電力系統通信中的大數據分析與智能決策支持系統設計

張欽雪，高利達，張 穎

（聊城市光明電力服務有限責任公司陽谷分公司，山東 陽谷 252300）

0 引 言

隨著電力系統通信的不斷發展和智能化水平的提高，大數據技術在電力系統領域的應用日益廣泛。電力系統通信承擔著傳輸監控數據、控制指令和實時通信等重要功能，其穩定性和高效性對電力系統的運行起著至關重要的作用。然而，隨著數據規模的不斷擴大和數據復雜性的提高，傳統的數據處理方法已經無法滿足對數據高效處理和智能分析的需求。文章旨在研究電力系統通信中的大數據分析與智能決策支持，通過構建智能決策支持系統，實現對電力系統通信的實時監測、故障診斷以及智能決策，為電力系統的安全穩定運行提供有效的支持和保障。

1 電力系統通信的架構與組成

電力系統通信的架構與組成是電力系統中至關重要的組成部分，主要包括主站控制層、子站通信層以及配電站子系統，如圖1 所示。主站控制層通常由數據采集與監視控制（Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA）服務器和管理信息系統（Management Information System，MIS）服務器組成，用于監控和管理整個電力系統的運行情況。在子站通信層，通常采用多種通信設備，如變電子站、環網柜、柱上開關等，用于實時數據的傳輸和通信。而在配電站子系統中，主要包括配電房、開閉所、環網柜等設備，用于具體的配電操作和管理[1]。

圖1 電力系統通信的架構與組成

2 大數據技術在電力系統通信中的應用

2.1 數據采集與存儲

在電力系統中，數據采集是通過各種傳感器、監測設備以及通信設備，實時獲取電力系統運行過程中產生的各種數據，包括電流、電壓、頻率、功率、溫度等參數，以及設備狀態、報警信息等。為了確保數據全面精確，需精心選擇傳感器，考慮其測量精度、響應速度以及可靠性。監測設備應具備穩定的通信能力，實現實時數據傳輸和遠程監控。隨著數據量激增，傳統存儲方式已難以滿足需求，因此需引入分布式存儲、云存儲等技術，提高可擴展性和靈活性，同時數據存儲還要確保高速讀寫和安全性。此外，數據采集還涉及頻率、壓縮和清洗等技術問題。不同數據類型應采用不同采集頻率和存儲策略，降低采集和存儲成本。數據壓縮和清洗則有助于減少存儲空間和提高數據質量，為后續處理和分析奠定堅實基礎。

2.2 數據處理與分析

數據處理與分析階段主要涵蓋數據清洗、數據預處理、數據轉換、數據挖掘、機器學習以及統計分析等環節，具體如圖2 所示。清洗過程中，去除異常、重復及缺失值，確保數據的完整性與一致性。預處理涉及歸一化、標準化、降維等，旨在提升數據質量和可用性。數據轉換則包括格式調整、合并與聚合，為后續分析挖掘奠定基礎。在數據分析階段，通過運用數據挖掘方法挖掘數據中的模式、規律和趨勢，為電力系統故障診斷、負荷預測提供支持。接著采用機器學習構建模型和算法，通過學習和訓練預測未知數據，如故障預測、負荷優化等。統計分析則分析數據的統計特征和趨勢，為電力系統運行管理提供參考。

圖2 數據處理與分析流程

2.3 數據挖掘與智能決策支持

在電力系統通信中，通過應用數據挖掘技術，可以從海量的電力系統數據中發現隱藏的模式、規律和趨勢，為電力系統的運行管理提供有價值的信息支持。例如，通過關聯規則挖掘可以發現不同電力設備之間的相關性，從而指導設備的布置和優化；聚類分析可以將電力系統中相似的設備或故障進行分類，幫助識別異常情況并制定相應的應對策略；分類與預測技術可以基于歷史數據預測未來的故障發生概率，提前進行預防性維護，降低故障率。在智能決策支持方面，利用數據挖掘技術得到的信息可以為電力系統的運行和管理提供智能化的決策支持[2]。

3 智能決策支持系統設計

3.1 系統架構設計

智能決策支持系統的設計基于物物通信（Machine to Machine，M2M）架構，實現了設備數據的高效傳輸和智能處理。該架構主要由展示層、處理層、軟硬件協議以及設備采集層組成，如圖3 所示。在展示層，系統提供了多種用戶接口，包括實時報警和計算機手機端，用戶可以通過這些接口實時監視系統狀態，并進行操作和管理。展示層的設計旨在提供便捷的用戶體驗，使用戶能夠隨時隨地獲取系統信息。處理層主要由云服務器和企業企業資源計劃/制造執行系統（Enterprise Resources Planning/Manufacturing Execution System，ERP/MES）等軟件系統構成，負責接收、處理以及分析來自設備采集層的數據，并提供智能決策支持功能。云服務器通過對大量數據的處理和分析，實現對電力系統的實時監測和故障診斷，從而為決策者提供決策參考和預警提示。在軟硬件協議方面，系統采用Modbus 協議、4G 無線終端設備（Data Transfer unit，DTU）以及自定義通信協議，確保傳輸的穩定性和安全性。設備采集層包括配電柜、蓄電池、環境設備以及安防設備等多種設備，通過M2M 網絡設備（串口服務器）與本地計算機端（Agent）連接，實現設備數據的上傳和管理[3]。

圖3 智能決策支持系統架構

3.2 數據預處理與清洗模塊設計

智能決策支持系統中的數據預處理與清洗模塊通過對從設備采集層獲取的原始數據進行清洗，去除其中的異常值、重復值以及缺失值，確保數據的完整性和準確性。對清洗后的數據進行預處理，包括數據歸一化、標準化及降維等處理，以便后續的數據分析和挖掘。通過數據轉換操作，轉換和整合數據格式，以滿足不同數據分析算法和模型的需求。模塊設計考慮了數據處理的效率和精度，采用多種數據處理技術和算法，如數據清洗算法、特征提取算法以及數據轉換算法，以確保數據預處理的有效性和可靠性。

3.3 數據分析與挖掘模塊設計

智能決策支持系統中的數據分析與挖掘模塊模塊采用多種數據預處理方法，包括數據清洗、數據歸一化以及數據標準化等，以保證數據質量和一致性。通過多種數據分析技術，如統計分析、機器學習及數據挖掘等，從預處理后的數據中提取出關鍵特征與模式。其中，統計分析方法包括回歸分析、時間序列分析等，用于揭示數據的統計特征和趨勢規律。以統計分析方法為例，其表達式為

式中：y表示目標變量；xn表示自變量；βn表示回歸系數；ε表示誤差項。模型可用于分析電力系統數據中各項指標之間的線性關系。機器學習算法如支持向量機、隨機森林等則用于構建預測模型和分類模型，實現對電力系統運行狀態的預測和分類[4]。數據挖掘技術包括關聯規則挖掘、聚類分析等，用于發現數據之間的內在關系和隱藏規律[5]。綜合利用這些方法，可以實現對電力系統通信數據的全面分析和挖掘，為用戶提供準確、可靠的決策支持。

3.4 用戶界面與決策支持功能設計

智能決策支持系統的用戶界面設計主要采用Web 端實現跨平臺操作，用戶可以在任何設備上進行系統訪問和操作，無須下載安裝軟件。界面設計包括實時報警功能，及時提醒用戶系統異常情況；同時提供計算機和手機端的訪問支持，增強了系統的靈活性和便捷性。決策支持功能設計結合數據分析和挖掘結果，為用戶提供可視化的數據展示和決策建議，助力用戶做出準確且及時的決策。

4 案例研究與驗證

4.1 案例概況

在某城市的電力配電系統中，采用智能決策支持系統進行實時監測和故障診斷。在某時刻，系統檢測到一處配電柜溫度異常升高，可能存在潛在的故障風險。經過系統自動分析和診斷，發現是柜內電纜連接不良導致的異常發熱現象。系統立即發出報警通知并提供了相應的修復建議，避免了潛在的安全隱患。

4.2 結果驗證與效果評估

通過對系統應用效果的評估與比較，可以清晰地看出智能決策支持系統在電力系統故障診斷與修復方面的顯著優勢，具體如表1 所示。與傳統方法相比，智能決策支持系統在故障診斷時間上減少了60%以上，且故障定位準確率提升了25%，維修時間也得到大幅縮短。同時，智能決策支持系統有效降低了停電維修成本，提高了客戶滿意度。這些結果表明智能決策支持系統在提升電力系統運行效率、降低運維成本、提高用戶體驗等方面具有顯著的效果和潛力，為電力系統的安全、穩定運行和可持續發展提供了重要支持。

表1 系統應用效果

5 結 論

文章通過對電力系統通信的架構與組成、大數據技術應用、智能決策支持系統設計等方面的綜合研究，提出了一套有效的解決方案。通過數據采集與存儲、數據處理與分析、數據挖掘與智能決策支持等關鍵步驟，構建了一個完整的智能決策支持系統，實現對電力系統運行狀態實時監測、故障診斷及智能決策的全面支持。文章的研究成果對于促進電力系統通信中大數據技術的應用和智能化決策的發展具有重要意義，為電力系統的安全、穩定運行和智能化管理提供了可靠支持。