基于大數據的電力通信網絡狀態感知分析

關鍵詞：電力通信網絡；大數據；狀態感知

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）36-00129-02 開放科學（資源服務） 標識碼（OSID） ：

由于電力系統規模的持續擴大，以及智能化電網建設的不斷推進，電力通信網絡運行面臨的要求越來越高[1]。例如，為確保電網的穩定運行和快速響應，需要具備更高的實時性和可靠性；為應對日益復雜多變的網絡環境和安全威脅，需要有更強的安全防護和應急響應能力。在此背景下，動態感知和實時掌握網絡運行情況逐漸成為電力通信網絡管理中的重點任務。基于大數據的電力通信網絡狀態感知技術在應對上述挑戰方面展現出巨大潛力。

1 電力通信網絡概述

電力通信網絡是為滿足電力系統運行、維護和管理過程中的信息傳輸與交換需求而構建的。它通過集中管理和統一調度，在保障發供電安全性與經濟性、電能分配合理性、電力質量指標合格性，以及電力系統事故及時有效處理等方面發揮著重要作用[2]。目前，電力通信網絡主要承載電力生產運維和電力調度的控制業務。由于是在電力系統生產中進行不間斷地使用，電力通信網絡通常需要具備高度可靠、傳輸低延時、安全性高等特點[3]。

電力通信網絡的架構如圖1所示。通過該圖可以看出，整個通信網絡由傳輸網、業務網和支撐網共同構成。這三部分承擔不同的功能，且密切配合。傳輸網主要包括骨干通信網和終端通信接入網。其中，骨干通信網深度覆蓋35kV及以上的變電站、直調廠站，以及各級電力生產調度場所，為生產調度指令的即時傳達以及信息管理提供高速、可靠的數據傳輸通道支持；終端通信接入網主要覆蓋10kV及以下的配電、用電裝置，以及營業網點、電動汽車充換電設備和智能小區用電設備等，支撐配電自動化，以及用電信息采集和智能電網用電環節的相關業務，為智能電網在用電側的精細化管理提供強大的數據基礎支持[4]。業務網主要承載包括調度交換、行政交換、通信數據、調度數據等在內的一系列關鍵業務，以保障電網調度指令的準確傳達，以及電力企業內部行政管理的信息化、網絡化開展。同時，其還通過對海量通信數據進行深度挖掘與分析，為電網運維優化和故障預警以及應急響應提供相應的依據。支撐網涵蓋時鐘同步、網絡管理、電源系統等多個模塊，這些模塊相互協作，共同為傳輸網和業務網的運行提供運維管理、性能監測、安全防護等全方位的支撐，確保電力通信網絡能夠持續、穩定、安全地運行。

2 基于大數據的電力通信網絡狀態感知原理

基于大數據的電力通信網絡狀態感知，是通過對電力系統運行數據的實時分析和處理，實現對系統狀態的全面感知和預測，感知的具體流程如圖2所示。

在電力通信系統中，作為確保電網安全、可靠與高效運行的關鍵措施之一，網絡狀態感知的過程不僅復雜而且高度集成化，涵蓋從數據收集、處理到分析預測的全鏈條。而這一過程不僅依賴于先進的計算技術與算法，還需要遵循電力系統自身的物理特性與運行規律。整體而言，基于大數據的電力通信網絡狀態感知主要包括以下三個環節[5]。

2.1 態勢檢測

該環節負責對輸入的海量、異構數據進行數據清洗、特征降維和特征提取等預處理，提取數據中有價值的信息，并以簡單、直觀的模型呈現出來，為態勢感知和態勢預測提供支持。其中，數據清晰是通過識別并剔除異常值、缺失值及重要數據等噪聲信息，確保數據的質量和完整性。接著，通過特征降維技術，減少數據的維度，去除冗余信息，提高數據處理效率與模型訓練的速度。最后，從降維處理后大數據中挖掘出如電壓、電流、功率因數等能夠表征電力通信網絡狀態的關鍵指標，為態勢感知提供參考。此外，該環節還利用專家經驗法、聚類算法、時間序列分析等方法，將復雜的電力通信網絡運行狀態加以模型化處理和呈現。

2.2 態勢感知

該環節是網絡狀態感知的核心，側重分析輸入數據與輸出數據之間存在的復雜關聯性，進而挖掘出隱藏于數據之中的深層次規律與模式。這一過程通常會采用關聯規則挖掘算法、機器學習模型等先進技術通過對大量歷史數據的分析和學習，識別出潛在的模式和關系。其中，關聯規則挖掘算法主要用于發現數據項之間的頻繁項集與關聯規則，揭示出電力通信網絡中各參數之間的潛在聯系；如神經網絡、決策樹、隨機森林等機器學習模型主要用于學習歷史數據中的模式與規律，實現對電力通信網絡系統當前的狀態進行準確判斷與評估。同時，該環節還包括模型的選擇與訓練。模型選擇方面，會根據電力通信網絡的具體特點與需求，產生合適的模型類型與參數設置。模型訓練方面，會根據需要，通過大量的歷史數據對模型進行進一步的訓練與驗證，確保模型的準確性與泛化能力。

2.3 態勢預測

該環節是網絡狀態感知的終點，它基于態勢感知模塊的分析結果，結合歷史數據和當前趨勢，對未來可能發生的安全事件進行預測。這一環節采用諸如時間序列分析、回顧分析、深度學習等方法，構建預測模型，實現對電力系統未來狀態的預警和預測。其中，時間序列分析主要用于捕捉電力通信系統運行狀態隨時間變化的趨勢與周期性特征；回歸分析主要用于揭示通信網絡狀態與影響因素之間的電量關系；深度學習主要用于準確地捕捉通信網絡內部的復雜關系與動態變化情況。當然，除了構建預測模型外，該環節還強調對預測指標與閾值的設定，即通過設定合理的預測指標與閾值，實現對電力通信系統未來運行狀態的量化評估與風險預警。當預測到潛在的安全威脅時，系統能夠及時發出警報并觸發相應的應對措施，從而保障電力系統的安全穩定運行。

3 基于大數據的電力通信網絡狀態感知的應用

電力通信網絡狀態感知是保障網絡穩定、持續運行的重要技術路徑，對于提升網絡運行狀態的掌控力，管控網絡運行風險，降低電力生產和調配損失具有重要意義。具體而言，該技術在以下幾種場景中具有良好的應用情景。

3.1 實時網絡監控與故障診斷

該技術能夠對網絡運行狀態進行全方位、實時監控，并通過深度分析海量數據，迅速識別網絡中的異常信號和潛在故障。這使得網絡管理人員能夠及時發現并處理網絡中的細微問題，避免因為這些問題引起的網絡重大事故，確保整個網絡運行的穩定性[6]。同時，面對復雜的網絡故障，狀態感知能夠結合機器學習與人工智能算法，迅速分析故障模式，準確判斷故障類型與根源，進而生成詳盡的故障分析報告，并智能推薦最優修復方案。這種從故障檢測到故障診斷再到故障解決建議的閉環管理機制，極大地提高了故障處理的效率和準確性，確保了電力通信網絡的持續穩定運行。例如，當數據傳輸中斷時，狀態感知模塊能迅速定位到是某條光纖鏈路故障，進而輔助系統自動生成故障報告，指出具體位置、影響范圍及修復建議，提高故障處理效率[7]。

3.2 網絡性能優化與資源調度

該技術能夠深入分析網絡性能數據，精準識別網絡瓶頸和冗余資源，并通過實時調整網絡帶寬、優化路由選擇、動態分配資源等策略，提升網絡傳輸效率，降低延遲和丟包率，提高系統運行效率[8]。例如，在帶寬分配上，該技術能夠實時監測各業務流的帶寬占用情況。并在發現低利用率或過度擁塞的鏈路時，動態調整帶寬資源，以確保關鍵業務以高優先級進行傳輸。此外，基于大數據的狀態感知能夠根據業務需求的變化和網絡負載的波動，自動調整資源分配方案，確保網絡資源始終保持在最優配置狀態[9]。例如，在電力生產高峰期，該模塊能夠輔助系統自動識別并增加對關鍵生產控制系統的資源支持，確保生產過程的連續性和穩定性；而在非高峰時段，則可以輔助系統將部分資源釋放給其他非關鍵業務，實現資源的最大化利用。

3.3 網絡安全防護與威脅預警

在應對這些網絡安全挑戰方面，該技術發揮著積極作用。因為其能夠實時監測網絡中的安全事件和潛在威脅，通過關聯分析、行為建模等手段，提前發現異常行為和攻擊跡象，這不僅能夠提供實時的安全保護，防止網絡攻擊造成的損害，還能夠根據歷史數據和當前趨勢進行預測分析，為安全管理人員提供預警信息，幫助他們提前做好防御準備[10]。此外，該方式還能對網絡安全事件進行快速響應和精準溯源分析，為后續的應急處理和事件調查提供有力支持[11]。例如，在針對電力通信網絡的隱蔽DDoS攻擊中，基于大數據的態勢感知能夠在第一時間偵測到異常流量，并通過深度關聯分析與復雜行為建模，精準剖析攻擊路徑與目的，為網絡運維團隊提供即時預警。同時，這種方式還能夠協助追蹤攻擊源頭，為后續的應急響應、事件調查，以及長期防御策略的制定提供翔實的數據支撐與信息參考，確保電力通信網絡能夠有效應對復雜多變的威脅與挑戰。

3.4 應急響應與恢復

在面對自然災害、設備故障等突發事件時，該技術有獨特的優勢。當出現突發事件時，狀態感知能夠立即啟動應急響應機制，通過高效的數據處理與分析，對海量數據進行即時剖析，迅速鎖定受損設備、中斷鏈路以及潛在受影響區域，實現損失的精準量化[12]。同時，會通過智能算法迅速判斷影響范圍，預測潛在的風險點，為制定應急響應方案提供科學依據。在應急響應方案生成后，基于大數據的狀態感知會持續監測網絡恢復過程中的帶寬恢復情況、設備上線率、數據傳輸穩定性等指標，為系統動態調整恢復策略，優化資源配置，確保關鍵業務優先恢復提供數據支持。此外，該模塊還能夠自動生成詳盡的恢復報告，記錄包括響應時間、恢復時長、資源消耗等整個應急響應和恢復過程中的關鍵信息，幫助網絡管理人員深入了解突發事件的影響和恢復效果，豐富網絡運維經驗教訓[13]。

4 結束語

綜上所述，基于大數據的電力通信網絡狀態感知是支撐電力通信網絡高效、安全、穩定運行的重要技術。該技術不僅在實時網絡監控與故障診斷中，確保了網絡的穩定運行和故障的及時修復；還在網絡性能優化與資源調度方面，實現了資源的高效配置和系統的最佳運行狀態。而且，面對日益嚴峻的網絡安全挑戰，該方式通過實時監測與威脅預警，為電力通信網絡筑起了一道堅固的安全防線。在應急響應與恢復階段，其也能夠快速評估、精準決策與持續監測的能力，更是保障了電力供應的連續性和穩定性。故而，該技術是未來電力通信領域發展的重要方向，其與人工智能、邊緣計算等技術的融合發展將進一步提升電力通信網絡的智能化和可靠性。