基于通信技術的智能電力系統遠程監控與管理研究

李 珂

（聊城電力工程監理有限公司，山東 聊城 252000）

0 引 言

隨著智能電網的快速發展，通信技術在其中扮演著至關重要的角色。通信技術的應用極大地促進了智能電力系統的遠程監控與管理，有效提升了電網的可靠性、安全性以及運行效率。本文旨在探討通信技術在智能電網中的應用，并設計一套基于通信技術的智能電力系統遠程監控與管理方案，通過實驗驗證方案的可行性，為智能電網的建設和發展提供理論與實踐支撐。

1 通信技術在智能電網中的應用

通信技術在智能電網中的應用廣泛而深入，涵蓋了數據采集、傳輸、處理以及控制等多個環節。在數據采集方面，智能電表和傳感器等設備通過ZigBee、Wi-Fi 等短距離無線通信技術，以及通用分組無線服務（General Packet Radio Service，GPRS）、4G 等廣域網通信技術，將電力參數（如電壓、電流、功率等）和設備狀態信息實時上報至數據中心。例如，國家電網公司在江蘇省建設的智能配電網示范工程，采用了光纖復合架空地線（Optical Fiber Composite Overhead Ground Wire，OPGW）與無線Mesh 網相結合的通信方式，實現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]。在數據傳輸方面，電力系統廣泛采用IEC 61850 標準，通過以太網技術構建高速、可靠的通信網絡，傳輸保護、測量以及控制等關鍵數據。同時，電力光纖通信技術在骨干網中的應用，進一步提升了數據傳輸的速率和質量，單波長40 Gb/s 的超高速傳輸已成為現實。在數據處理和控制方面，云計算和大數據技術的引入，使得海量電力數據的存儲、分析以及挖掘成為可能，為智能電網的調度控制、故障診斷等應用提供了強大的支撐。

2 基于通信技術的智能電力系統遠程監控與管理方案設計

2.1 數據采集與傳輸

本方案采用多層次、多類型的數據采集與傳輸架構，以滿足智能電力系統復雜多變的監控需求。在數據采集層面，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，實時獲取電網運行狀態參數和環境數據。其中，PMU 的采樣頻率高達4 000 Hz，相角測量精度優于0.01°，為電力系統的動態監控提供了精準的數據支撐[2]。在數據傳輸方面，綜合利用光纖通信、無線通信等多種技術手段，構建了一張覆蓋全域、多路由的通信網絡。在骨干網的建設中，采用了OPGW 技術，實現了高達100 Gb/s 的傳輸速率。同時，通過自動交換光網絡（Automatic Switched Optical Network，ASON）技術，實現了業務的智能化調度和保護切換，確保了網絡的可用性超過99.999%。在配電網方面，結合了窄帶電力線通信（Narrowband Power Line Communication，NB PLC）和無線Mesh 網絡技術，實現了高可靠性和低時延的數據傳輸，端到端時延控制在50 ms以下。此外，引入了基于軟件定義網絡（Software Defined Network，SDN）的通信網絡管理系統，通過靈活的網絡資源調度和優化配置，顯著提升了通信網絡的智能化程度和運維效率。

2.2 云計算與大數據分析

本方案引入了基于云計算的大數據分析平臺，專門用于處理和挖掘電力系統中產生的海量監控數據。該平臺采用了分布式計算框架Apache Spark，通過內存計算和有向無環圖（Directed Acyclic Graph，DAG）任務調度技術，實現了高效的并行計算和流式處理。在數據存儲方面，采用了Hadoop 分布式文件系統（Hadoop Distributed File System，HDFS） 和HBase 等分布式存儲系統。這些系統具有強大的可擴展性，能夠支持PB 級別的數據存儲。同時，引入了基于Apache Kafka 的實時數據總線，實現了數據的高吞吐量、低延遲傳輸，單個節點的吞吐量可達到每秒100 萬條。在數據分析方面，綜合運用了機器學習、深度學習等人工智能技術，構建了多種智能算法模型，適用于負荷預測、故障診斷、風險評估等多種應用場景。例如，在負荷預測方面，采用了長短期記憶神經網絡（Long Short-Term Memory Neural Network，LSTM）模型，將預測的平均絕對百分比誤差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE）控制在3%以內，其性能顯著優于傳統的時間序列預測方法。此外，針對電力系統的物理特性，引入了基于物理信息的機器學習模型，進一步提升了數據分析的精度和可解釋性。相關計算公式為

式中：x表示系統狀態變量向量；u表示控制變量向量；Pi表示節點i的有功注入功率；Ui和θi分別表示節點i的電壓幅值和相角。

2.3 遠程控制與自動化

本方案設計了一套基于物聯網和邊緣計算的分層協同控制體系，實現了智能電力系統的遠程控制與自動化。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，它們具備本地數據處理與實時控制的能力。特別是饋線終端單元（Feeder Terminal Unit，FTU），它采用了基于ARM Cortex-A9 的高性能處理器，運算頻率高達1.6 GHz，并集成了IEC 61850 標準協議棧，支持通用面向對象的變電站事件（Generic Object Oriented Substation Event，GOOSE）和采樣值（Sampled Value，SV）等高速通信服務，以實現快速和可靠的數據交換。在控制層，引入了基于多智能體的協同控制框架，通過分布式優化算法實現了區域內的自治控制和全局協調優化。該算法在收斂速度和健壯性方面顯著優于傳統的集中式控制方法，迭代次數減少了50%以上。在管理層，構建了一套集監控、調度、決策于一體的智能運維平臺，支持全景數據可視化和人機交互操作。同時，引入了知識圖譜和智能語音技術，實現了基于語義理解的自然語言控制，識別準確率達到95%以上。分布式優化算法的表達式為

式中：xi表示智能體i的狀態變量向量；fi表示智能體i的目標函數；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 安全防護機制

在智能電力系統的安全防護機制設計中，構建了一個多層次、縱深防御的安全架構，旨在確保系統的完整性、可用性以及保密性。在設備層，實施了基于可信平臺模塊（Trusted Platform Module，TPM）的啟動和運行時的完整性驗證，以防止未授權的固件更換和惡意軟件注入。網絡層采用了零信任架構，通過軟件定義邊界（Software Defined Perimeter，SDP）和應用層加密（Application Layer Encryption，ALE）技術，實現了對數據流的嚴格訪問控制和端到端加密，確保了數據傳輸的機密性與完整性。此外，量子密鑰分發（Quantum Key Distribution，QKD）技術的應用，利用量子力學原理提供了理論上無條件安全的密鑰交換機制，極大地增強了通信安全性。在應用層，部署了基于區塊鏈的分布式賬本技術，用于記錄和驗證系統操作與數據更改，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制，區塊鏈技術為系統提供了一個去中心化的信任框架，使得任何未經授權的數據篡改都可被迅速檢測和糾正。同時，引入了基于深度學習的異常檢測模型，通過實時分析網絡流量和系統日志，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；yi表示對應的標簽；f(xi;θ)表示模型的預測輸出；σ表示Sigmoid 函數；L(θ)表示交叉熵損失函數；λ表示正則化系數；Ω(θ)表示參數的正則化項，通常采用L2 正則化來防止過擬合。

3 方案驗證與評估

3.1 實驗設計

為驗證本方案的可行性和有效性，設計了一套基于硬件在環（Hardware-in-the-Loop，HIL）的實時仿真試驗平臺。該平臺采用了實時數字仿真器（Real-Time Digital Simulator，RTDS）和OPAL-RT 等高性能實時仿真設備，能夠模擬多達1 000 個節點的大規模電力系統，并支持毫秒級的實時仿真步長。在通信方面，構建了基于長期演進（Long-Term Evolution，LTE）技術和5G 移動通信技術的實際通信網絡環境，與仿真平臺進行實時連接，并引入了基于SDN 的網絡切片技術，以確保關鍵業務的通信質量[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）和工業個人計算機（Industrial Personal Computer，IPC）的硬件控制平臺，通過開放平臺通信統一架構（Open Platform Communications Unified Architecture，OPC UA）實現與仿真平臺的實時數據交換，并采用了基于模型的設計方法，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。在數據分析方面，搭建了一套基于Hadoop 和Spark 的大數據處理平臺，并采用了混合架構的數據存儲方案，結合關系型數據庫（如PostgreSQL）和非關系型數據庫（如Cassandra）的優勢，實現了數據的高效存儲和查詢。

3.2 結果與討論

在實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越性。在通信性能方面，采用了基于5G 網絡切片的差異化通信方案，對關鍵業務進行優先級調度和資源隔離，保證了控制命令和測量數據的實時傳輸。如表1 所示，在不同通信負載下，關鍵業務的端到端時延均控制在10 ms 以內，滿足了智能電力系統的嚴苛需求。在控制性能方面，引入了基于預測控制的自適應控制策略，通過實時優化控制參數，實現了系統在不同工況下的平穩運行。實驗結果表明，與傳統的PID 控制相比，所提控制策略在動態響應速度和健壯性方面顯著提升，超調量減小了60%以上，并且在系統參數突變情況下，能夠快速收斂到新的穩態。在數據處理方面，采用了基于Spark 的內存計算框架，結合數據分區和并行計算技術，實現了海量監控數據的高效處理和實時分析。實驗結果顯示，在處理100 GB 級別的數據量時，處理時間縮短了70%以上，且隨著數據量的增大，加速效果更加顯著。此外，引入了增量學習模型，通過定期更新模型參數，保證了數據分析算法的自適應性和準確性。

表1 不同通信負載下的端到端時延性能

4 結 論

本文圍繞智能電力系統的遠程監控與管理，提出了一套基于通信技術的全新解決方案。該方案從數據采集、傳輸、處理、控制以及安全等多個維度進行了系統設計和優化，并通過實驗驗證了其可行性和有效性。研究結果表明，該方案能夠顯著提升智能電力系統的實時性、可靠性以及智能化水平，為實現電力系統的高效運行和智能調控提供了重要的技術支撐。