電力系統中人工智能與大數據融合應用研究

一、前言

在全球能源結構調整和碳減排目標驅動的背景下，電力系統作為能源轉換與利用的核心環節，正面臨運行模式和管理方式的深刻變革。傳統電力系統在應對大規模新能源接入、用戶需求多樣化、網絡安全等挑戰時日益顯現出局限性。與此同時，以人工智能和大數據為代表的新一代信息技術迅猛發展，為電力系統智能化轉型提供了新的技術路徑。本研究立足于電力行業數字化轉型的現實需求，采用文獻研究、案例分析和實證研究相結合的方法，系統考察了人工智能與大數據技術在電力系統中的融合應用。研究重點包括：技術融合的理論基礎與架構設計、典型應用場景的解決方案、實施效果評估等。通過對比分析國內外先進案例，總結提煉出可推廣的技術應用模式，旨在為電力企業數字化轉型提供理論指導和實踐參考。

二、電力系統數字化轉型背景

（一）傳統電力系統的局限性

傳統電力系統在長期發展過程中形成了相對固定的運行模式，這種模式在當今能源變革背景下逐漸顯現出多方面的不適應。傳統電力系統與現代智能電網關鍵指標對比見表1。

在系統運行方面，主要依賴SCADA系統進行監測控制，數據采集頻率低、實時性差，難以滿足現代電網精細化管理需求[。調度決策過程過度依賴人工經驗，面對復雜工況時響應遲緩。在2019年某區域電網停電事故中，調度員處理延遲導致事故擴大，暴露出傳統系統的重大缺陷。在設備維護領域，普遍采用的定期檢修模式存在明顯弊端。統計數據顯示，這種“一刀切”的維護方式導致約 30% 的維護資源被浪費在不必要的檢修上，同時又有約 15% 的實際故障因檢修周期設置不合理而被遺漏。某省級電網公司的分析報告指出，其變壓器故障中有 42% 發生在最近一次定期檢修后的三個月內，說明傳統維護方式難以準確捕捉設備狀態變化。

新能源并網給系統運行帶來新的挑戰。以某風電基地為例，其出力波動幅度經常在1小時內達到裝機容量的 60% ，傳統調度方法難以適應這種快速變化。2018～2020年間，該地區棄風率平均達 12% ，造成巨大的清潔能源浪費。此外，隨著分布式電源大量接入配電網，傳統的單向潮流模式被打破，系統復雜度呈指數級增長。現代電力系統每天產生PB級的數據，但實際用于分析和決策的數據不足 10% 。某電網公司調查發現，其采集的變壓器油色譜數據中，有 76% 從未被分析使用，大量潛在的設備狀態信息被白白浪費。這種數據“沉睡”現象嚴重制約了系統運行效率的提升。

表1傳統電力系統與現代智能電網關鍵指標對比

表2數字化轉型關鍵技術性能參數

（二）數字化轉型的技術驅動因素

電力系統數字化轉型是由多重技術因素共同推動的必然趨勢，數字化轉型關鍵技術性能參數見表2。物聯網技術的發展實現了電力設備全方位、全生命周期的狀態感知。以智能傳感器為例，其監測精度比傳統設備提高了一個數量級，采樣頻率從分鐘級提升至毫秒級，為高級分析提供了數據基礎[2]。某特高壓換流站部署的3000余個新型傳感器，每年可產生超過50TB的設備狀態數據，極大豐富了診斷信息維度。云計算平臺為海量數據處理提供了強大的算力支持。某電網公司建設的混合云平臺，整合了超過10萬核的計算資源，能夠并行處理200個以上的復雜分析任務，將傳統需要數天的仿真計算縮短至小時級。該平臺還實現了計算資源的彈性調配，在用電高峰期間可快速擴容以滿足實時分析需求。

目前，基于神經網絡的電力系統巡視檢測算法在電力系統中的實際運用已經初步取得成效[3]。利用基于深度神經網絡的無人駕駛飛機，實現對絕緣子故障的有效辨識，故障診斷精度達到 98% ，檢測效率大幅提高。將再勵學習引入電力系統調度中，在反復試錯中優化自身運行策略。5G的低延遲、高可靠等特點為實時控制提供技術支撐，測試結果表明，5G網絡中端到端時延小于 10ms ，是4G網絡的10倍以上，高實時性應用得以在更廣范圍內部署。5G切片技術將5G網絡應用于配電網，電網故障診斷時間由秒量級降低到毫秒量級，極大地提升了電網供電可靠性。基于“數字孿生”技術（DigitalTwinTechnology），將設備參數、運行數據及周圍環境等多個數據進行集成，可精確地模擬不同運行狀態，為調度決策提供支撐。

三、人工智能與大數據融合技術架構

（一）數據采集層

數據采集層是技術架構的基礎環節，其核心任務是實現電力系統全要素、全狀態的實時感知。現代電力系統數據采集呈現出“三多”特征：多類型（包括電氣量、機械量、環境量等）多頻度（從毫秒級到小時級不等）、多維度（空間分布與時間序列結合）。以智能電表為例，新型設備支持分鐘級用電數據采集，比傳統電表數據密度提高60倍，為精細化管理創造了條件。邊緣計算技術的應用大幅提升數據采集的智能化水平，部署邊緣計算節點后，能夠在本地完成 80% 以上的數據處理任務，僅將關鍵特征上傳至中心平臺，數據傳輸量減少。這種分布式處理架構特別適合輸電線路監測等廣域應用場景，有效緩解了通信帶寬壓力[4。在數據質量控制方面，先進的數據清洗算法可以自動識別并修復異常數據，采用的動態閾值算法，能夠適應天氣變化導致的出力波動，準確識別出真正的設備異常，將誤報率控制在 3% 以下。時間序列插補技術則可以有效處理因通信中斷造成的數據缺失，保證數據連續性[5]。

表3某省級電網采用不同預測方法的性能對比

（二）數據存儲與管理層

數據存儲與管理層承擔著海量電力數據的組織與治理職責。面對指數級增長的數據規模，分布式存儲系統展現出明顯優勢。某省級電網采用Hadoop生態系統構建的數據平臺，可穩定存儲超過50PB的各類數據，支持每天200TB以上的數據吞吐量，該系統采用多副本機制確保數據安全，同時通過智能分層存儲降低總體成本。時序數據庫在電力系統監測數據管理方面表現突出，采用專業的時序數據庫，實現了秒級數據的快速寫人與查詢，比傳統關系型數據庫性能提升20倍以上。該數據庫還內置數據壓縮算法，存儲空間需求減少，大幅降低基礎設施投入[。數據治理是確保數據價值變現的關鍵環節，建立包含128項標準的數據治理體系，涵蓋數據質量、元數據管理、數據安全等多個維度。數據血緣追蹤技術則可以完整記錄數據的流轉過程，滿足行業監管要求。

（三）數據分析處理層

數據分析處理層是技術架構的“大腦”，集成各類智能算法與計算框架。機器學習算法在電力負荷預測中表現優異，采用XGBoost算法，通過特征工程篩選出20個關鍵影響因素，構建的預測模型在節假日等特殊時段的預測精度比傳統方法有所提高。模型解釋工具還可以量化各因素的影響程度，為需求側管理提供決策依據。深度學習在處理復雜時空數據方面獨具優勢，采用圖神經網絡算法后，能夠同時考慮電網拓撲結構和運行狀態，準確預測關鍵節點的電壓波動，準確率達到91% 。三維卷積神經網絡則被成功應用于設備紅外圖像的缺陷識別，將分析時間從人工判讀的30分鐘縮短至2分鐘。強化學習在電網優化調度中展現出巨大潛力，開發深度強化學習系統，通過模擬數萬種運行場景，自主學習了最優調度策略。在實際運行中，該系統能夠根據實時情況動態調整機組組合，每年可節約運行成本約1200萬元。遷移學習技術則解決了新能源場站數據不足的問題，使新建風電場的預測模型準確率在投運初期就能達到 85% 以上。

（四）應用層

應用層面是科技成果向現實價值轉變的最后一步。通過集成多源信息，智能化運營管理體系可以對裝備的運行狀況進行精確評價。該系統集成振動分析、油色譜和紅外成像等多維度數據，能夠實現針對設備運行狀態的準確預警，通過手機終端的使用，實時采集數據，從而大大提升工作效率[。三維立體可視化顯示系統能夠將電網運行狀況、氣象信息和負荷預測等信息進行有機結合，使得繁雜的信息更加清晰明了。運用AR技術可以智能控制設備開展巡視工作，通過虛實結合的方式直觀展示內部狀態。

四、核心應用場景與案例分析

（一）電網負荷預測

利用人工智能和大數據進行建模分析，可以有效地提高對電網的預測準確性。借助特征工程技術對主要影響因子進行自動化篩查，并構建基于LSTM與注意機理的聯合預報模型，分析實測資料。創新性引人用戶行為分析模塊，挖掘用戶智能電表數據中的用電模式，建立1000余個典型用戶畫像[。這些微觀行為特征與宏觀負荷變化相結合，使預測模型能夠捕捉到傳統方法難以識別的細微變化規律。某省級電網采用不同預測方法的性能對比見表3。

（二）設備狀態監測與故障診斷

為了保證電力系統的正常運轉，對其進行有效監控和故障診斷非常重要。在特高壓直流輸電線路中，布設2000多個各種類型的傳感器，對其電力、機械、化學等多維的運行狀況進行實時檢測。利用深層信息網絡建立裝備的健康狀況評價模型，并將其與常規工作方式進行比較，以達到及早發現故障的目的。變壓器故障診斷采用多模態數據融合的深度置信網絡，其能量函數定義為：

表4某區域電網調度優化效果對比

實驗結果表明，該方法可以使檢測結果提早3個月達到 90% ，虛警率小于 5% 。在故障檢測中，本課題首次將多源信息融合應用于汽車發動機的故障診斷中。以變壓器故障為實例，對油色譜、局部放大、振動頻譜等多個信號進行綜合處理，實現多源信號融合以及故障快速檢測[。由于早期預警的順利實施，預計將減少2000多萬元的直接經濟損失。同時，本研究還構建一個失效案例集，通過對實例的相似性比對，為維護工程師的工作提供可借鑒的依據，使得整個過程的平均耗時減少 35% 。

（三）新能源并網與調度優化

新能源大量接入給電網帶來了新的問題，構建包含風電、光伏、儲能、靈活負荷等多個要素的多維數據孿生模型，經過幾萬個模擬實驗對其進行實時優化[1]。經現場測試，新能源棄光比例由 12% 下降到 4% ，運行費用下降 8% ，某區域電網調度優化效果對比見表4。對不確定因素進行詳細分析，考慮到電網負荷預報的不確定性，利用基于概率預報的方法，給出各可信范圍內的預報值，為電網的運行管理提供依據。在電力調度過程中，通過產生多種備選預案，并依據實際預報值進行動態調整。在低溫災害中，該系統在6個小時前就開始了應急預案，有效地解決了風力發電能力下降 40% 的問題，確保電力網絡的安全和穩定。

五、結語

本研究從數字化轉型背景、技術體系設計到實際應用，對電網數字化改造進行深人剖析。該方法可有效地克服現有電網運行效率低、設備維修難、新能源消納難等問題，是新能源電網建設的重要途徑。實際應用表明，將大數據與人工智能相融合，可以將電力系統負荷預報的準確性提高 15%～25% ，將新能源應用比例提高到 90% ，具有重要的經濟效益和社會效益。電網數字化改造將是一個漫長的演化進程，需要從技術創新、管理創新、行業協作等方面進行全方位的變革。通過對大數據和人工智能的深入研究，對推動我國電力產業高質量發展，促進我國碳中和戰略的實施，具有重要的現實意義。

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作者單位：國家電力投資集團有限公司

■責任編輯：王穎振 鄭凱津