫含量和氧氣含量；對企業變電站存在的六氟化硫含量和噪聲水平超標等設備運行時產生的問題，可使用設備運行傳感器進行監測，監測量包括六氟化硫、噪聲；對于盜竊、破壞電力設備的問題，可采用人員出入傳感器進行監測，監測量包括門禁、窗戶玻璃破碎和紅外感應（見圖1）。

3 城市電力突發事件大數據應急監測管理中心

由于突發事件的突發性，實時感知的海量數據還存在噪音多、混雜、質量差和可信度低等問題，更增加了大數據分析和處理的難度。如何能夠高效地整合城市中氣象部門、消防數據，打破數據壁壘，實現城市中各部門間的數據共享，充分利用大數據及與云計算技術，強化城市電力突發事件應急監測。因此，本文通過構建城市電力突發事件大數據應急中心，實現城市電力突發事件大數據應急監測管理中心，具體框架如圖2所示。

城市電力突發事件大數據應急監測中心主要包括數據層、技術層、數據分析層和應急管理層。

3.1 城市電力突發事件多源數據采集與傳輸

城市電力突發事件的發生往往具有不確定性，發生的原因多種多樣，涉及多個相關領域數據，例如天氣信息、電網受損數據、用戶用電負荷數據、電網基礎數據、電網歷史維修數據等。通過多源信息采集和融合技術對這些多源數據進行采集與傳輸，匯聚成城市電力突發事件大數據庫，確保數據的實時性。

3.2 電力突發事件大數據分析

在多源數據采集與傳輸結束后，對所采集的數據進行實時處理、分析和融合，融合各類信息，挖掘數據中潛在的價值。通過故障定位與識別技術對異常數據進行處理，對可能引起突發事件的電力設備進行故障定位與識別，然后通過風險評估與預警技術進行突發事件風險評估以及動態監測預警，加強城市電力突發事件的智能監測與風險預警。

3.3 電力突發事件應急管理

通過數據的采集、傳輸、數據分析和融合以及故障定位、風險評估與預警，實現數據的可視化，加強應急指揮人員準確及時地掌握突發事件的實時動態，更好地幫助應急指揮人員進行資源調度、電網恢復以及事故的調查與分析。

4 結語

城市電力突發事件大數據形式與內容的多樣性、結構復雜、獲取方式與來源的多元化等特點，這就決定了電力大數據的研究和應用比其他的多源數據更為復雜，同時更具有挑戰性。本研究的重點在于構建面向城市電力突發事件大數據應急管理中心，實現對城市電力突發事件的現場信息實時性管理，能夠為突發事件應急指揮和決策提供關鍵性支持。