基于大數據的電力通信網絡狀態感知分析

文｜吳法成

隨著全球信息技術的飛速發展，電力通信系統正迎來了一個前所未有的發展時機。新發展帶來了新的要求，能源特別是電能的需求形成了指數級的增長。新發展帶來了一系列挑戰，其中之一就是如何在復雜多變的環境下保障電力系統的安全運行。借助機器學習等先進技術，可以對歷史數據進行挖掘，從中發現電力系統運行的規律。這不僅能夠幫助研究者預測未來的電力系統運行方式，還可以為系統的優化和改進提供有力支持。綜上所述，本文從電力通信網絡的結構和業務劃分出發，深入探討了大數據技術在電力系統中的應用前景。特別是在電力通信網絡狀態感知方面，提供了一系列具體的分析方法和應對策略。這些方法為電力通信系統的安全穩定運行提供了寶貴的經驗。

一、電力通信網絡概述

電力通信網絡在電力系統中具有不可或缺的重要性。尤其值得注意的是，在智能電網的背景下，電力通信網絡正在逐步提升智能化水平，引入了一系列先進的技術，如同步數字序列、多業務傳輸平臺等。

根據功能不同，電力通信網絡可以劃分為骨干通信網、配電通信網和用電通信網。這三類網絡共同構建了整個電力系統中高效穩定的通信基礎設施，為電力系統的運行和管理提供了重要支持。

電力通信網絡在智能電網建設中扮演著關鍵角色，它不僅僅是數據傳輸的工具，更是實現電力系統智能化和自動化的基石。通過將先進技術融入電力通信網絡，能夠實現對電力系統各個方面的實時監測、遠程控制及數據分析，從而提高電力系統的運行效率、穩定性和安全性。這種緊密的融合為電力系統的可靠供電和智能化發展提供了堅實的基礎。

電力通信網絡的設計初衷是專注于確保電力系統的安全和穩定運行，這是本行業區別于其他傳統行業的一個顯著的特色。在《電力二次系統安全防護總體方案》中，電力業務被巧妙地劃分為四個主要區域：實時控制區（安全I區）、非控制生產區（安全II區）、生產管理區（安全III區）和管理信息區（安全IV區）。

安全I區涵蓋了關鍵的電力業務數據。在這一區域內，數據通信的傳輸需要經過專用通道，對穩定性的極高要求確保了電力系統的實時監測和精準控制。安全II區則主要是測量、保護信息等數據，這些數據為故障定位、安全分心等提供了數據支撐。

在安全III區和安全IV區中的都是輔助性數據，如行政數據、視頻監控等。盡管這些領域的數據并不直接影響電力系統的實時控制，但它們對于系統的運行和管理同樣具有重要作用，為電力系統的安全性和可靠性提供了有力支持。

二、基于大數據的網絡狀態感知

（一）電力大數據特征

在電力系統領域，充沛的實時數據為大數據技術提供了廣泛應用機會，最大限度地發掘數據潛力，實現多樣性和個性化數據應用，為電力系統分析提供堅實基礎。電力大數據與一般大數據具有類似的特點，比如較大的數據量和高緯度。為知識挖掘和網絡異常分析提供有利條件，深入分析網絡和電力系統中的異常現象。同時，利用大數據技術可以實現網絡狀態感知，進一步詳盡分析電力系統網絡安全性能。大數據在電力領域應用不僅可以理解系統運行狀態，還揭示隱藏在海量數據中的關聯性和趨勢。通過整合分析大數據，可以更準確預測電力系統潛在的問題，并及時采取措施保障系統安全和可靠性。將大數據技術應用于電力系統分析，為電力行業提供強大工具，實現網絡和電力系統高效管理與運行支持。這有助于應對電力系統復雜挑戰，確保電力供應穩定可靠，為構建可持續電力系統貢獻力量。

（二）網絡狀態感知

系統狀態感知指的是在一定的時間、空間范圍內，對特定的輸入含義進行解讀，并且基于解讀出來的結果對可能會發生的安全事件進行預測。可以說，狀態感知的過程就是對系統的安全性能進行學習的過程，狀態感知的流程如圖1所示。將狀態感知應用在電力系統上，由于系統本身的維度過于龐大，如果直接使用會降低預測的可靠性和準確度，所以需要借助大數據、云計算技術來提高運算性能。

圖1 狀態感知示意圖

態勢檢測模塊在電力系統中的角色之一是對輸入數據進行預處理，包括特征降維和特征提取等。此外，它還負責進行活動建模，這可以通過專家經驗法或聚類法來實現。

態勢感知模塊的核心任務是分析輸入和輸出之間的關聯性，以確定可能的聯系，以供后續預測使用。這一過程通常會涉及關聯規則挖掘算法，幫助識別潛在的模式和關系。

態勢預測模塊的主要職責在于評估已發生的安全事件，并預測未來可能的威脅。這種模塊通過分析歷史數據和趨勢，能夠為未來可能出現的情況提供預警和預測。

這些模塊的協同工作有助于實現電力系統的智能化管理和安全性提升，為電力行業的可靠運行和發展提供有力支持。

三、電力通信網絡狀態感知分析

電力通信網絡狀態感知的主要目的是獲取輸入的多元信息之間的聯系，利用這種相關關系對電力通信業務和行為進行預測。主要包括以下三部分內容。

（一）通信網絡拓撲態勢感知

這部分的關鍵是對網絡的拓撲結構進行識別，分為有線網絡和無線網絡的識別。拓撲結構是通信網絡功能正常實現的重要因素之一，利用大數據技術，能夠將孤立、離散的拓撲網絡聯系起來，形成動態、關聯的數據集。在建立了相應的監視系統之后，就可以根據網絡拓撲結構的實時情況動態調節相關的參數，實現對網絡拓撲結構的提前預測。

（二）通信網絡演化趨勢態勢感知

這部分借助態勢感知技術，旨在預測通信網絡的未來發展趨勢。當前，趨勢預測技術主要集中在預測網絡中鏈路變化的趨勢。在電力系統中，傳輸的數據涵蓋多個層面，每個層面都具有不同的重要性。因此，當網絡鏈路出現缺失時，需要借助實時預測方法，以確保與電力系統的實時性能相匹配。

（三）通信網絡安全態勢感知

這部分的主要目標是維護和加強網絡的安全性。通過對與網絡安全相關的數據和指標進行分析和計算，這一過程不僅能夠提供實時的保護功能，還能夠預測潛在的威脅。這種綜合性的方法有助于構建一個強大的網絡防御體系，以應對不斷變化的網絡安全挑戰。

四、結束語

在智能電網和能源互聯網的背景下，通信網絡在電力系統中的作用越來越重要。它不僅僅是連接各個環節的紐帶，更是數據傳輸和信息交換的關鍵通道。通過構建電力系統通信網絡的態勢感知，能夠實時地監測和分析通信網絡的狀態，及時發現潛在的問題和異常，從而采取相應的措施來保障電力系統的安全運行。本研究聚焦于大數據技術在態勢感知中的應用，通過收集、處理和分析大量的數據，可以建立起對通信網絡狀態的全面認知。不僅能夠實時監測網絡拓撲結構的變化，還能夠預測未來可能出現的問題，從而提前做出調整和優化。